Django REST框架教程
2024-08-10 22:19:20作者:瞿蔚英Wynne
1. 项目介绍
Django REST框架(Django REST framework)是一个功能强大且灵活的工具包,用于构建Web APIs。它的主要特性包括:
- 可视化的Web浏览API,对开发者非常友好。
- 强大的序列化系统,支持复杂的数据结构。
- 多种认证策略,适合企业级API安全需求。
- 自定义权限控制,确保数据访问的安全性。
- 支持缓存、限速、过滤、分页以及版本控制等高级功能。
2. 项目快速启动
安装
在你的Python环境中安装Django REST框架,可以使用pip:
pip install djangorestframework
配置
在你的Django settings.py 文件中添加 'rest_framework' 到 INSTALLED_APPS 列表:
INSTALLED_APPS = [
# ...
'rest_framework',
]
URL配置
为了启用Web浏览API,将REST框架的URL模式包含到根URLConf:
from rest_framework import urls as rest_framework_urls
urlpatterns = [
path('api-auth/', include(rest_framework_urls)),
# 其他URL路径...
]
示例
创建一个简单的模型API,以读写方式访问用户信息:
- 创建模型:
# models.py
from django.db import models
class User(models.Model):
username = models.CharField(max_length=20)
email = models.EmailField()
- 序列化模型:
# serializers.py
from rest_framework import serializers
from .models import User
class UserSerializer(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = User
fields = ('id', 'username', 'email')
- 创建视图:
# views.py
from rest_framework import generics
from .models import User
from .serializers import UserSerializer
class UserList(generics.ListCreateAPIView):
queryset = User.objects.all()
serializer_class = UserSerializer
class UserDetail(generics.RetrieveUpdateDestroyAPIView):
queryset = User.objects.all()
serializer_class = UserSerializer
- 添加URL模式:
# urls.py
from django.urls import path
from .views import UserList, UserDetail
urlpatterns = [
path('users/', UserList.as_view(), name='user-list'),
path('users/<int:pk>/', UserDetail.as_view(), name='user-detail'),
]
现在你已经有了一个基础的用户管理API。
3. 应用案例和最佳实践
- 使用
ViewSet类进行更简洁的视图定义。 - 结合
DRF Routers自动化URL路由。 - 利用
permissions和authentication中间件来保护API资源。 - 实现自定义过滤器以实现复杂查询条件。
- 使用
pagination来限制结果集大小,提高性能。 - 根据需要选择适合的序列化字段,如
SlugRelatedField或HyperlinkedRelatedField。
4. 典型生态项目
- djangorestframework-jwt:提供了JWT(JSON Web Token)认证支持。
- django-filter:强大的过滤支持,便于根据参数筛选数据。
- django-rest-swagger 或 drf-yasg:提供API文档的可视化展示。
以上就是一个简要的Django REST框架入门教程,更多细节和深入话题,建议查看官方文档以获取全面的信息和支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
302
2.65 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
131
153
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
457
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
610
196
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
暂无简介
Dart
593
129
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.05 K
613
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
360
2.44 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
155
205