在认证框架中还有其他的一些功能。 我们会在接下来的几个部分中进一步地了解它们。
权限
权限可以很方便地标识用户和用户组可以执行的操作。 它们被Django的admin管理站点所使用,你也可以在你自己的代码中使用它们。
Django的admin站点如下使用权限:
- 只有设置了 add 权限的用户才能使用添加表单,添加对象的视图。
- 只有设置了 change 权限的用户才能使用变更列表,变更表格,变更对象的视图。
- 只有设置了 delete 权限的用户才能删除一个对象。
权限是根据每一个类型的对象而设置的,并不具体到对象的特定实例。 例如,我们可以允许Mary改变新故事,但是目前还不允许设置Mary只能改变自己创建的新故事,或者根据给定的状态,出版日期或者ID号来选择权限。
会自动为每一个Django模型创建三个基本权限:增加、改变和删除。 当你运行manage.py syncdb命令时,这些权限被添加到auth_permission数据库表中。
权限以 "
就跟用户一样,权限也就是Django模型中的 django.contrib.auth.models 。因此如果你愿意,你也可以通过Django的数据库API直接操作权限。
组
组提供了一种通用的方式来让你按照一定的权限规则和其他标签将用户分类。 一个用户可以隶属于任何数量的组。
在一个组中的用户自动获得了赋予该组的权限。 例如, Site editors 组拥有 can_edit_home_page 权限,任何在该组中的用户都拥有这个权限。
组也可以通过给定一些用户特殊的标记,来扩展功能。 例如,你创建了一个 'Special users' 组,并且允许组中的用户访问站点的一些VIP部分,或者发送VIP的邮件消息。
和用户管理一样,admin接口是管理组的最简单的方法。 然而,组也就是Django模型 django.contrib.auth.models ,因此你可以使用Django的数据库API,在底层访问这些组。
消息
消息系统会为给定的用户接收消息。 每个消息都和一个 User 相关联。
在每个成功的操作以后,Django的admin管理接口就会使用消息机制。 例如,当你创建了一个对象,你会在admin页面的顶上看到 The object was created successfully 的消息。
你也可以使用相同的API在你自己的应用中排队接收和显示消息。 API非常地简单:
- 要创建一条新的消息,使用 user.message_set.create(message='message_text') 。
- 要获得/删除消息,使用 user.get_and_delete_messages() ,这会返回一个 Message 对象的列表,并且从队列中删除返回的项。
在例子视图中,系统在创建了播放单(playlist)以后,为用户保存了一条消息。
def create_playlist(request, songs): # Create the playlist with the given songs. # ... request.user.message_set.create( message="Your playlist was added successfully." ) return render_to_response("playlists/create.html", context_instance=RequestContext(request))
当使用 RequestContext ,当前登录的用户以及他(她)的消息,就会以模板变量 {{ messages }} 出现在模板的context中。
{% if messages %} <ul> {% for message in messages %} <li>{{ message }}</li> {% endfor %} </ul> {% endif %}
需要注意的是 RequestContext 会在后台调用 get_and_delete_messages ,因此即使你没有显示它们,它们也会被删除掉。
最后注意,这个消息框架只能服务于在用户数据库中存在的用户。 如果要向匿名用户发送消息,请直接使用会话框架。

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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