django-jsoneditor 的项目扩展与二次开发
2025-07-02 05:24:33作者:乔或婵
项目的基础介绍
django-jsoneditor 是一个基于 Django 框架的开源项目,它为 Django 提供了一个在线结构化 JSON 输入小部件,适用于各种 JSON 字段。这个项目是基于 jsoneditor 的在线 JSON 编辑器构建的,可以方便地在 Django 应用中嵌入一个功能丰富的 JSON 编辑器。
项目的核心功能
- 提供了一个用于编辑 JSON 数据的直观界面。
- 支持多种显示模式,如代码、表单、文本、树和视图。
- 可以通过 CDN 或自行托管的方式引入 JSONEditor 的 JavaScript 和 CSS 文件。
- 支持自定义 JSONEditor 初始化参数以及 Ace 编辑器的配置。
- 允许针对每个字段进行个性化的初始化设置。
- 提供了与 Django 的 JSONField 兼容的多个字段替换实现。
项目使用了哪些框架或库?
- Django: 用于构建 Web 应用的 Python 框架。
- jsoneditor: 一个基于 JavaScript 的在线 JSON 编辑器。
- Ace Editor: 一个基于浏览器的代码编辑器。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构大致如下:
django-jsoneditor/
├── jsoneditor/
│ ├── forms.py
│ ├── fields.py
│ ├── admin.py
│ └── templates/
│ └── jsoneditor/
│ └── widget.html
├── static/
│ ├── jsoneditor/
│ │ ├── ace_options.js
│ │ ├── init.js
│ │ └── jsoneditor.js
│ └── jsoneditor.css
├── tests/
│ ├── __init__.py
│ └── test_app/
│ ├── __init__.py
│ ├── admin.py
│ ├── models.py
│ ├── forms.py
│ └── views.py
├── setup.py
└── README.rst
jsoneditor/: 包含了表单小部件、字段和模型管理器的实现。static/jsoneditor/: 存储了静态文件,包括 JavaScript 和 CSS 文件。templates/jsoneditor/: 存储了表单小部件的 HTML 模板。tests/: 包含了项目的单元测试。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加新的显示模式:根据用户需求,可以增加新的显示模式以提供更多的编辑选项。
- 自定义验证规则:可以利用 jsonschema 进一步扩展表单验证功能,确保用户输入的 JSON 数据符合特定的格式。
- 集成第三方库:可以集成其他 JavaScript 库来增强编辑器的功能,例如代码美化或错误提示。
- 扩展模板功能:可以通过自定义模板来改善用户界面,提升用户体验。
- 多语言支持:可以增加国际化和本地化支持,使编辑器支持更多语言。
- 响应式设计:优化编辑器界面,使其在不同设备和屏幕尺寸上都能良好地工作。
通过上述的扩展和二次开发,django-jsoneditor 可以成为一个更加强大和灵活的 JSON 数据编辑工具。
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 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 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
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++
648
265
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
275
97
暂无简介
Dart
623
140
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
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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
9
1