wemake-django-template 使用教程
2024-09-15 03:00:00作者:卓艾滢Kingsley
1. 项目介绍
wemake-django-template 是一个用于快速搭建 Django 项目结构的模板。它不仅提供了 Django 项目的基本结构,还集成了多种工具和配置,以确保代码质量、安全性和可扩展性。该项目的目标是提供一个开箱即用的 Django 项目模板,适用于大型项目和多人协作开发。
主要特性
- 依赖管理:使用
poetry管理项目依赖。 - 静态类型检查:集成
mypy和django-stubs进行静态类型检查。 - 单元测试:使用
pytest和hypothesis进行单元测试。 - 代码风格检查:使用
flake8和wemake-python-styleguide进行代码风格检查。 - 容器化:使用
docker进行开发、测试和生产环境的统一管理。 - 持续集成:默认配置了 Gitlab CI,支持全自动的构建、测试和部署流程。
- 文档生成:使用
sphinx生成项目文档。
2. 项目快速启动
安装依赖
首先,你需要安装 cookiecutter 和 jinja2-git。推荐使用 pipx 进行安装:
pipx install cookiecutter
pipx inject cookiecutter jinja2-git
或者使用全局 pip 安装:
pip install cookiecutter jinja2-git
创建项目
安装完成后,使用以下命令创建一个新的 Django 项目:
cookiecutter gh:wemake-services/wemake-django-template
启动项目
进入项目目录并启动开发服务器:
cd your_project_name
docker-compose up
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
wemake-django-template 适用于需要高度规范化和自动化的大型项目。例如,一个多人在线协作平台、企业级管理系统或复杂的 API 服务。
最佳实践
- 代码质量:定期运行代码风格检查和静态类型检查,确保代码质量。
- 自动化测试:编写全面的单元测试和集成测试,确保代码的稳定性和可靠性。
- 持续集成:利用 Gitlab CI 进行自动化的构建、测试和部署,减少手动操作的错误。
- 文档维护:使用
sphinx生成和维护项目文档,确保文档与代码同步更新。
4. 典型生态项目
依赖管理
- poetry:用于管理 Python 项目的依赖和版本。
- pipx:用于安装和运行 Python 应用程序,推荐用于安装
cookiecutter。
代码质量
- flake8:用于检查 Python 代码风格。
- wemake-python-styleguide:提供更严格的代码风格检查。
单元测试
- pytest:用于编写和运行单元测试。
- hypothesis:用于生成测试数据,提高测试覆盖率。
容器化
- docker:用于容器化应用,确保开发、测试和生产环境的一致性。
- docker-compose:用于管理多容器应用。
持续集成
- Gitlab CI:用于自动化构建、测试和部署流程。
文档生成
- sphinx:用于生成项目文档。
通过以上模块的介绍和实践,你可以快速上手并充分利用 wemake-django-template 提供的强大功能,构建高质量的 Django 项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
670
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322