Pinax Referrals 技术文档
2024-12-26 12:03:16作者:尤峻淳Whitney
1. 安装指南
1.1 安装步骤
要安装 pinax-referrals,可以通过以下命令使用 pip 进行安装:
$ pip install pinax-referrals
1.2 配置 Django 项目
在 Django 项目的 settings.py 文件中,将 pinax.referrals 添加到 INSTALLED_APPS 中:
INSTALLED_APPS = [
# 其他应用
"pinax.referrals",
]
1.3 添加中间件
为了在用户注册并认证后链接到初始的推荐链接,需要在 MIDDLEWARE 中添加 pinax.referrals.middleware.SessionJumpingMiddleware。确保它位于 django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware 之后:
MIDDLEWARE = [
# 其他中间件
"django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware",
"pinax.referrals.middleware.SessionJumpingMiddleware",
]
1.4 配置 URL
在项目的 urls.py 文件中,添加 pinax.referrals.urls 到 URL 配置中:
urlpatterns = [
# 其他 URL
url(r"^referrals/", include("pinax.referrals.urls", namespace="pinax_referrals")),
]
2. 项目的使用说明
2.1 创建推荐链接
Referral.create 是一个工厂方法,用于创建推荐链接。可以通过以下方式直接调用:
referral = Referral.create(
user=profile.user,
redirect_to=reverse("home")
)
profile.referral = referral
profile.save()
2.2 记录推荐响应
Referral.record_response 方法用于记录用户对推荐链接的响应。例如:
from pinax.referrals.models import Referral
def my_view(request, **kwargs):
# 其他代码
referral_response = Referral.record_response(request, "SOME_ACTION")
2.3 获取请求中的推荐对象
Referral.referral_for_request 方法可以获取当前请求中的推荐对象,以便在项目中应用业务逻辑:
referral = Referral.referral_for_request(request)
3. 项目 API 使用文档
3.1 Referral.create
用于创建推荐链接。主要参数包括:
user: 关联的用户,可选。redirect_to: 重定向的 URL,必填。label: 推荐链接的标签,可选。
3.2 Referral.record_response
用于记录用户对推荐链接的响应。主要参数包括:
request: Django 请求对象。action: 响应的动作标签。target: 关联的目标对象,可选。
3.3 Referral.referral_for_request
用于获取当前请求中的推荐对象。主要参数包括:
request: Django 请求对象。
4. 项目安装方式
4.1 使用 pip 安装
通过以下命令安装 pinax-referrals:
$ pip install pinax-referrals
4.2 配置 Django 项目
在 settings.py 中配置 INSTALLED_APPS、MIDDLEWARE 和 urls.py,具体步骤见 1.2、1.3 和 1.4。
4.3 自定义设置
可以通过修改 settings.py 中的相关设置来调整 pinax-referrals 的默认行为,例如:
PINAX_COOKIE_MAX_AGE = 3600 # 设置 cookie 的最大存活时间为 1 小时
PINAX_REFERRALS_SECURE_URLS = True # 使用 HTTPS 生成 URL
通过以上步骤,您可以成功安装并配置 pinax-referrals,并在项目中使用其功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0130
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
495
3.63 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
300
337
暂无简介
Dart
744
180
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
297
346
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++
868
478
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
303
130
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
20
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
43
871