安装环境:python版本2.7.5 ,win7系统
安装Django
https://www.djangoproject.com/download/ 官方下载Django-1.5.5.tar.gz
1,解压后(我的目录是D:\myapp\Django-1.5.5)
2,DOS命令到刚解压后的Django-1.5.5目录下执行命令 python setup.py install , 结果如下图:
说明:Django安装命令实际是将Django复制到本地Python安装目录D:\Python27\Lib\site-packages下。
测试Django安装
# vim: set fileencoding=utf-8 :#测试Django安装import djangoprint django.VERSION
输出如下即成功:
开始一个项目
1,DOS命令转到某目录下(你想要创建项目在何处如:E:\workspace\pythonworkspace)。
2,django-admin.py startproject MyDjangoSite (MyDjangoSite 为你的项目名称)
特别说明:1.执行该命令前必须把 D:\Python27\Lib\site-packages\django\bin 添加值环境变量path下。
2.python文件夹默认打开程序为python.exe。否则会出现执行完程序打开了django-admin.py文件。(这个问题找了好久才发现我用的vim默认打开python文件的,导致执行完创建项目命令没有在该目录下生成文件目录)
3,文件说明:
manage.py :一种命令行工具,允许你以多种方式与该 Django 项目进行交互。 键入python manage.py help,看一下它能做什么。 你应当不需要编辑这个文件;在这个目录下生成它纯是为了方便。__init__.py :让 Python 把该目录当成一个开发包 (即一组模块)所需的文件。 这是一个空文件,一般你不需要修改它。settings.py :该 Django 项目的设置或配置。 查看并理解这个文件中可用的设置类型及其默认值。urls.py:Django项目的URL设置。 可视其为你的django网站的目录。 目前,它是空的。
wsgi.py: An entry-point for WSGI-compatible webservers to serve your project.See How to deploy with WSGI for more details.
具体使用方法参考 文档 https://docs.djangoproject.com/en/1.4/intro/tutorial01/
运行开发服务器测试
django开发服务是可用在开发期间的,一个内建的,轻量的web服务。 我们提供这个服务器是为了让你快速开发站点,也就是说在准备发布产品之前,无需进行产品级 Web 服务器(比如 Apache)的配置工作。 开发服务器监测你的代码并自动加载它,这样你会很容易修改代码而不用重启动服务。
DOS命令转到刚创建的项目下执行 python manage.py runserver ,如下图:
浏览器http://127.0.0.1:8000测试
到这为测试成功。到这里python Django web开发环境基本通了。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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