Pinax Blog 技术文档
1. 安装指南
安装 Pinax Blog 的步骤如下:
首先,使用 pip 命令安装 Pinax Blog:
pip install pinax-blog
然后,在 INSTALLED_APPS 设置中添加 pinax.blog 和依赖 pinax.images:
INSTALLED_APPS = [
# 其他应用
"pinax.blog",
"pinax.images",
]
接着,在项目的 urls.py 文件中添加 pinax.blog.urls:
urlpatterns = [
# 其他 URL
url(r"^blog/", include("pinax.blog.urls", namespace="pinax_blog")),
]
如果需要使用内置的 management view 模板,还需要添加 django-bootstrap-form 到项目依赖,并将 "bootstrapform" 添加到 INSTALLED_APPS:
INSTALLED_APPS = [
# 其他应用
"pinax.blog",
"pinax.images",
"bootstrapform",
]
之后,在 urls.py 中添加 pinax.images.urls:
urlpatterns = [
# 其他 URL
url(r"^blog/", include("pinax.blog.urls", namespace="pinax_blog")),
url(r"^ajax/images/", include("pinax.images.urls", namespace="pinax_images")),
]
如果需要 creole 标记支持,请安装 creole 包:
pip install creole
注意:creole 包不支持 Python 3。
2. 项目使用说明
作者通过 Django Admin 与该应用交互。可以在站点级别自定义管理员编辑器,或者仅使用标准的文本区域。
在 Django Admin 中,description 字段代表用于不同 HTML META 头标签的文本,这些标签对于控制如 Twitter 和 Facebook 等社交网络上的显示非常有用。
primary_image 字段在 Admin 中也是基于同样的理念。
图片
markdown 和 creole 都有用于嵌入在管理表单中上传的图片的扩展。
首先,在图片部分选择并上传要在帖子中使用的图片,然后点击“保存并继续编辑”。表单重新加载后,您将看到每个上传的图片上方有带有数字的指示符,例如 {{ 25 }}。
使用 creole 添加图片到帖子中的语法如下:
您可以简单地复制并粘贴。
如果使用 markdown,则需要使用以下标记:

或者没有替代文本:

当然,需要根据图片的编号进行调整。
3. 项目API使用文档
pinax-blog 的 API 使用 Django Rest Framework 构建,可以提供对博客文章的增删改查等功能。具体的 API 文档需要根据项目实际的代码和需求来编写,这里提供一些基础的指南。
通常,您会通过以下 URL 访问 API:
http://yourdomain.com/api/blog/
具体的 API 端点和参数需要根据实际开发情况进行定义。
4. 项目安装方式
项目可以通过多种方式进行安装,以下是几种常见的方式:
-
通过 PyPI 安装:
pip install pinax-blog -
通过源代码安装:
克隆 GitHub 仓库到本地,然后运行
pip install -r requirements.txt安装依赖,最后运行python setup.py install安装项目。 -
通过 Docker 容器安装:
如果提供了 Dockerfile,可以使用
docker build命令构建镜像,然后通过 Docker 运行容器。
请根据实际项目需求和环境选择合适的安装方式。
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
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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