Django-Components 0.137版本发布:组件视图与缓存能力升级
项目简介
Django-Components是一个为Django框架提供组件化开发能力的扩展库。它允许开发者将前端模板、CSS样式和JavaScript逻辑封装成可复用的组件,从而提升Django项目的模块化程度和开发效率。通过组件化的方式,开发者可以构建更加清晰、可维护的Web界面。
版本核心更新
组件视图处理方式改进
在0.137版本中,对组件视图处理器的定义方式进行了重要调整。原先允许直接在Component类上定义get()、post()等HTTP方法的方式已被标记为废弃,推荐开发者将这些方法移至Component.View嵌套类中。
旧方式(已废弃):
class MyComponent(Component):
def get(self, request):
return self.render_to_response()
新推荐方式:
class MyComponent(Component):
class View:
def get(self, request):
return self.render_to_response()
这一改变使得组件结构更加清晰,视图相关逻辑集中管理,符合Django的类视图设计理念。对于现有项目,建议逐步迁移到新的定义方式,以避免未来版本升级时出现兼容性问题。
组件类唯一标识符
新版本引入了class_id
属性,为每个Component子类提供唯一标识。这与实例级别的id
属性不同,后者是针对每个渲染实例的。
开发者可以通过新增的get_component_by_class_id()
函数,根据class_id
查找对应的组件类。这一特性为组件管理和动态加载提供了更多可能性。
简化的URL配置
0.137版本显著简化了组件视图的URL配置流程。通过在组件中设置Component.Url.public = True
,可以自动为组件创建URL路由,无需手动调用as_view()
和配置urlpatterns。
配置示例:
class MyComponent(Component):
class Url:
public = True
...
获取组件URL时,只需使用get_component_url(MyComponent)
函数即可。这种方式使组件URL管理更加集中,减少了与主URL配置的耦合。
组件级缓存机制
这是一个重要的新特性,允许开发者为单个组件配置缓存。通过设置Component.Cache.enabled = True
,可以启用组件输出缓存,后续相同输入的渲染将直接返回缓存结果。
缓存配置示例:
class TestComponent(Component):
template = "Hello"
class Cache:
enabled = True
ttl = 0.1 # 缓存存活时间(秒)
cache_name = "custom_cache" # 可选自定义缓存后端
# 自定义缓存键生成方法
def hash(self, *args, **kwargs):
return f"{json.dumps(args)}:{json.dumps(kwargs)}"
组件缓存特别适用于渲染开销大但变化不频繁的组件,能显著提升页面响应速度。开发者可以精细控制每个组件的缓存策略,包括TTL、使用的缓存后端以及如何生成缓存键。
其他改进
- 测试工具
@djc_test
现在更加智能,无需手动调用django.setup()
即可使用 - 公开了
ComponentInput
类型,为组件输入提供更好的类型提示支持 get_context_data()
方法现在可以省略return语句或返回None,使用更加灵活
升级建议
对于正在使用Django-Components的项目,建议:
- 逐步将视图处理器迁移到Component.View嵌套类中
- 评估组件缓存的使用场景,对性能关键组件启用缓存
- 考虑使用新的URL配置方式简化路由管理
- 利用class_id特性改进组件查找逻辑
0.137版本为Django-Components带来了更加完善的组件化开发生态,特别是在视图处理和性能优化方面提供了更多可能性,值得开发者关注和升级。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0368Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++093AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









