Django-Waffle安装与使用指南
项目简介
Django-Waffle是一款专为Django框架设计的特性切换器(feature flipper),它允许开发人员通过定义条件来控制功能的激活状态,适用于多种应用场景。该项目可在GitHub找到其源代码和最新更新。
一、项目目录结构及介绍
Django-Waffle的仓库下载后,典型的初始目录结构大致如下:
django-waffle/
├── AUTHORS.txt # 作者信息
├── CHANGES.txt # 版本更改日志
├── CONTRIBUTING.rst # 贡献指南
├── docs/ # 文档目录,包括教程和API参考
│ ├── ...
├── django_waffle/ # 主要的源代码目录
│ ├── __init__.py
│ ├── flags.py # 标志管理相关
│ ├── switches.py # 开关管理相关
│ ├── samples.py # 示例数据处理
│ └── ... # 其他相关模块
├── tests/ # 测试目录
│ ├── ...
├── tox.ini # Tox测试环境配置
├── setup.cfg # 配置文件
├── setup.py # 安装脚本
└── README.rst # 项目快速入门和概述
django_waffle/: 包含了核心的源代码,如用于管理标志(flags)和开关(switches)的模块。docs/: 存放项目文档,是学习和理解项目使用的资源宝库。tests/: 单元测试和集成测试的代码存放地。setup.py: Python包的标准设置文件,用于项目的打包和发布。README.rst: 提供项目的基本信息和快速起步指导。
二、项目启动文件介绍
在使用Django-Waffle之前,您首先需要将其添加到您的Django项目中。并没有一个特定的“启动文件”,但是您需要编辑以下几个关键的Django配置文件:
-
settings.py: 在这里,您需要将
'django_waffle'添加到你的INSTALLED_APPS列表中。此外,您可能还需要配置Waffle的默认选项和数据库表名等。INSTALLED_APPS = [ # ... 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', # 添加 django-waffle 到这里 'django_waffle', # ... ]您还可能需要配置Waffle中间件或初始化Waffle设置。
-
wsgi.py 或 asgi.py: 这些是Django应用程序的实际入口点,当部署项目时会用到,不过它们通常不需要因使用Django-Waffle而修改。
三、项目的配置文件介绍
配置主要发生在您的Django项目的settings.py文件中。对于Django-Waffle,基本配置包括但不限于:
-
启用Waffle中间件: 若要在请求处理流程中利用Waffle功能,您需在
MIDDLEWARE列表中加入对应的中间件类。MIDDLEWARE = [ # ... 'django_waffle.middleware.WaffleMiddleware', # ... ] -
设置存储方式: Waffle可以使用不同的策略存储标志和开关的状态(如数据库、缓存)。这可以通过设置
WAFFLE_CACHE,WAFFLE_FLAG_MODEL,WAFFLE_SAMPLE_MODEL, 和WAFFLE_SWITCH_MODEL来指定。WAFFLE_FLAG_MODEL = 'django_waffle.Flag' WAFFLE_SAMPLE_MODEL = 'django_waffle.Sample' WAFFLE_SWITCH_MODEL = 'django_waffle.Switch' -
自定义默认行为: 可以设置像
WAFFLE_DEFAULT_FLAG,WAFFLE_DEFAULT_SWITCH, 等变量来决定未明确设定的标志或开关的默认状态。
请注意,具体配置应根据项目需求调整,并且确保阅读Django-Waffle的官方文档以获得最详尽和最新的配置指南。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0115
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