Django是一種使用Python編寫的Web框架,其主要特點是開發速度快、易於擴展、可重複使用性高等等。自2005年首次推出以來,Django已發展成為一個功能強大的Web開發框架。
隨著時間的推移,Django的版本也不斷更新。本文將深入了解Django版本演進,從1.x到3.x的變化,介紹新功能、改進以及需要注意的變化,並提供詳細的程式碼範例。
- Django 1.x版本
Django 1.x版本是Django的最初版本,包括從1.0.1到1.11.29。在這個版本中,Django已經具有了許多基本功能,例如:
a. 使用ORM進行資料庫操作
ORM是Django的一個核心元件。它讓開發人員可以使用Python程式碼來操作資料庫,而不需要直接使用SQL語句。 ORM讓操作變得更簡單直覺。一個簡單的例子:
from django.db import models class Blog(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) tagline = models.TextField() class Author(models.Model): name = models.CharField(max_length=50) email = models.EmailField() class Entry(models.Model): blog = models.ForeignKey(Blog, on_delete=models.CASCADE) headline = models.CharField(max_length=255) body_text = models.TextField() pub_date = models.DateTimeField() mod_date = models.DateTimeField() authors = models.ManyToManyField(Author) n_comments = models.IntegerField() n_pingbacks = models.IntegerField() rating = models.IntegerField()
在上面的範例中,我們定義了三個資料模型,Blog、Author和Entry,它們都是繼承自models.Model的。這些類別的屬性對應資料庫表中的字段,例如,Blog類別有兩個字段:name和tagline,分別用於儲存字串類型的部落格名稱和宣傳語。在定義資料模型的同時,Django會自動產生對應的資料庫表、增刪改查操作以及ORM API。
b. 自動管理URL
在Django 1.x版本中,我們只需要寫處理HTTP請求的視圖函數,不需要自己手動管理URL。 Django會根據已設定好的URL路由,自動將請求對應到對應的視圖函數。例如:
from django.conf.urls import url from . import views urlpatterns = [ url(r'^$', views.index, name='index'), url(r'^(?P<question_id>[0-9]+)/$', views.detail, name='detail'), url(r'^(?P<question_id>[0-9]+)/results/$', views.results, name='results'), url(r'^(?P<question_id>[0-9]+)/vote/$', views.vote, name='vote'), ]
在上面的例子中,我們定義了四個URL路由,包括首頁、問題詳情頁面、投票結果頁面和投票功能頁面。對於每一個URL路由,我們指定了對應的處理函數。 Django會自動將要求的URL與路由進行匹配,從而實現自動管理URL的功能。
c. 自帶的admin後台管理系統
Django的admin後台管理系統是一個非常強大的功能。透過這個後台管理系統,我們可以方便地對資料庫進行增刪改查操作。 Django 1.x版本中的admin後台管理系統已經具有了許多基本功能,例如自動產生admin網站、對資料模型進行管理操作、顯示自訂的清單、篩選器和表單等等。
- Django 2.x版本
Django 2.x版本包括從2.0.0到2.2.24,它對Django進行了一些重大改進。
a. 引入ASGI
在Django 2.x版本中,引入了ASGI(Asynchronous Server Gateway Interface)協定。 ASGI是一種專為非同步Web伺服器設計的協議,它允許開發人員編寫非同步Web應用程式。這樣,我們就可以更好地滿足非同步程式設計的需求,例如websocket、即時通訊、耗時任務等等。
async def application(scope, receive, send): assert scope['type'] == 'http' await send({ 'type': 'http.response.start', 'status': 200, 'headers': [ [b'content-type', b'text/plain'], ] }) await send({ 'type': 'http.response.body', 'body': b'Hello, world!', })
上面的程式碼範例使用ASGI編寫一個簡單的Web應用程式。首先,定義一個application非同步函數,它接受三個參數:scope、receive和send。這些參數是固定的,由ASGI協議約定。其中,scope表示請求的上下文,包括請求的類型、路徑、查詢字串等等;receive表示接收請求的方法,建構一個字典表示請求的頭部、回應碼等等;send表示向客戶端傳回一個回應。
b. 去除了Python 2.x的兼容性
在Django 2.x版本中,去除了Python 2.x的兼容性,也不再支援第三方函式庫的Python 2.x版本。這意味著,開發人員需要使用Python 3.x來開發Django應用程式。
除此之外,Django 2.x版本還進行了一些其他改進和優化,例如:
- 增加了新的HTTP狀態碼和例外;
- 增加了更好的密碼安全機制;
- 支援更好的測試和引入了新的測試框架。
- Django 3.x版本
Django 3.x版本是目前的最新版本,包括從3.0.0到3.2.5。它在2.x版本的基礎上,進一步增強了其功能和性能。
a. 支援路徑參數
在Django 3.x版本中,引入了Path Converters,即路徑參數的支援。這種新特性對開發RESTful API非常有用,可以為URL提供更靈活的匹配方式。
from django.urls import path def greet(request, name): return HttpResponse(f'Hello, {name}!') urlpatterns = [ path('greet/<name>/', greet), ... ]
在上面的範例中,我們定義了一個路徑參數name。請求路徑中的任何值都可以填入name參數中,並在處理檢視時以此為代表。
b. 取代UnicodeSlugify
在Django 3.x版本中,不再使用UnicodeSlugify取代其預設的Slugify。 UnicodeSlugify是一個第三方函式庫,它允許開發人員處理更多語言和字元集。取代UnicodeSlugify,為Django設計了一種新的Slugify演算法,它更加標準化、更加在地化、更加全面、更加可擴展和更加安全。
c. 最佳化資料庫查詢
在Django 3.x版本中,進一步優化了資料庫查詢的方式。例如,當應用程式啟動時,Django會快取所有資料庫查詢的元資料。這可以減少查詢表結構的次數,提高應用程式的回應速度。
除此之外,Django 3.x版本還增加了許多其他的新功能和改進,例如:
- 新增支援多個讀取資料庫的midlewares;
- 大幅最佳化查詢計畫的產生;
- 新增支援動態改變aggregation 和groupping 的query;
- 新增支援異步的郵件和HTTP請求;
本文就是從Django1.x到Django 3.x版本演進的變化進行了簡單的闡述。這些變化帶來了更好的性能、更好的開發效率和更好的易用性。 Django作為MVC框架,相信會越來越完善。
以上是Django版本演進:從1.x到3.x,了解新功能和改進的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

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