Django-Mobile 项目技术文档
1. 安装指南
前提条件
在使用 django_mobile 之前，请确保 Django 的会话框架已启用并正常工作。
安装步骤
-
使用你喜欢的 Python 工具安装
django_mobile，例如：easy_install django_mobile或者
pip install django_mobile -
将
django_mobile添加到settings.py文件中的INSTALLED_APPS设置中。 -
将
django_mobile.middleware.MobileDetectionMiddleware添加到MIDDLEWARE_CLASSES设置中。 -
将
django_mobile.middleware.SetFlavourMiddleware添加到MIDDLEWARE_CLASSES设置中，并确保它位于MobileDetectionMiddleware之后，且在SessionMiddleware之后。 -
将
django_mobile.loader.Loader作为第一个项目添加到TEMPLATES设置中的loaders列表中。 -
将
django_mobile.context_processors.flavour添加到TEMPLATES设置中的context_processors列表中。
注意： 如果你使用的是 Django 1.7 或更早版本，你需要将步骤 5 和 6 中的 TEMPLATES 设置替换为 TEMPLATE_LOADERS 和 TEMPLATE_CONTEXT_PROCESSORS。
2. 项目使用说明
概念
django-mobile 的核心概念是基于不同的“风格”（flavour）来为你的网站提供不同的版本。例如，移动版和桌面版就是两种不同的风格。
使用方法
-
风格选择：中间件会根据用户的浏览器偏好选择合适的风格。默认情况下，
django-mobile只区分“full”和“mobile”两种风格。 -
模板选择：选择的风格会透明地影响模板的选择。例如，当使用
render_to_response('index.html', ...)时，如果当前风格是“mobile”，则会使用mobile/index.html模板。如果该模板不存在，则会回退到默认的index.html模板。 -
手动更改风格：你可以在视图中通过调用
django_mobile.set_flavour(flavour, permanent=True)来手动更改当前风格。用户也可以通过在请求中添加flavourGET 参数来选择他们喜欢的风格。
示例
<html>
<head>
<title>My site {% if flavour == "mobile" %}(mobile version){% endif %}</title>
</head>
<body>
...
</body>
</html>
3. 项目API使用文档
主要API
django_mobile.get_flavour([request,] [default])：获取当前活动的风格。如果没有风格被确定，则返回默认值。django_mobile.set_flavour(flavour, [request,] [permanent])：设置当前请求的风格。如果风格不在FLAVOURS设置中，则会引发ValueError。django_mobile.context_processors.flavour：上下文处理器，将当前风格作为flavour添加到上下文中。django_mobile.context_processors.is_mobile：上下文处理器，如果当前风格等于DEFAULT_MOBILE_FLAVOUR设置，则添加is_mobile变量。
缓存相关API
django_mobile.cache.cache_page：与 Django 的cache_page装饰器相同，但增加了对风格的处理。django_mobile.cache.middleware.FetchFromCacheFlavourMiddleware：在请求处理前添加X-Flavour头。django_mobile.cache.middleware.UpdateCacheFlavourMiddleware：在响应处理后添加X-Flavour头。
4. 项目安装方式
通过 pip 安装
pip install django_mobile
通过 easy_install 安装
easy_install django_mobile
手动安装
你也可以从 GitHub 下载源码并手动安装：
git clone https://github.com/yourusername/django-mobile.git
cd django-mobile
python setup.py install
通过以上步骤，你可以成功安装并配置 django-mobile，开始为你的 Django 项目提供移动端优化。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5，旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构，专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署，适配Atlas 800T A3，采用w4a8量化技术，结合vLLM推理优化，高效平衡性能与精度，助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造，聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评，拒绝大众化浅层体验，邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者，深度参与模型体验、性能测评，通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式，挖掘模型核心价值，共建AtomGit开源模型生态，彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型，它在 Kimi-K2-Base 的基础上，通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式，以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型，经数十万复杂环境强化训练，在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%，Multi-SWE-Bench达51.3%，BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%，与Claude Opus 4.6相当，每小时仅需0.3-1美元，成本仅为同类模型1/10-1/20，为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型，采用 MoE（混合专家）架构，在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T：全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
kernel
docs
leetcode
nop-entropy
flutter_flutter
RuoYi-Vue3
gitea
kernel
pytorch
rainbond