Django Girls 项目教程
2024-09-14 20:52:29作者:苗圣禹Peter
1. 项目介绍
Django Girls 是一个国际性的非营利组织,由两位波兰女性 Ola Sitarska 和 Ola Sendecka 创立。该组织旨在鼓励来自不同背景的女性对技术产生兴趣,并帮助她们成为程序员。Django Girls 通过举办免费的编程工作坊,教授女性如何使用 Python 和 Django 框架创建和部署博客应用。
Django Girls 的核心项目是一个开源教程,该教程详细介绍了如何使用 Django 框架构建一个简单的博客应用。教程内容涵盖了 HTML、CSS、Python 和 Django 的基础知识,适合编程初学者。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下软件:
- Python 3.x
- Django
- Git
2.2 克隆项目
首先,克隆 Django Girls 的 GitHub 仓库到本地:
git clone https://github.com/DjangoGirls/djangogirls.git
cd djangogirls
2.3 创建虚拟环境
建议使用虚拟环境来隔离项目依赖:
python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate # 在 Windows 上使用 myenv\Scripts\activate
2.4 安装依赖
安装项目所需的依赖包:
pip install -r requirements.txt
2.5 运行项目
启动 Django 开发服务器:
python manage.py runserver
打开浏览器,访问 http://127.0.0.1:8000/,你将看到 Django Girls 的教程页面。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
Django Girls 的教程非常适合编程初学者,尤其是女性。通过学习该教程,学员可以掌握以下技能:
- 使用 Django 框架创建一个简单的博客应用。
- 理解 MVC(模型-视图-控制器)设计模式。
- 学习如何使用 HTML 和 CSS 进行前端开发。
- 掌握基本的 Python 编程知识。
3.2 最佳实践
- 代码注释:在编写代码时,添加详细的注释,帮助自己和他人理解代码逻辑。
- 版本控制:使用 Git 进行版本控制,定期提交代码,并编写有意义的提交信息。
- 代码风格:遵循 PEP 8 代码风格指南,保持代码的一致性和可读性。
4. 典型生态项目
Django Girls 项目是 Django 生态系统中的一个重要组成部分。以下是一些与 Django 相关的典型生态项目:
- Django REST Framework:用于构建 Web API 的强大工具。
- Django CMS:一个开源的内容管理系统,基于 Django 框架。
- Wagtail:一个现代化的内容管理系统,专为灵活性和易用性设计。
通过学习 Django Girls 教程,你可以为深入学习这些生态项目打下坚实的基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 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 SAP S4HANA物料管理资源全面解析:从入门到精通的完整指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
321
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
178
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++
640
249
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
244
86
暂无简介
Dart
608
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
311
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
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
364
3.03 K