django-autofixture 使用文档
2024-12-20 08:01:22作者:咎竹峻Karen
本文档旨在帮助用户了解和使用 django-autofixture 项目,包括安装指南、使用说明、API 使用文档和项目安装方式。
1. 安装指南
项目要求
- 支持 Django 1.4 至 1.9 版本
安装方式
- 将
autofixture
包复制到项目目录中。 - 使用
pip
命令从 Python 包索引安装django-autofixture
:pip install django-autofixture
- 如果没有
pip
,可以使用easy_install
命令安装:easy_install django-autofixture
- 在 Django 设置文件中,将
'autofixture'
添加到INSTALLED_APPS
设置中。
2. 项目使用说明
管理命令
loadtestdata
命令用于加载测试数据,其语法如下:
python manage.py loadtestdata [options] app.Model:# [app.Model:# ...]
示例:创建三个 Category
对象和二十个 Entry
对象
python manage.py loadtestdata blog.Category:3 blog.Entry:20
使用 autofixture 作为单元测试工具
创建 AutoFixture
实例,并调用 create
方法生成测试数据。
示例:创建十个 Entry
对象
from autofixture import AutoFixture
fixture = AutoFixture(Entry)
entries = fixture.create(10)
设置字段值
可以使用 field_values
属性为特定字段设置默认值。
示例:设置 Listing
模型中的 needed_players
字段为 5
from main.models import Listing
fixture = AutoFixture(Listing, field_values={'needed_players': 5})
entries = fixture.create(30)
生成相关模型
可以使用 generate_fk
和 generate_m2m
属性为外键和多对多关系生成相关模型。
示例:自动生成 Entry
模型的作者和分类
fixture = AutoFixture(Entry, generate_fk=['author'], generate_m2m={'categories': (1, 3)})
entries = fixture.create(10)
限制外键模型集合
可以使用 limit_choices_to
属性限制外键字段的模型集合。
示例:将 Entry
模型的 blog
字段限制为不属于 Yoko Ono 的博客
from autofixture import AutoFixture, generators
fixture = AutoFixture(Entry, field_values={
'blog': generators.InstanceSelector(Blog, limit_choices_to={'name__ne': "Yoko Ono's blog"})
})
自定义 autofixture
可以通过子类化 AutoFixture
创建自定义 autofixture。
示例:为 MyModel
模型创建自定义 autofixture
from models import MyModel
from autofixture import generators, register, AutoFixture
class MyModelAutoFixture(AutoFixture):
field_values = {
'name': generators.StaticGenerator('this_is_my_static_name'),
}
register(MyModel, MyModelAutoFixture)
3. 项目 API 使用文档
详细 API 文档请参考 GitHub 项目 wiki。
4. 项目安装方式
请参考第 1 节中的安装指南。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0124AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
229
2.28 K

仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
112
72

暂无简介
Dart
527
116

仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
122
91

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
215
289

Ascend Extension for PyTorch
Python
70
101

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
990
586

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++
567
102

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
1.02 K
400