.py 파일의 토큰, 데이터베이스 자격 증명 및 기타 민감한 데이터를 하드코딩하는 것은 안전하지 않습니다. 많은 분들이 django-environ 라이브러리를 사용하고 계시지만 불편한 것 같아요. 그래서 민감한 데이터를 저장하는 데에는 yaml 파일을 사용하고, 그 데이터를 읽는 데에는 pyyaml 라이브러리를 사용합니다.
프로젝트 폴더 생성:
mkdir myproject
생성된 폴더 전환:
cd myproject
가상 환경 만들기:
python3 -m venv env
가상 환경 활성화:
source env/bin/activate
Django 및 pyyaml 설치:
pip3 install django pyyaml
새 Django 프로젝트 시작:
django-admin startproject myproject .
settings.py 파일 근처에 settings.yaml 파일을 만듭니다.
touch myproject/settings.yaml
settings.py 파일 시작 부분에 가져오기 삽입:
import os import yaml
settings.yaml 파일에서 읽기 위한 코드 삽입:
with open(os.path.join(str(Path(__file__).resolve().parent), 'settings.yaml'), 'r') as settingsfile: settings = yaml.safe_load(settingsfile)
settings.yaml 파일에서 읽기 위한 코드 삽입:
SECRET_KEY = settings['SECRET_KEY'] DEBUG = settings['DEBUG'] ALLOWED_HOSTS = settings['ALLOWED_HOSTS'] DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql', 'NAME': settings['DATABASES']['NAME'], 'USER': settings['DATABASES']['USER'], 'PASSWORD': settings['DATABASES']['PASSWORD'], 'HOST': settings['DATABASES']['HOST'], 'PORT': settings['DATABASES']['PORT'], } }
settings.yaml에 구성을 넣으세요.
SECRET_KEY: 'your-secret-token' DEBUG: true ALLOWED_HOSTS: - 127.0.0.1 - localhost - 0.0.0.0 DATABASES: NAME: 'database_name' USER: 'database_user' PASSWORD: 'password' HOST: '127.0.0.1' PORT: '5432'
위 내용은 민감한 데이터를 YAML 파일에 저장하도록 Django 프로젝트 구성의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

이 튜토리얼은 Python을 사용하여 Zipf의 법칙의 통계 개념을 처리하는 방법을 보여주고 법을 처리 할 때 Python의 읽기 및 대형 텍스트 파일을 정렬하는 효율성을 보여줍니다. ZIPF 분포라는 용어가 무엇을 의미하는지 궁금 할 것입니다. 이 용어를 이해하려면 먼저 Zipf의 법칙을 정의해야합니다. 걱정하지 마세요. 지침을 단순화하려고 노력할 것입니다. Zipf의 법칙 Zipf의 법칙은 단순히 : 큰 자연어 코퍼스에서 가장 자주 발생하는 단어는 두 번째 빈번한 단어, 세 번째 빈번한 단어보다 세 번, 네 번째 빈번한 단어 등 4 배나 자주 발생합니다. 예를 살펴 보겠습니다. 미국 영어로 브라운 코퍼스를 보면 가장 빈번한 단어는 "TH입니다.

Python은 인터넷에서 파일을 다운로드하는 다양한 방법을 제공하며 Urllib 패키지 또는 요청 도서관을 사용하여 HTTP를 통해 다운로드 할 수 있습니다. 이 튜토리얼은 이러한 라이브러리를 사용하여 Python의 URL에서 파일을 다운로드하는 방법을 설명합니다. 도서관을 요청합니다 요청은 Python에서 가장 인기있는 라이브러리 중 하나입니다. URL에 쿼리 문자열을 수동으로 추가하지 않고 HTTP/1.1 요청을 보낼 수 있습니다. 요청 라이브러리는 다음을 포함하여 많은 기능을 수행 할 수 있습니다. 양식 데이터 추가 다중 부문 파일을 추가하십시오 파이썬 응답 데이터에 액세스하십시오 요청하십시오 머리

이 기사에서는 HTML을 구문 분석하기 위해 파이썬 라이브러리 인 아름다운 수프를 사용하는 방법을 설명합니다. 데이터 추출, 다양한 HTML 구조 및 오류 처리 및 대안 (SEL과 같은 Find (), find_all (), select () 및 get_text ()와 같은 일반적인 방법을 자세히 설명합니다.

시끄러운 이미지를 다루는 것은 특히 휴대폰 또는 저해상도 카메라 사진에서 일반적인 문제입니다. 이 튜토리얼은 OpenCV를 사용 하여이 문제를 해결하기 위해 Python의 이미지 필터링 기술을 탐구합니다. 이미지 필터링 : 강력한 도구 이미지 필터

PDF 파일은 운영 체제, 읽기 장치 및 소프트웨어 전체에서 일관된 콘텐츠 및 레이아웃과 함께 크로스 플랫폼 호환성에 인기가 있습니다. 그러나 Python Processing Plain Text 파일과 달리 PDF 파일은 더 복잡한 구조를 가진 이진 파일이며 글꼴, 색상 및 이미지와 같은 요소를 포함합니다. 다행히도 Python의 외부 모듈로 PDF 파일을 처리하는 것은 어렵지 않습니다. 이 기사는 PYPDF2 모듈을 사용하여 PDF 파일을 열고 페이지를 인쇄하고 텍스트를 추출하는 방법을 보여줍니다. PDF 파일의 생성 및 편집에 대해서는 저의 다른 튜토리얼을 참조하십시오. 준비 핵심은 외부 모듈 PYPDF2를 사용하는 데 있습니다. 먼저 PIP를 사용하여 설치하십시오. PIP는 p입니다

이 튜토리얼은 Redis 캐싱을 활용하여 특히 Django 프레임 워크 내에서 Python 응용 프로그램의 성능을 향상시키는 방법을 보여줍니다. 우리는 Redis 설치, Django 구성 및 성능 비교를 다루어 Bene을 강조합니다.

NLP (Natural Language Processing)는 인간 언어의 자동 또는 반자동 처리입니다. NLP는 언어학과 밀접한 관련이 있으며인지 과학, 심리학, 생리학 및 수학에 대한 연구와 관련이 있습니다. 컴퓨터 과학에서

이 기사는 딥 러닝을 위해 텐서 플로와 Pytorch를 비교합니다. 데이터 준비, 모델 구축, 교육, 평가 및 배포와 관련된 단계에 대해 자세히 설명합니다. 프레임 워크, 특히 계산 포도와 관련하여 주요 차이점


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

SublimeText3 Linux 새 버전
SublimeText3 Linux 최신 버전

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구
