Django Funky Sheets 开源项目教程
2025-05-17 04:00:01作者:庞眉杨Will
1. 项目介绍
Django Funky Sheets 是一个基于 Django 框架的开源项目,它实现了 Handsontable 电子表格的 CRUD 操作。Handsontable 是一个强大的网页电子表格库,允许用户在浏览器中创建和编辑表格数据。Django Funky Sheets 通过集成 Handsontable,使得 Django 项目能够轻松地添加表格编辑功能。
2. 项目快速启动
安装
首先,确保您的系统中已经安装了 Django。然后,通过 pip 命令安装 Django Funky Sheets:
pip install django-funky-sheets
配置
在您的 Django 项目的 settings.py 文件中,将 funky_sheets 添加到 INSTALLED_APPS 列表中:
INSTALLED_APPS = [
# ...
'funky_sheets',
# ...
]
URLs 配置
在项目的 urls.py 文件中,定义 URL 路由以指向创建和更新视图:
from django.urls import path
from . import views
urlpatterns = [
path('', views.index, name='index'),
path('create/', views.CreateMovieView.as_view(), name='create'),
path('update/', views.UpdateMovieView.as_view(), name='update'),
]
视图定义
创建和更新视图都需要继承 HotView 并设置相关属性,以下是一个创建电影视图的例子:
from django.forms import CheckboxSelectMultiple, CheckboxInput, DateInput
from django.urls import reverse_lazy
from funky_sheets.formsets import HotView
from .models import Movie
class CreateMovieView(HotView):
model = Movie
template_name = 'examples/create.html'
checkbox_checked = 'yes'
checkbox_unchecked = 'no'
prefix = 'table'
success_url = reverse_lazy('update')
fields = ('id', 'title', 'director', 'release_date', 'parents_guide', 'imdb_rating', 'genre', 'imdb_link',)
factory_kwargs = {
'widgets': {
'release_date': DateInput(attrs={'type': 'date'}),
'genre': CheckboxSelectMultiple(),
'parents_guide': CheckboxInput(),
}
}
hot_settings = {
'contextMenu': 'true',
'autoWrapRow': 'true',
'rowHeaders': 'true',
'search': 'true',
# ...
}
模板配置
在模板中,您需要包含 hot_template。如果您想要使用不同版本的 jQuery 和 Handsontable,您可以复制 funky_sheets/templates/hot/hot.html 并加载所需的版本。以下是一个创建模板的例子:
<!-- examples/create.html -->
...
{% include 'hot_template' %}
...
3. 应用案例和最佳实践
在开发具有数据表编辑需求的应用时,Django Funky Sheets 可以作为一个很好的选择。以下是一些最佳实践:
- 数据验证:在 Django 模型中定义字段时,确保设置正确的字段类型和验证规则,以保证数据的准确性和一致性。
- 用户界面:利用 Handsontable 的灵活性,为用户提供直观易用的界面。自定义单元格类型和样式,以提升用户体验。
- 权限控制:确保对不同的用户角色实施适当的权限控制,以保护数据安全。
4. 典型生态项目
Django Funky Sheets 是 Django 生态系统中的一个组成部分。以下是一些与 Django Funky Sheets 相关的典型生态项目:
- Django: Django 是一个高级的 Python Web 框架,它鼓励快速开发和干净、实用的设计。
- Handsontable: Handsontable 是一个开源的 JavaScript 电子表格库,提供丰富的功能和强大的性能。
通过上述教程,您可以快速入门并开始使用 Django Funky Sheets,进而为您的 Django 项目添加电子表格编辑功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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。Python02
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
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
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-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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
288
2.59 K
deepin linux kernel
C
24
7
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
225
304
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++
605
180
暂无简介
Dart
575
127
Ascend Extension for PyTorch
Python
114
144
🎉 (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
1.04 K
609
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
1.03 K
450
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++
46
75
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
136
57