Django StreamField 开源项目安装与配置指南
1. 项目基础介绍
Django StreamField 是一个开源项目,它实现了 Wagtail CMS 中 StreamField 的概念,适用于普通的 Django admin 或者带有 Grappelli 皮肤的 Django admin。StreamField 允许用户以不同的块类型构建页面,这些块可以是文本、图片、视频等,并且可以对这些块进行排序和嵌套列表排序。
主要编程语言:Python
2. 关键技术和框架
- Django: 一个高级的 Python Web 框架,它鼓励快速开发和干净、实用的设计。
- Grappelli: 一个 Django admin 界面的皮肤,提供了更加美观和用户友好的界面。
3. 安装和配置准备工作及步骤
准备工作
- 确保你的系统中已安装 Python。
- 安装 Django(如果尚未安装)。
- 准备好你的 Django 项目环境。
安装步骤
-
安装 Django StreamField
首先,需要通过 pip 命令安装 Django StreamField:
pip install django-streamfield -
创建 StreamBlocks 应用
在你的 Django 项目中创建一个新的应用,例如
streamblocks,并在其中定义你想要作为块使用的模型。# streamblocks/models.py from django.db import models class RichText(models.Model): text = models.TextField(blank=True, null=True) class Meta: verbose_name = "文本块" class ImageWithText(models.Model): image = models.ImageField(upload_to="images/") text = models.TextField(null=True, blank=True) class Meta: verbose_name = "图文块" verbose_name_plural = "图文块列表"确保将模型添加到
STREAMBLOCKS_MODELS列表中:# streamblocks/models.py STREAMBLOCKS_MODELS = [ RichText, ImageWithText, ] -
添加应用至 Django 设置
在项目的
settings.py文件中,将streamblocks和streamfield添加到INSTALLED_APPS列表中。INSTALLED_APPS = [ # 其他应用... 'streamblocks', 'streamfield', ] -
执行数据库迁移
在命令行中运行以下命令来创建和应用迁移文件:
python manage.py makemigrations python manage.py migrate -
添加 StreamField URL
在你的项目的
urls.py文件中,包含streamfield应用的 URL。# urls.py from django.urls import path from streamfield import urls as streamfield_urls urlpatterns = [ # 其他 URL... path('streamfield/', include(streamfield_urls)), ] -
创建模板
对于每个块模型,创建相应的 HTML 模板。这些模板应该放置在
streamblocks/templates/streamblocks/目录下,并以模型的小写名为文件名。<!-- streamblocks/templates/streamblocks/richtext.html --> <div class="rich-text-block"> {{ block_content.text|safe }} </div> -
添加 StreamField 到模型
在你的 Django 模型中添加一个
StreamField字段,指定你想要使用的块模型列表。from streamfield.fields import StreamField from streamblocks.models import RichText, ImageWithText class Page(models.Model): stream = StreamField( model_list=[ RichText, ImageWithText, ], verbose_name="页面块" ) -
在模板中使用 StreamField
在你的模板中,你可以使用
page.stream.render来渲染 StreamField。<div class="content"> {{ page.stream.render }} </div>
以上步骤就是 Django StreamField 的基本安装和配置流程,按照这些步骤操作,你就可以在你的 Django 项目中使用 StreamField 功能了。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00