Djangos 内置的模板加载器(在先前的模板加载内幕章节有叙述)通常会满足你的所有的模板加载需求,但是如果你有特殊的加载需求的话,编写自己的模板加载器也会相当简单。 比如:你可以从数据库中,或者利用Python的绑定直接从Subversion库中,更或者从一个ZIP文档中加载模板。
模板加载器,也就是 TEMPLATE_LOADERS 中的每一项,都要能被下面这个接口调用:
load_template_source(template_name, template_dirs=None)
参数 template_name 是所加载模板的名称 (和传递给 loader.get_template() 或者 loader.select_template() 一样), 而 template_dirs 是一个可选的代替TEMPLATE_DIRS的搜索目录列表。
如果加载器能够成功加载一个模板, 它应当返回一个元组: (template_source, template_path) 。在这里的 template_source 就是将被模板引擎编译的的模板字符串,而 template_path 是被加载的模板的路径。 由于那个路径可能会出于调试目的显示给用户,因此它应当很快的指明模板从哪里加载。
如果加载器加载模板失败,那么就会触发 django.template.TemplateDoesNotExist 异常。
每个加载函数都应该有一个名为 is_usable 的函数属性。 这个属性是一个布尔值,用于告知模板引擎这个加载器是否在当前安装的Python中可用。 例如,如果 pkg_resources 模块没有安装的话,eggs加载器(它能够从python eggs中加载模板)就应该把 is_usable 设为 False ,因为必须通过 pkg_resources 才能从eggs中读取数据。
一个例子可以清晰地阐明一切。 这儿是一个模板加载函数,它可以从ZIP文件中加载模板。 它使用了自定义的设置 TEMPLATE_ZIP_FILES 来取代了 TEMPLATE_DIRS 用作查找路径,并且它假设在此路径上的每一个文件都是包含模板的ZIP文件:
from django.conf import settings from django.template import TemplateDoesNotExist import zipfile def load_template_source(template_name, template_dirs=None): "Template loader that loads templates from a ZIP file." template_zipfiles = getattr(settings, "TEMPLATE_ZIP_FILES", []) # Try each ZIP file in TEMPLATE_ZIP_FILES. for fname in template_zipfiles: try: z = zipfile.ZipFile(fname) source = z.read(template_name) except (IOError, KeyError): continue z.close() # We found a template, so return the source. template_path = "%s:%s" % (fname, template_name) return (source, template_path) # If we reach here, the template couldn't be loaded raise TemplateDoesNotExist(template_name) # This loader is always usable (since zipfile is included with Python) load_template_source.is_usable = True
我们要想使用它,还差最后一步,就是把它加入到 TEMPLATE_LOADERS 。 如果我们将这个代码放入一个叫mysite.zip_loader的包中,那么我们要把mysite.zip_loader.load_template_source加到TEMPLATE_LOADERS中。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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