Fandjango 项目技术文档
1. 安装指南
Fandjango 是一个用于在 Django 框架中创建 Facebook 应用程序的工具。为了使用 Fandjango,您需要先安装它。以下是安装步骤:
-
确保您已经安装了 Python 和 pip。
-
打开终端或命令行工具。
-
运行以下命令来安装 Fandjango:
$ pip install fandjango
安装完成后,您就可以在 Django 项目中使用 Fandjango 了。
2. 项目的使用说明
Fandjango 的主要功能是简化在 Django 中创建 Facebook 应用程序的过程。以下是一个简单的使用示例:
from fandjango import facebook_authorization_required
from django.http import HttpResponse
@facebook_authorization_required
def greet(request):
return HttpResponse('Hi, %s!' % request.facebook.user.first_name)
在这个示例中,facebook_authorization_required 装饰器确保只有经过 Facebook 授权的用户才能访问该视图。视图函数 greet 会返回一个简单的问候语,使用用户的名字。
如果您需要创建更复杂的应用程序,建议您阅读详细的文档以了解更多功能和用法。
3. 项目API使用文档
Fandjango 提供了一些 API 来帮助您与 Facebook 进行交互。以下是一些常用的 API 功能:
-
facebook_authorization_required: 这是一个装饰器,用于确保用户已经通过 Facebook 授权。如果用户未授权,该装饰器会自动重定向到 Facebook 授权页面。 -
request.facebook.user: 这是一个属性,包含了当前经过授权的 Facebook 用户的信息。您可以通过它来获取用户的名字、ID 等。 -
request.facebook.post: 这是一个方法,用于向用户的 Facebook 墙发布消息。您可以通过它来实现一些社交功能。
4. 项目安装方式
Fandjango 的安装非常简单,只需使用 pip 命令即可完成。以下是安装步骤:
-
打开终端或命令行工具。
-
运行以下命令来安装 Fandjango:
$ pip install fandjango
安装完成后,您就可以在 Django 项目中使用 Fandjango 了。
通过以上文档,您应该能够顺利安装和使用 Fandjango 来创建 Facebook 应用程序。如果您有任何问题,可以随时联系项目作者或查看详细的文档。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
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