cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonInisialisasi projek Django: cepat buat projek baharu menggunakan alat baris arahan

Inisialisasi projek Django: cepat buat projek baharu menggunakan alat baris arahan

Pemulaan projek Django: Gunakan alatan baris arahan untuk mencipta projek baharu dengan pantas

Django ialah rangka kerja Web Python yang berkuasa yang menyediakan banyak alatan dan fungsi yang mudah untuk membantu pembangun membina aplikasi Web dengan pantas. Sebelum memulakan projek Django baharu, kita perlu melalui beberapa langkah mudah untuk memulakan projek. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan alatan baris arahan untuk mencipta projek Django baharu dengan cepat, termasuk contoh kod khusus.

Pertama, pastikan anda telah memasang Django. Buka terminal baris arahan dan masukkan arahan berikut untuk menyemak pemasangan Django:

django-admin --version

Jika terminal memaparkan nombor versi Django, ini bermakna Django telah berjaya dipasang. Seterusnya, kita boleh mencipta projek baharu menggunakan alatan baris arahan Django.

django-admin startproject myproject

Arahan ini akan mencipta folder bernama "myproject" dalam direktori semasa, yang mengandungi rangka projek asas Django. Seterusnya, kita perlu pergi ke folder projek yang baru dibuat ini.

cd myproject

Selepas memasuki folder projek, kita boleh menggunakan arahan berikut untuk membuat aplikasi.

python manage.py startapp myapp

Arahan ini akan mencipta folder bernama "myapp" di bawah folder projek sebagai direktori akar aplikasi baharu kami. Kini, kami telah menyelesaikan pemulaan projek Django serba baharu.

Seterusnya, kita boleh membuat beberapa konfigurasi asas dalam projek Django. Buka fail "myproject/settings.py" dan anda boleh menemui beberapa item konfigurasi penting. Sebagai contoh, kita perlu menetapkan maklumat sambungan pangkalan data, termasuk enjin pangkalan data, nama hos, nama pengguna, kata laluan, dll. Pada masa yang sama, kami juga boleh mengkonfigurasi direktori fail statik Django, direktori templat, tetapan pengantarabangsaan, dsb.

Selain itu, kami juga boleh mentakrifkan struktur jadual data dengan mencipta model Django. Buka fail "myapp/models.py" untuk mencipta model kami. Dalam model, kita boleh menentukan nama jadual, nama medan, jenis medan, dsb. Sebagai contoh, berikut ialah contoh model mudah:

from django.db import models

class MyModel(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=50)
    age = models.IntegerField()

Selepas menentukan model, kita perlu menjalankan arahan berikut untuk mencipta jadual pangkalan data.

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

Dua arahan ini akan menjana dan melaksanakan fail pemindahan pangkalan data untuk menukar model kami kepada jadual pangkalan data tertentu.

Selain itu, kami juga boleh menentukan laluan URL dan logik pemprosesan halaman web dengan mencipta paparan dan URL Django. Buka fail "myapp/views.py" untuk menulis fungsi paparan kami. Fungsi paparan menerima objek HttpRequest sebagai parameter dan mengembalikan objek HttpResponse untuk membina kandungan halaman web. Sebagai contoh, berikut ialah contoh paparan mudah:

from django.http import HttpResponse

def hello(request):
    return HttpResponse("Hello, world!")

Selepas menulis fungsi paparan, kita perlu mengaitkannya dengan laluan URL. Buka fail "myproject/urls.py" dan anda boleh melihat contoh konfigurasi URL. Kami hanya menambah fungsi paparan kami pada konfigurasi URL ini untuk melengkapkan pemetaan laluan URL dan logik pemprosesan.

Di atas ialah langkah dan contoh kod untuk mencipta projek Django baharu dengan pantas menggunakan alatan baris arahan. Kami hanya perlu melakukan beberapa operasi baris arahan mudah untuk mencipta projek Django baharu dengan cepat dan melengkapkan beberapa konfigurasi dan definisi asas. Sambil kami mengetahui lebih lanjut tentang Django, kami boleh meneroka lebih banyak ciri dan sambungan.

Atas ialah kandungan terperinci Inisialisasi projek Django: cepat buat projek baharu menggunakan alat baris arahan. 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

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual

EditPlus versi Cina retak

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

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.