Django アプリケーションの開発プロセスでは、開発者モードを使用してサービスを開始するのが特に便利です。サービスを実行するために必要なのは python manage.py runserver だけです。これは、非常にユーザーフレンドリーな自動リロード メカニズムを提供します。プログラムを手動で再起動してコードを変更し、フィードバックを確認できます。初めて触れたときは、「もっと使いやすい機能だ」という印象で、特に高度な技術だとは思いませんでした。後で時間があるときに、このオートリロードを実装する場合はどうするかを考えましたが、ずっと考えてもわかりませんでした。私の最初の反応は、自分には野心がありすぎてスキルが不足しているということでした。そこで私は、Django が自動リロードを実装する方法を少し時間をかけて研究し、すべてのステップのソース コードを確認しました。
1. Runserver コマンド。本題に入る前に、runserver コマンドの実行方法については実際には意味のないことがたくさんありますが、本題とはほとんど関係がないので、簡単に説明します。
コマンド ラインで python manage.py runserver と入力した後、 Django は runserver コマンドの実行モジュールを探し、最終的に
#django\contrib\staticfiles\management\commands\runserver.pyfrom django.core.management.commands.runserver import \ Command as RunserverCommandclass Command(RunserverCommand): help = "Starts a lightweight Web server for development and also serves static files."
#django\core\management\commands\runserver.pyclass Command(BaseCommand): def run(self, **options): """ Runs the server, using the autoreloader if needed """ use_reloader = options['use_reloader'] if use_reloader: autoreload.main(self.inner_run, None, options) else: self.inner_run(None, **options)
実際、autoreload.main のパラメータから、autoreload のメカニズムがこれらのカプセル化に含まれていることがわかります。
#django\utils\autoreload.py:def main(main_func, args=None, kwargs=None): if args is None: args = () if kwargs is None: kwargs = {} if sys.platform.startswith('java'): reloader = jython_reloader else: reloader = python_reloader wrapped_main_func = check_errors(main_func) reloader(wrapped_main_func, args, kwargs)
#django\utils\autoreload.py:def python_reloader(main_func, args, kwargs): if os.environ.get("RUN_MAIN") == "true": thread.start_new_thread(main_func, args, kwargs) try: reloader_thread() except KeyboardInterrupt: pass else: try: exit_code = restart_with_reloader() if exit_code <p><br></p> 初めてここに来たとき、環境変数の RUN_MAIN 変数は「true」ではなく、そこにもありませんでした。それでは、他の場所に行き、restart_with_reloader:<p></p><p class="cnblogs_code"><br></p><pre class="brush:php;toolbar:false">#django\utils\autoreload.py:def restart_with_reloader(): while True: args = [sys.executable] + ['-W%s' % o for o in sys.warnoptions] + sys.argv if sys.platform == "win32": args = ['"%s"' % arg for arg in args] new_environ = os.environ.copy() new_environ["RUN_MAIN"] = 'true' exit_code = os.spawnve(os.P_WAIT, sys.executable, args, new_environ) if exit_code != 3: return exit_codeを見てください。
の説明を見てください。
_spawnvef(mode, file, args, env, execve)
#django\utils\autoreload.py:def python_reloader(main_func, args, kwargs): if os.environ.get("RUN_MAIN") == "true": thread.start_new_thread(main_func, args, kwargs) try: reloader_thread() except KeyboardInterrupt: pass else: try: exit_code = restart_with_reloader() if exit_code <p><br></p> ここでの 6 つのモジュールの役割は、さまざまな Python バージョンと互換性があることです: <p></p><p class="cnblogs_code"><br></p><pre class="brush:php;toolbar:false">#django\utils\autoreload.py:from django.utils.six.moves import _thread as thread
[codeblock six]#django\utils\six.pyclass _SixMetaPathImporter(object):"""A meta path importer to import six.moves and its submodules. This class implements a PEP302 finder and loader. It should be compatible with Python 2.5 and all existing versions of Python3"""官网说明:# https://pythonhosted.org/six/Six: Python 2 and 3 Compatibility Library Six provides simple utilities for wrapping over differences between Python 2 and Python 3. It is intended to support codebases that work on both Python 2 and 3 without modification. six consists of only one Python file, so it is painless to copy into a project.
ensure_echo_on() 実は、これは unix 風のシステムファイル処理のためのもののようですので、最初はスキップしてください。システムファイル操作に関連する変数 inotify が利用可能かどうかに基づいてファイル変更を検出する方法を選択します。
ループ中、1秒ごとにファイルのステータスをチェックします。通常のファイルに変更があった場合、プロセスは終了コード3で終了します。メインプロセスは終了コードが3であることを確認すると、子プロセスを再起動します。プロセス。 。 。 。これは、通常のファイル変更ではなく、I18N_MODIFIED (拡張子 .mo が付いているファイル変更、バイナリ ライブラリ ファイルなど) の場合は、reset_translations に関連します。これは、おそらく次回ロードされたライブラリ キャッシュをクリアすることを意味します。 。上記はオートリロード機構のプロセスです。さまざまなオペレーティング システムでのファイル変更の検出など、特に明確ではない詳細がまだいくつかありますが、これらは非常に詳細なものであり、メインのプロセスには関与しません。これを読んだ後、私はオートリロード機構の設計を頼まれたらどうするだろうかと改めて自問しました。私の答えは、「djangoutilsautoreload.py ファイルを直接使用する」です。実際、これは非常に独立したモジュールであり、汎用の自動リロード ソリューションとして使用することもできます。
以上がDjango 開発者モードでは自動リロードはどのように実装されますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。
