Django是python中目前风靡的Web Framework, 那么什么叫做Framework呢, 框架能够帮助你把程序的整体架构搭建好, 而我们所需要做的工作就是填写逻辑, 而框架能够在合适的时候调用你写的逻辑, 而不需要我们自己去调用逻辑, 让Web开发变的更敏捷.
Django是一个高级Python Web框架, 鼓励快速,简洁, 以程序设计的思想进行开发. 通过使用这个框架, 可以减少很多开发麻烦, 使你更专注于编写自己的app, 而不需要重复造轮子. Django免费并且开源.
Django特点:
- 完全免费并开源源代码
- 快速高效开发
- 使用MTV架构(熟悉Web开发的应该会说是MVC架构)
- 强大的可扩展性.
- Django工作方式
Django安装
安装最新版的Django版本
#安装最新版本的Django $ pip install django #或者指定安装版本 pip install -v django==1.7.1
项目创建
现在正式开始吧, 我们创建一个名为my_blog的Django项目。
创建项目的指令如下:
$ django-admin.py startproject my_blog
现在来看一下整个项目的文件结构:
$ tree my_blog #打印树形文件结构
my_blog ├── manage.py └── my_blog ├── __init__.py ├── settings.py ├── urls.py └── wsgi.py 1 directory, 5 files
建立Django app
在Django中的app我认为就是一个功能模块, 与其他的web框架可能有很大的区别, 将不能功能放在不同的app中, 方便代码的复用。
建立一个article app:
$ python manage.py startapp article
现在让我们重新看一下整个项目的结构
── article │ ├── __init__.py │ ├── admin.py │ ├── migrations │ │ └── __init__.py │ ├── models.py │ ├── tests.py │ └── views.py ├── db.sqlite3 ├── manage.py ├── my_blog ├── __init__.py ├── __pycache__ │ ├── __init__.cpython-34.pyc │ ├── settings.cpython-34.pyc │ ├── urls.cpython-34.pyc │ └── wsgi.cpython-34.pyc ├── settings.py ├── urls.py └── wsgi.py
并在my_blog/my_blog/setting.py下添加新建app
INSTALLED_APPS = ( ... 'article', #这里填写的是app的名称 )
运行程序
$ python manage.py runserver #启动Django中的开发服务器
#如果运行上面命令出现以下提示 You have unapplied migrations; your app may not work properly until they are applied. Run 'python manage.py migrate' to apply them. #请先使用下面命令 python manage.py migrate #输出如下信息 Operations to perform: Apply all migrations: contenttypes, sessions, admin, auth Running migrations: Applying contenttypes.0001_initial... OK Applying auth.0001_initial... OK Applying admin.0001_initial... OK Applying sessions.0001_initial... OK
运行成功后,会显示如下信息
#重新运行启动Django中的开发服务器 $ python manage.py runserver
#运行成功显示如下信息 System check identified no issues (0 silenced). December 21, 2014 - 08:56:00 Django version 1.7.1, using settings 'my_blog.settings' Starting development server at http://127.0.0.1:8000/ Quit the server with CONTROL-C.
现在可以启动浏览器, 输入http://127.0.0.1:8000/, 当出现
说明你成功走出了第一步!
命令梳理:
python manage.py <command> [options] #Django Command python manange.py -h帮助文档 django-admin.py startproject my_blog #创建项目 python manage.py startapp article #创建app

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

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa