Django-Jinja 使用教程
2024-08-19 13:42:05作者:盛欣凯Ernestine
项目介绍
Django-Jinja 是一个简单且不侵入的 Jinja2 模板引擎与 Django 框架的集成项目。它允许开发者在 Django 项目中使用 Jinja2 模板,从而享受 Jinja2 的强大功能和灵活性。该项目由 Andrey Antukh 维护,支持 Django 3.2 及以上版本,并且遵循 BSD-3-Clause 许可证。
项目快速启动
安装 Django-Jinja
首先,使用 pip 安装 Django-Jinja:
pip install django-jinja
配置 Django 项目
在 Django 项目的 settings.py 文件中,添加 django_jinja 到 INSTALLED_APPS:
INSTALLED_APPS = [
...
'django_jinja',
...
]
然后,配置模板引擎:
TEMPLATES = [
{
"BACKEND": "django_jinja.backend.Jinja2",
"APP_DIRS": True,
"OPTIONS": {
"match_extension": ".jinja",
"context_processors": [
"django.template.context_processors.debug",
"django.template.context_processors.request",
"django.contrib.auth.context_processors.auth",
"django.contrib.messages.context_processors.messages",
],
}
},
{
"BACKEND": "django.template.backends.django.DjangoTemplates",
"APP_DIRS": True,
}
]
创建 Jinja2 模板
在应用的模板目录中创建一个 .jinja 扩展名的模板文件,例如 index.html.jinja:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Django-Jinja 示例</title>
</head>
<body>
<h1>欢迎使用 Django-Jinja</h1>
</body>
</html>
运行 Django 项目
启动 Django 开发服务器:
python manage.py runserver
访问相应的 URL,你应该能看到渲染的 Jinja2 模板。
应用案例和最佳实践
应用案例
Django-Jinja 适用于需要高度定制和灵活性的项目,特别是在以下场景中:
- 复杂的前端逻辑:Jinja2 提供了强大的模板继承和宏功能,适合处理复杂的前端逻辑。
- 高性能需求:Jinja2 的渲染速度通常比 Django 内置模板引擎更快。
最佳实践
- 模板组织:合理组织模板文件,使用模板继承和包含来减少重复代码。
- 上下文处理器:利用 Django 的上下文处理器来传递常用变量到模板中。
- 性能优化:使用 Jinja2 的缓存功能来提高模板渲染性能。
典型生态项目
Django-Jinja 可以与以下生态项目结合使用,以增强功能和性能:
- Django REST Framework:结合使用可以提供更灵活的前端渲染选项。
- Whitenoise:用于静态文件服务,提高性能。
- Celery:用于异步任务处理,提升应用响应速度。
通过这些集成,可以构建出高效、灵活且功能丰富的 Django 应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
533
3.75 K
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
12
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
67
20
暂无简介
Dart
772
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
342
405
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++
886
596
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler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。
C
336
178