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。
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