この記事では、django xadmin プラグインの使用法 (コード例) を簡単に紹介します。これには一定の参考価値があります。必要な友人は参照できます。お役に立てば幸いです。
xadmin のインストールまたはインポート
1 pip インストール
2 ソース コードのインポート新しいプロジェクトに新しい extra_apps フォルダーを作成し、ダウンロードしたソース コードを解凍します. を入力します (後でソース コード内の一部のプラグインの使用をカスタマイズできるようにするため推奨)
設定構成
1 ソースの場合コードが使用されている場合は、django ディレクトリに配置します extra_apps ファイルをダウンロードする方法: extra_apps ファイルをプロジェクト環境変数に追加する必要があります
sys.path.insert(0, os.path.join(BASE_DIR, 'extra_app'))
2 関連するアプリを登録し、INSTALLED_APPS を見つけて、次の設定を追加します:
INSTALLED_APPS = [ ...... 'xadmin', 'crispy_forms', ]
3 基本事項がいくつかあります。言語、タイムゾーンなどを設定します。
LANGUAGE_CODE = 'zh-hans' TIME_ZONE = 'Asia/Shanghai' USE_I18N = True USE_L10N = True USE_TZ = False
ルーティング URL の設定。py
import xadmin urlpatterns = [ ...... re_path('^xadmin/', xadmin.site.urls), ]
バックグラウンド管理インターフェイスに登録されたカスタム モデル クラス:
関連するアプリケーション app フォルダーに新しい adminx.py ファイルを作成し、その中で関連する設定を行います
特定の設定は次のとおりです:
1 モデル関連テーブルを登録します:
import xadmin from .models import Book class Bookadmin(object): list_display = ['name', 'author', 'bookType', 'ChapterNum', 'favNum', 'clickNum', 'add_time'] list_filter = ['name', 'author', 'bookType', 'ChapterNum', 'favNum', 'clickNum', 'add_time'] search_fields = ['name', 'author', 'bookType', 'ChapterNum', 'favNum', 'clickNum', ] xadmin.site.register(Book, Bookadmin)
list_display は背景テーブルに表示される列です
list_filter は背景テーブルのブラシ選択機能のオプションです
ここでsearch_fields は、バックグラウンド テーブルの検索機能のオプション範囲です。
2 ペア アプリケーションの表示名に関連する設定:
関連するアプリのアプリケーション ディレクトリの apps.py で関連する設定を行います。
class UsersConfig(AppConfig): ...... verbose_name = '应用名称'
関連するアプリ アプリケーション ディレクトリの __init__.py で関連する設定を行います。 設定:
default_app_config = 'users.apps.UsersConfig' # 'アプリケーション名.apps.(アプリ内の関連する構成名) .py)'
3 xadmin のグローバル設定:
任意のアプリケーションの adminx.py で関連する設定を行います: # 通常はユーザー アプリケーションで設定されます
import xadmin from xadmin import views #主题功能配置注册 class BaseSetting(object): enable_themes = True use_bootswatch = True xadmin.site.register(views.BaseAdminView, BaseSetting) #页眉页脚配置注册 class GlobalSetting(object): site_title = '小说网站后台管理' site_footer = '小说网站' menu_style = 'accordion' #应用下多表收缩 xadmin.site.register(views.CommAdminView, GlobalSetting)
以上がdjango xadmin プラグインの使用法の簡単な紹介 (コード例)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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