前些天有位网友建议我在博客中添加RSS订阅功能,觉得挺好,所以自己抽空看了一下如何在Django中添加RSS功能,发现使用Django中的syndication feed framework很容易实现。
具体实现步骤和代码如下:
1、Feed类
# -*- coding: utf-8 -*- from django.conf import settings from django.contrib.syndication.views import Feed from django.utils.feedgenerator import Rss201rev2Feed from blog.models import Article from .constants import SYNC_STATUS class ExtendedRSSFeed(Rss201rev2Feed): mime_type = 'application/xml' """ Create a type of RSS feed that has content:encoded elements. """ def root_attributes(self): attrs = super(ExtendedRSSFeed, self).root_attributes() attrs['xmlns:content'] = 'http://purl.org/rss/1.0/modules/content/' return attrs def add_item_elements(self, handler, item): super(ExtendedRSSFeed, self).add_item_elements(handler, item) handler.addQuickElement(u'content:encoded', item['content_encoded']) class LatestArticleFeed(Feed): feed_type = ExtendedRSSFeed title = settings.WEBSITE_NAME link = settings.WEBSITE_URL author = settings.WEBSITE_NAME description = settings.WEBSITE_DESC + u"关注python、django、vim、linux、web开发和互联网" def items(self): return Article.objects.filter(hided=False, published=True, sync_status=SYNC_STATUS.SYNCED).order_by('-publish_date')[:10] def item_extra_kwargs(self, item): return {'content_encoded': self.item_content_encoded(item)} def item_title(self, item): return item.title # item_link is only needed if NewsItem has no get_absolute_url method. def item_link(self, item): return '/article/%s/' % item.slug def item_description(self, item): return item.description def item_author_name(self, item): return item.creator.get_full_name() def item_pubdate(self, item): return item.publish_date def item_content_encoded(self, item): return item.content
2、URL配置
from django import VERSION if VERSION[0: 2] > (1, 3): from django.conf.urls import patterns, include, url else: from django.conf.urls.defaults import patterns, include, url from .feeds import LatestArticleFeed urlpatterns = patterns( '', url(r'^feed/$', LatestArticleFeed()), )

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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