Django-common-helpers 技术文档
概述
Django-common-helpers 是一个为 Django 项目提供常用功能的扩展库。它包含了一系列实用的工具和功能,帮助开发者更高效地构建和维护 Django 应用。以下是该库的主要功能:
- 中间件:确保应用在带或不带
www的域名下正常运行。 SessionManagerBase基类:帮助保持会话相关代码的面向对象和整洁。EmailBackend:允许用户通过电子邮件进行身份验证。- 自定义数据库字段:如
UniqueHashField和RandomHashField。 - 辅助函数:提供了一系列有用的工具函数。
render_form_field模板标签:简化表单字段的渲染。- 响应类:如
JsonResponse和XMLResponse,用于返回 JSON 或 XML 格式的响应。
安装指南
1. 安装
首先,使用 pip 安装 django-common-helpers,或者将代码复制到项目的目录中:
pip install django-common-helpers
2. 配置
在 Django 项目的 settings.py 文件中进行以下配置:
- 将
django_common添加到INSTALLED_APPS中:
INSTALLED_APPS = [
# ...
"django_common",
]
- 添加以下设置项,并根据实际情况填写值:
IS_DEV = True # 是否为开发环境
IS_PROD = False # 是否为生产环境
DOMAIN_NAME = "example.com" # 域名
WWW_ROOT = "https://www.example.com/" # 网站根 URL
- 将
common_settings添加到TEMPLATE_CONTEXT_PROCESSORS中:
TEMPLATE_CONTEXT_PROCESSORS = [
# ...
'django_common.context_processors.common_settings',
]
- 将
EmailBackend添加到AUTHENTICATION_BACKENDS中:
AUTHENTICATION_BACKENDS = (
'django_common.auth_backends.EmailBackend',
'django.contrib.auth.backends.ModelBackend'
)
- 如果需要,将
WWWRedirectMiddleware添加到中间件列表中:
MIDDLEWARE_CLASSES = [
# ...
"WWWRedirectMiddleware",
]
使用说明
1. 脚手架功能
脚手架功能可以帮助快速生成模型、视图、表单、模板、管理界面和基本测试。
安装脚手架
下载 scaffold 分支的代码,并将其添加到 INSTALLED_APPS 中。在 settings.py 中设置 SCAFFOLD_APPS_DIR,默认为主应用目录。
SCAFFOLD_APPS_DIR = 'apps/'
运行脚手架
使用以下命令生成应用和模型:
python manage.py scaffold APPNAME --model MODELNAME [fields]
APPNAME:应用名称。如果应用不存在,将会被创建。MODELNAME:模型名称。只能生成一个模型。[fields]:模型字段列表。
字段类型
支持的字段类型包括:
char:CharFieldtext:TextFieldint:IntegerFielddecimal:DecimalFielddatetime:DateTimeFieldforeign:ForeignKey
示例
生成一个简单的 forum 应用,包含 Forum、Topic 和 Post 模型:
python manage.py scaffold forum --model Forum char:name
python manage.py scaffold forum --model Topic foreign:created_by:User char:title foreign:forum:Forum
python manage.py scaffold forum --model Post char:title text:body foreign:created_by:User foreign:topic:Topic
2. 生成 SECRET_KEY
使用以下命令生成新的 SECRET_KEY:
python manage.py generate_secret_key
可选参数:
--length:密钥长度,默认为 50。--alphabet:生成密钥的字符集,默认为 ASCII 字母和标点符号。
API 使用文档
1. SessionManagerBase
SessionManagerBase 是一个基类,用于管理会话相关的代码。通过继承该类,可以保持会话代码的整洁和面向对象。
2. EmailBackend
EmailBackend 允许用户通过电子邮件进行身份验证。在 AUTHENTICATION_BACKENDS 中添加该后端后,用户可以使用电子邮件登录。
3. render_form_field 模板标签
render_form_field 是一个模板标签,用于简化表单字段的渲染。在模板中使用该标签可以避免重复代码。
4. JsonResponse 和 XMLResponse
JsonResponse 和 XMLResponse 是用于返回 JSON 或 XML 格式响应的类。在视图中使用这些类可以方便地返回结构化数据。
项目安装方式
1. 使用 pip 安装
pip install django-common-helpers
2. 手动安装
将 django-common-helpers 的代码复制到项目的目录中,并在 settings.py 中进行相应配置。
总结
Django-common-helpers 提供了一系列实用的工具和功能,帮助开发者更高效地构建和维护 Django 应用。通过本文档,您可以快速了解如何安装、配置和使用该库,以及如何利用其提供的功能来简化开发流程。
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