


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:
- Pasang virtualenv:
pip install virtualenv
- Buat persekitaran maya:
mkdir django_project cd django_project virtualenv venv
-
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:
- Pasang klien PostgreSQL:
pip --version
- 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:
- Tetapkan DEBUG = Palsu.
- Gunakan pembolehubah persekitaran untuk data sensitif.
- Konfigurasikan HTTPS untuk pelayan anda.
- 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!

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 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.

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.

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 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.

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.

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 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.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

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 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
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.