我们仅仅处理一个单一的设置文件 settings.py文件由django-admin.py startproject命令生成。但是当你准备要进行配置的时候,你将发现你需要多个配置文件以使你的开发环境和产品环境相独立。 比如,你可能不想每次在本地机器上测试代码改变的时候将DEBUG从False 改为True。Django通过使用多个配置文件而使得这种情况很容易得到避免。
如果你想把你的配置文件按照产品设置和开发设置组织起来,你可以通过下面三种方法的其中一种达到这个目的。
- 设置成两个全面的,彼此独立的配置文件
- 设置一个基本的配置文件(比如,为了开发)和第二个(为了产品)配置文件,第二个配置文件仅仅从基本的那个配置文件导入配置,并对需要定义的进行复写.
- 使用一个单独的配置文件,此配置文件包含一个Python的逻辑判断根据上下文环境改变设置。
我们将会在依次解释这几种方式
首先,最基本的方法是定义两个单独的配置文件。 如果你是跟随之前的例子做下来的,那么你已经有了一个settings.py了,现在你只需要将它复制一份并命名为settings_production.py(文件名可以按照你自己的喜好定义),在这个新文件中改变DEBUG等设置。
第二种方法比较类似,但是减少了许多冗余。 作为使用两个内容大部分相同的配置文件的替代方式,你可以使用一个文件为基本文件,另外一个文件从基本文件中导入相关设定。 例如
# settings.py DEBUG = True TEMPLATE_DEBUG = DEBUG DATABASE_ENGINE = 'postgresql_psycopg2' DATABASE_NAME = 'devdb' DATABASE_USER = '' DATABASE_PASSWORD = '' DATABASE_PORT = '' # ... # settings_production.py from settings import * DEBUG = TEMPLATE_DEBUG = False DATABASE_NAME = 'production' DATABASE_USER = 'app' DATABASE_PASSWORD = 'letmein'
此处,settings_production.py 从settings.py 导入所有的设定,仅仅只是重新定义了产品模式下需要特殊处理的设置。 在这个案例中,DEBUG 被设置为False,但是我们已经对产品模式设置了不同的数据库访问参数。 (后者将向你演示你可以重新定义 任何 设置,并不只是象 DEBUG 这样的基本设置。)
最终,最精简的达到两个配置环境设定的方案是使用一个配置文件,在此配置文件中根据不同的环境进行设置。 一个达到这个目的的方法是检查当前的主机名。 例如:
# settings.py import socket if socket.gethostname() == 'my-laptop': DEBUG = TEMPLATE_DEBUG = True else: DEBUG = TEMPLATE_DEBUG = False # ...
在这里,我们从python标准库导入了socket 模块,使用它来检查当前系统的主机名。 我们可以通过检查主机名来确认代码是否运行在产品服务器上。
一个关键是配置文件仅仅是包含python代码的文件。你可以从其他文件导入这些python代码,可以通过这些代码执行任意的逻辑判断等操作。 如果你打算按照这种方案走下去,请确定这些配置文件中的代码是足够安全(防弹)的。 如果这个配置文件抛出任何的异常,Django都有可能会发生很严重的崩溃。
重命名settings.py
随便将你的settings.py重命名为settings_dev.py或settings/dev.py或foobar.py,Django 并不在乎你的配置文件取什么名字,只要你告诉它你使用的哪个配置文件就可以了。
但是如果你真的重命名了由django-admin.py startproject 命令创建的settings.py文件,你会发现manage.py会给出一个错误信息说找不到配置文件。 那是由于它尝试从这个文件中导入一个叫做settings的模块,你可以通过修改manage.py 文件,将 import settings 语句改为导入你自己的模块,或者使用django-admin.py而不是使用manage.py,在后一种方式中你需要设置 DJANGO_SETTINGS_MODULE 环境变量为你的配置文件所在的python 路径.(比如'mysite.settings')。
DJANGO_SETTINGS_MODULE
通过这种方式的代码改变后,本章的下一部分将集中在对具体环境(比如Apache)的发布所需要的指令上。 这些指令针对每一种环境都不同,但是有一件事情是相同的。 在每一种环境中,你都需要告诉Web服务器你的DJANGO_SETTINGS_MODULE是什么,这是你的Django应用程序的进入点。 DJANGO_SETTINGS_MODULE指向你的配置文件,在你的配置文件中指向你的ROOT_URLCONF,在ROOT_URLCONF中指向了你的视图以及其他的部分。
DJANGO_SETTINGS_MODULE是你的配置文件的python的路径 比如,假设mysite是在你的Python路径中,DJANGO_SETTINGS_MODULE对于我们正在进行的例子就是'mysite.settings'。

theDifferenceBetweewneaforoopandawhileLoopInpythonisthataThataThataThataThataThataThataNumberoFiterationSiskNownInAdvance,而leleawhileLoopisusedWhenaconDitionNeedneedneedneedNeedStobeCheckedStobeCheckedStobeCheckedStobeCheckedStobeceDrepeTysepectients.peatsiveSectlyStheStobeCeptellyWithnumberofiterations.1)forloopsareAceareIdealForitoringercortersence

在Python中,for循环适用于已知迭代次数的情况,而while循环适合未知迭代次数且需要更多控制的情况。1)for循环适用于遍历序列,如列表、字符串等,代码简洁且Pythonic。2)while循环在需要根据条件控制循环或等待用户输入时更合适,但需注意避免无限循环。3)性能上,for循环略快,但差异通常不大。选择合适的循环类型可以提高代码的效率和可读性。

在Python中,可以通过五种方法合并列表:1)使用 运算符,简单直观,适用于小列表;2)使用extend()方法,直接修改原列表,适用于需要频繁更新的列表;3)使用列表解析式,简洁且可对元素进行操作;4)使用itertools.chain()函数,内存高效,适合大数据集;5)使用*运算符和zip()函数,适用于需要配对元素的场景。每种方法都有其特定用途和优缺点,选择时应考虑项目需求和性能。

foroopsare whenthenemberofiterationsisknown,而whileLoopsareUseduntilacTitionismet.1)ForloopSareIdealForeSequencesLikeLists,UsingSyntaxLike'forfruitinFruitinFruitinFruitIts:print(fruit)'。2)'

toConcateNateAlistofListsInpython,useextend,listComprehensions,itertools.Chain,orrecursiveFunctions.1)ExtendMethodStraightForwardButverBose.2)listComprechencomprechensionsareconconconciseandemandeconeandefforlargerdatasets.3)

Tomergelistsinpython,YouCanusethe操作员,estextMethod,ListComprehension,Oritertools

在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。


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