소개
이 튜토리얼에서는 Django 및 DRF(Django REST Framework)를 사용하여 기본 웹 애플리케이션을 구축하는 과정을 안내합니다. 애플리케이션은 REST API를 통해 CRUD(생성, 읽기, 업데이트, 삭제) 작업을 활성화하여 도서 컬렉션을 관리합니다.
전제조건
- Python 3.8 이상.
- Python 및 Django에 대한 기초 지식
- pip(Python 패키지 설치 프로그램).
- 가상 환경 설정에 대한 지식(예:
venv
).
1단계: 환경 설정
권장 VM 구성:
- RAM: 8GB
- 프로세서: 4코어(8스레드)
- 저장용량: 100GB
- 네트워크: 브리지 네트워킹(고유 IP의 경우) 또는 NAT(호스트를 통한 인터넷 액세스의 경우)
VM 설정:
- 신뢰할 수 있는 소스(예: 공식 Ubuntu 사이트)에서
ubuntu-22.04-server-cloudimg-amd64.ova
이미지를 다운로드하세요. - VMware Workstation, Fusion 또는 ESXi를 열고 OVA 파일을 가져옵니다. 화면의 지시를 따르세요.
- VM 이름을 지정합니다(예:
TMS_VM
). - 위 권장 사항에 따라 VM의 메모리, 프로세서, 하드 디스크 및 네트워크 설정을 구성합니다.
Ubuntu 22.04 서버 구성:
-
VM을 시작합니다.
-
로그인 및 시스템 업데이트:
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
-
필수 도구 설치:
sudo apt install git python3 python3.10-venv python3-pip python3-venv git build-essential -y
-
사용자 생성: 다음 명령은 적절한 권한을 가진
django
이라는 사용자를 생성합니다."your_email@example.com"
을 실제 이메일 주소로 바꾸세요.sudo groupadd bulletproof sudo adduser django sudo usermod -aG bulletproof django
-
프로젝트 디렉토리 생성:
mkdir /home/django/projects
-
그룹 소유권 및 권한 조정:
sudo chown :bulletproof /home/django/projects sudo chmod 775 /home/django/projects sudo usermod -d /home/django/projects django sudo chown django:bulletproof /home/django/projects su - django
VS 코드 설정(원격-SSH):
VS Code에 Python, Pylance, Flake8, Black 및 Django 확장을 설치합니다. pip를 사용하여 Flake8 및 Black도 VM에 설치되어 있는지 확인하세요. 가상 환경의 Python 인터프리터를 사용하고 Linting 및 서식 지정을 활성화하도록 VS Code를 구성합니다. 구성을 위한 pyproject.toml
및 .flake8
파일을 만듭니다(원본 문서의 예 참조).
Python 설정:
-
가상 환경 만들기:
mkdir tms && cd tms python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate # (env\Scripts\activate on Windows)
-
Django 및 DRF 설치:
pip install django djangorestframework
-
Django 프로젝트 만들기:
django-admin startproject tms .
-
개발 서버 실행:
python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
DisallowedHost
오류가 발생하면 서버의 IP 주소를ALLOWED_HOSTS
의settings.py
에 추가하세요.
Git 저장소 설정:
-
README.md
,requirements.txt
(pip freeze > requirements.txt
사용),LICENSE
및.gitignore
파일을 만듭니다. - SSH 키 생성:
ssh-keygen -t ed25519 -C "your_email@example.com"
. GitHub 계정에 공개 키를 추가하세요. - Git 저장소 초기화:
git init
- 원격 저장소 추가:
git remote add origin git@github.com:username/repository.git
- 변경 사항 커밋 및 푸시:
git add .
,git commit -m "Initial commit"
,git push -u origin main
VM 스냅샷:
VMware의 스냅샷 기능을 사용하여 초기 설정 후 VM의 스냅샷을 생성하세요. "InitialSetup"과 같이 설명적인 이름을 지정하십시오.
위 내용은 TMS 프로젝트를 위한 Bulletproof Django API의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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