Django 電子報 - 2024 年 10 月 22 日
Django簡介
Django 是一個強大且功能齊全的 Python Web 框架,可讓開發人員高效地建立複雜的 Web 應用程式。
- 優點和架構:Django 提供了多種優點,包括快速開發、內建管理介面和強大的安全功能。它遵循模型-視圖-模板 (MVT) 模式,類似於 MVC 模式,但在內部處理控制器部分。
設定 Django 項目
要開始使用 Django,您需要建立開發環境並建立一個新專案。
- 建立專案:使用django-admin工具產生專案資料夾,其中包含基本檔案範本和manage.py腳本。該腳本用作您的專案管理工具。
- 建立應用程式:一個 Django 專案可以由多個應用程式組成,每個應用程式處理一個特定的任務。使用manage.py建立這些應用程式並將它們註冊到專案的設定中。
Django 專案的關鍵組件
- 模型:模型代表資料結構,用於在資料庫中儲存資料。您可以在應用程式的 models.py 檔案中定義模型。
- Views:視圖處理每個 URL 的邏輯,並在views.py 檔案中定義。它們可以是基於函數或基於類別的視圖。
- 範本:範本是將表示邏輯與應用程式邏輯分開的 HTML 檔案。它們通常儲存在應用程式內的模板目錄中。
- URL:URL 配置將 URL 對應到視圖,並在 urls.py 檔案中定義。該文件可以將映射委託給特定的應用程式。
教程和指南
- 真正的 Python 教程:本教程將指導您建立一個組合應用程序,涵蓋新 Django 專案的設定、創建模型和視圖以及理解 MVT 模式。
- MDN Web Docs 教學:這個綜合教學系列涵蓋了設定 Django 開發環境、建立網站骨架、定義模型、使用管理網站等等。
- GeeksforGeeks 教學:本教學涵蓋了基本到進階的 Django 概念,包括表單、範本、檢視、ORM 和使用者驗證。它還提供了有關建置和管理 Django 專案的指導。
特點和優點
- 快速開發:Django 的 DRY(不要重複自己)原則透過減少程式碼重複來加速開發。
- 管理介面:Django 隨附一個即用型、可自訂的管理面板,可輕鬆進行後端管理。
- 可擴展性和安全性:Django 旨在處理高流量和複雜的應用程序,提供常見安全威脅的內建保護。
- ORM 與範本引擎:Django 使用 Python 簡化資料庫交互,並將動態網頁的邏輯與表示分開。
入門
開始你的 Django 之旅:
- 設定您的開發環境。
- 使用 django-admin 建立一個新的 Django 專案。
- 定義您的模型、視圖和範本。
- 配置 URL 映射。
- 使用 python3 manage.py runserver 執行開發伺服器以查看您的網站的運作情況。
資源
- [Django 入門:建立組合應用程式 - 真正的 Python]
- [Django Web 框架 (Python) - MDN Web 文件]
- [Django 教學第 2 部分:建立網站骨架 - MDN Web 文件]
- [Django 教學 |學習 Django 框架 - GeeksforGeeks]
?本文是由 SnapNews 提供支援的主題「Django」每週通訊的一部分。
? https://snapnews.me/preview/2762cb7d-118d-4d11-8cd2-c5d2cb4a779a
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以上是Django 大師:Python 快速 Web 開發終極指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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