cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonBagaimana untuk memulakan projek Django anda dengan cara yang betul

How to start your django project the right way

Cara Memulakan Projek Django Anda dengan Cara yang Betul

Django ialah rangka kerja Python yang teguh dan serba boleh yang direka untuk memudahkan pembangunan web. Walau bagaimanapun, cara anda memulakan projek Django anda boleh memberi kesan ketara kepada kebolehskalaan, kebolehselenggaraan dan prestasinya. Panduan ini menyediakan panduan langkah demi langkah yang komprehensif untuk membantu anda memulakan projek Django anda dengan cara yang betul, memastikan asas yang kukuh untuk berjaya.


1. Sediakan Persekitaran Anda

Pasang Python

Django ialah rangka kerja berasaskan Python, jadi anda memerlukan Python dipasang pada sistem anda. Lawati python.org untuk memuat turun versi terkini (3.8 atau lebih tinggi disyorkan). Sahkan pemasangan:

python --version

Pasang Pip

Pip ialah pengurus pakej Python, biasanya digabungkan dengan Python. Semak sama ada pip dipasang:

pip --version

Jika tidak, pasangkannya dengan mengikuti arahan di tapak web pip rasmi.


2. Gunakan Persekitaran Maya

Persekitaran maya mengasingkan kebergantungan projek anda, menghalang konflik dengan projek lain. Untuk mencipta satu:

  1. Pasang virtualenv:
   pip install virtualenv
  1. Buat persekitaran maya:
   mkdir django_project
   cd django_project
   virtualenv venv
  1. Aktifkan persekitaran maya:

    • Pada Windows:
     venv\Scripts\activate
    
  • Pada macOS/Linux:

     source venv/bin/activate
    

Anda akan perasan terminal anda kini dipaparkan (venv), menunjukkan persekitaran maya aktif.


3. Pasang Django

Dalam persekitaran maya, pasang Django:

pip install django

Sahkan pemasangan:

django-admin --version

4. Buat Projek Django Anda

Untuk memulakan projek baharu, gunakan arahan startproject:

django-admin startproject myproject .

Ini mewujudkan struktur berikut:

myproject/
├── manage.py
├── myproject/
│   ├── __init__.py
│   ├── asgi.py
│   ├── settings.py
│   ├── urls.py
│   ├── wsgi.py

5. Konfigurasikan Tetapan Anda

Buka myproject/settings.py dan buat konfigurasi penting berikut:

Mod DEBUG

Tetapkan DEBUG kepada Benar semasa pembangunan. Untuk pengeluaran, ini mesti ditetapkan kepada False.

DEBUG = True

Hos yang Dibenarkan

Tambahkan domain atau alamat IP anda pada senarai ALLOWED_HOSTS:

ALLOWED_HOSTS = ['127.0.0.1', 'localhost']

Pengurusan Kunci Rahsia

Gunakan pembolehubah persekitaran atau perpustakaan seperti python-decouple untuk memastikan SECRET_KEY anda selamat. Gantikan kunci berkod keras dengan:

python --version

6. Sediakan Pangkalan Data

Django lalai kepada SQLite untuk pembangunan, tetapi anda boleh mengkonfigurasi pangkalan data pengeluaran seperti PostgreSQL atau MySQL. Kemas kini PANGKALAN DATA dalam settings.py mengikut keperluan. Contohnya, untuk menggunakan PostgreSQL:

  1. Pasang klien PostgreSQL:
pip --version
  1. Konfigurasikan PANGKALAN DATA:
   pip install virtualenv

Jalankan migrasi untuk menggunakan konfigurasi pangkalan data awal:

   mkdir django_project
   cd django_project
   virtualenv venv

7. Buat Pengguna Super

Buat akaun pentadbir untuk projek anda:

 venv\Scripts\activate

Sediakan nama pengguna, e-mel dan kata laluan apabila digesa.


8. Jalankan Pelayan Pembangunan

Mulakan pelayan untuk mengesahkan persediaan projek anda:

 source venv/bin/activate

Lawati http://127.0.0.1:8000/ dalam penyemak imbas anda. Jika anda melihat halaman alu-aluan Django lalai, projek anda berjaya dijalankan.


9. Kawalan Versi dengan Git

Inisialisasikan Git dalam direktori projek anda:

pip install django

Tambah semua fail dan buat komitmen pertama anda:

django-admin --version

Buat fail .gitignore untuk mengecualikan fail yang tidak diperlukan:

django-admin startproject myproject .

10. Rancang Struktur Apl Anda

Projek Django dibina berdasarkan apl modular. Untuk menambah kefungsian, buat apl:

myproject/
├── manage.py
├── myproject/
│   ├── __init__.py
│   ├── asgi.py
│   ├── settings.py
│   ├── urls.py
│   ├── wsgi.py

Daftar apl dalam settings.py di bawah INSTALLED_APPS:

DEBUG = True

11. Sediakan Fail Statik dan Media

Tentukan laluan untuk fail statik dan media dalam tetapan.py:

ALLOWED_HOSTS = ['127.0.0.1', 'localhost']

Jalankan arahan berikut untuk mengumpul fail statik untuk pengeluaran:

from decouple import config
SECRET_KEY = config('SECRET_KEY', default='unsafe-default-key')

12. Melaksanakan Amalan Terbaik Keselamatan

Sebelum digunakan untuk pengeluaran, laksanakan ciri keselamatan Django:

  1. Tetapkan DEBUG = Palsu.
  2. Gunakan pembolehubah persekitaran untuk data sensitif.
  3. Konfigurasikan HTTPS untuk pelayan anda.
  4. Tambahkan tetapan perisian tengah selamat seperti SECURE_HSTS_SECONDS.

Fikiran Akhir

Memulakan projek Django dengan cara yang betul melibatkan lebih daripada sekadar menjalankan arahan—ia mengenai menyediakan asas yang bersih, berskala dan boleh diselenggara. Dengan mengikuti langkah ini, anda memastikan projek anda bersedia untuk pertumbuhan dan memenuhi amalan terbaik untuk persekitaran pembangunan dan pengeluaran. Selamat mengekod!

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk memulakan projek Django anda dengan cara yang betul. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriPython vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciPython untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python dan C: Mencari alat yang betulPython dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python untuk sains data dan pembelajaran mesinPython untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

mPDF

mPDF

mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.