


Django ialah rangka kerja aplikasi web yang dibangunkan dalam bahasa Python, dan bahasa pengaturcaraannya ialah Python. Idea teras rangka kerja ini adalah KERING (Jangan Ulangi Sendiri), yang bermaksud mengelakkan kod berulang. Django menggunakan banyak amalan kejuruteraan perisian yang sangat baik, seperti pemisahan templat model, ORM (Pemetaan Perhubungan Objek) dan konfigurasi penghalaan.
Berikut ialah contoh projek Django yang mudah untuk menunjukkan kod Pythonnya:
# 导入必要的库和模块 from django.shortcuts import render from django.http import HttpResponse # 定义视图函数 def index(request): # 定义一个模板上下文变量 context = {} # 使用render函数渲染一个模板,并返回给客户端 return render(request, 'index.html', context) # 定义一个简单的接口 def api(request): # 定义一个字典,用于返回json数据 data = {'message': 'Hello, World!'} # 将字典转换为json格式,并返回给客户端 return HttpResponse(json.dumps(data), content_type='application/json')
Dalam contoh kod di atas, dua fungsi paparan index
dan api
ditakrifkan >, di mana Fungsi index
mengembalikan templat yang diberikan dan fungsi api
mengembalikan data dalam format json. Kita boleh menggunakan konfigurasi penghalaan Django untuk menghalakan dua fungsi ini, contohnya: index
和api
,其中index
函数返回一个渲染好的模板,而api
函数则返回一个json格式的数据。我们可以使用Django的路由配置来路由这两个函数,例如:
# 导入必要的库和模块 from django.urls import path from . import views # 定义路由 urlpatterns = [ path('', views.index, name='index'), path('api/', views.api, name='api'), ]
上述路由配置定义了两个路由分别对应index
和api
函数,用于处理客户端请求。当客户端请求http://localhost/
时,Django将会自动调用index
函数并返回其结果;当客户端请求http://localhost/api/
时,则会自动调用api
rrreee
index
dan api
, untuk klien Handle permintaan. Apabila klien meminta http://localhost/
, Django akan secara automatik memanggil fungsi index
dan mengembalikan hasilnya apabila klien meminta http://localhost /; api/
, fungsi api
akan dipanggil secara automatik dan hasilnya akan dikembalikan. Ringkasnya, Django ialah rangka kerja yang dibangunkan dalam bahasa Python yang boleh memberikan penyelesaian lengkap dengan mudah untuk pembangunan pantas dan penggunaan aplikasi web. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Dalam bahasa manakah rangka kerja Django dibangunkan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Buat tatasusunan pelbagai dimensi dengan numpy dapat dicapai melalui langkah-langkah berikut: 1) Gunakan fungsi numpy.array () untuk membuat array, seperti Np.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]) untuk membuat array 2D; 2) Gunakan np.zeros (), np.ones (), np.random.random () dan fungsi lain untuk membuat array yang diisi dengan nilai tertentu; 3) Memahami sifat bentuk dan saiz array untuk memastikan bahawa panjang sub-array adalah konsisten dan mengelakkan kesilapan; 4) Gunakan fungsi np.reshape () untuk mengubah bentuk array; 5) Perhatikan penggunaan memori untuk memastikan bahawa kod itu jelas dan cekap.

Broadcastinginginnumpyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.itsImplifiescode, enhancesreadability, andboostsperformance.here'showitworks: 1) smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2) CompatibeSt

Forpythondatastorage, chooselistsforflexabilityWithMixedDatatypes, array.arrayformemory-efficienthomogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatileButlessefficefientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientforydodeSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShoFficeSforaydataSetShoSforayDataSetsforayDataSetsforayDataSetsforaydataSetShiSforayDodeSforayDodeSforaydataSetRaydataSetRaydataSetRaydataSet

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1) listscanholdelementsofdifferenttypes, 2) thearedynamic, membolehkanEaseasyAdditionsandremoVals, 3) theofferintuitiitiveoperationslikeslicing, tetapi4).

ToAccessElementsInapyThonArray, useIndexing: my_array [2] AccessestHeTheRdeLement, returning3.pythonuseszero-berasaskanIndexing.1) USE sitiveandnegativeindexing: my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forthelast.2) menggunakanSlicingForarangange: my_list [1: 5] ekstrakSelemen

Artikel membincangkan kemustahilan pemahaman tuple di Python kerana kekaburan sintaks. Alternatif seperti menggunakan tuple () dengan ekspresi penjana dicadangkan untuk mencipta tupel dengan cekap. (159 aksara)

Artikel ini menerangkan modul dan pakej dalam Python, perbezaan, dan penggunaannya. Modul adalah fail tunggal, manakala pakej adalah direktori dengan fail __init__.py, menganjurkan modul yang berkaitan secara hierarki.

Artikel membincangkan docstrings dalam python, penggunaan, dan faedah mereka. Isu Utama: Kepentingan Docstrings untuk Dokumentasi Kod dan Kebolehcapaian.


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

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.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
