Django Robots管理教程
一、项目目录结构及介绍
django-robots 是一个用于管理遵循机器人排除协议 (robots.txt) 的Django应用程序,它旨在补充Django自带的Sitemap功能。以下是该项目的典型目录结构及其简介:
-
docs/: 包含项目的文档,包括安装指南和应用使用的概述。 -
src/robots/: 核心源代码所在目录,包含了处理robots.txt逻辑的模块。 -
tests/: 单元测试和集成测试的存放位置,确保代码质量。 -
.gitignore: 指定了不应被Git版本控制的文件或目录类型。 -
CHANGES.rst: 记录了项目的更新日志和版本发布信息。 -
CODE_OF_CONDUCT.md: 社区行为准则,规定参与者的互动标准。 -
CONTRIBUTING.md: 提供贡献代码的指导原则,帮助开发者如何为项目做出贡献。 -
LICENSE.txt: 使用的许可证文件,本项目采用BSD-3-Clause许可。 -
README.rst: 项目快速概览,包含基本用途和重要链接。 -
setup.cfg,setup.py: 项目配置和安装脚本,定义了包的元数据以及如何构建和分发该应用。 -
tox.ini: 用来自动化测试环境管理的配置文件,支持多版本Python运行测试。
二、项目启动文件介绍
虽然django-robots本身不是独立启动的应用,而是作为Django应用的一部分集成到你的项目中,但其核心在于正确配置和激活这个扩展。主要通过以下几个步骤在你的Django项目中启用它:
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添加依赖:首先,在你的Django项目的虚拟环境中,通过以下命令安装
django-robots:pip install django-robots -
配置Django项目:接着,在你的Django项目的
settings.py文件中,添加'robots'到INSTALLED_APPS列表中:INSTALLED_APPS = [ ..., 'robots', ... ] -
设置中间件(可选):如果你想让
robots.txt处理影响视图请求,可以在MIDDLEWARE里加入'robots.middleware.RobotsMiddleware':MIDDLEWARE = [ ... 'robots.middleware.RobotsMiddleware', ... ] -
配置robots.txt规则:创建一个名为
robots.txt的模板文件在你的项目templates目录下,并根据需要配置允许或禁止爬虫访问的规则。
三、项目的配置文件介绍
主要配置项
在你的Django项目中的settings.py文件,可以通过设置以下变量来定制django-robots的行为:
ROBOTS_USE_SITEMAP(布尔值): 控制是否根据Sitemap自动填充robots.txt的内容,默认是True。ROBOTS_DISALLOW_ALL(布尔值): 若设置为True,则默认所有爬虫都被禁止,除非在特定视图上显式允许。ROBOTS_SITEMAPS(字典): 配置Sitemap文件的位置,如果使用自动填充功能。ROBOTS_CACHE_TIMEOUT(整数): 缓存robots.txt响应的时间(秒),减少重复加载的频率。
具体配置示例:
ROBOTS_USE_SITEMAP = True
ROBOTS_CACHE_TIMEOUT = 86400 # 设置缓存时间为1天
此外,更详细的配置和定制需求可以查阅项目文档或者直接查看源码中的默认配置选项,以实现对robots.txt文件更为精细的控制。
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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