Django 설치 튜토리얼: 강력한 데이터 기반 웹사이트를 쉽게 구축하세요
소개:
인터넷 기술의 급속한 발전과 함께 데이터 기반 웹사이트에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 강력한 웹 프레임워크인 Django는 기본 데이터 작업 및 비즈니스 논리를 처리하는 데 능숙하며 데이터 기반 웹 사이트를 구축하는 데 많은 개발자가 선호하는 프레임워크가 되었습니다. 이 문서에서는 초보자가 쉽게 시작할 수 있도록 구체적인 코드 예제와 함께 자세한 Django 설치 튜토리얼을 제공합니다.
1. 준비
Django를 설치하기 전에 로컬 환경이 설정되어 있는지 확인해야 합니다. 먼저 Python을 설치해야 합니다. Python 3.x 버전을 사용한 다음 Python 패키지 관리 도구로 pip를 설치하는 것이 좋습니다. 설치가 완료되면 Django 설치를 시작할 수 있습니다.
2. Django 설치
- 명령줄 창을 엽니다(Windows에서는 cmd 또는 PowerShell을 사용할 수 있습니다).
-
pip를 사용하여 Django를 설치하려면 다음 명령을 입력하세요.
pip install django
3 Django 프로젝트를 만듭니다.
행 창에서 Django 프로젝트를 생성하려는 디렉터리로 전환합니다.- 다음 명령을 입력하여 새 Django 프로젝트를 생성합니다.
django-admin startproject mywebsite
그 중 mywebsite는 프로젝트 이름이며 다음과 같은 명령을 입력할 수 있습니다. 자신의 필요에 따라 이름을 지정하십시오.
4. Django 프로젝트를 실행합니다.
- 방금 만든 프로젝트 디렉터리로 전환합니다.
cd mywebsite
다음 명령을 입력하여 Django 개발 서버를 시작합니다. python manage.py runserver
브라우저를 열고 http를 입력합니다. 주소 표시줄 ://localhost:8000/을 입력하면 Django의 기본 환영 페이지가 표시되어 프로젝트가 성공적으로 실행되었음을 나타냅니다.- 5. Django 애플리케이션 만들기
- 명령줄 창에서 프로젝트 디렉터리로 전환하고 다음 명령을 사용하여 새 Django 애플리케이션을 만듭니다.
python manage.py startapp myapp
그중 myapp은 애플리케이션 이름이므로 필요에 따라 이름을 지정할 수 있습니다.
settings.py 구성 파일의 INSTALLED_APPS 매개변수에 새로 생성된 애플리케이션을 추가합니다. 예: INSTALLED_APPS = [ ... 'myapp', ]
6. 뷰 기능 및 URL 매핑 쓰기
- myapp 디렉터리에서 views.py 파일을 열고 간단한 보기 기능을 작성합니다.
from django.http import HttpResponse def hello(request): return HttpResponse("Hello, Django!")
mywebsite 디렉터리에서 urls.py 파일을 열고 URL 매핑을 구성합니다. from django.contrib import admin from django.urls import path from myapp import views urlpatterns = [ path('admin/', admin.site.urls), path('hello/', views.hello), ]
7. 다음을 실행합니다. Django 애플리케이션
- 명령줄 창에서 현재 경로가 프로젝트 디렉터리에 있는지 확인하고 다음 명령을 실행합니다.
python manage.py runserver
브라우저를 열고 주소에 http://localhost:8000/hello/를 입력합니다. 바를 클릭하면 페이지에 "Hello, Django!"가 표시되어 애플리케이션이 성공적으로 실행되었음을 나타냅니다.- 결론:
위 내용은 Django를 설치하고 데이터 기반 웹사이트를 만드는 방법을 알아보세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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