Django-Follow 项目技术文档
2024-12-26 07:36:49作者:齐冠琰
1. 安装指南
安装django-follow非常简单,只需使用pip命令即可完成。在命令行中执行以下命令:
pip install django-follow
确保你的环境中已经安装了pip和Django。
2. 项目使用说明
django-follow允许你的用户关注Django应用中的任何模型。以下是使用该项目的步骤:
- 将
follow添加到你的`INSTALLED_APPS设置中。 - 如果你打算使用视图,请将
follow.urls包含到你的URL配置中:
urlpatterns = patterns('',
url('^', include('follow.urls')),
)
- 在你的
models.py文件中注册你想让用户关注的模型:
from django.db import models
from follow import utils
class MyModel(models.Model):
field = models.CharField(max_length=255)
utils.register(MyModel)
注意:你必须在运行syncdb之前注册你的模型,否则会遇到django-follow/issues/16中描述的问题。
3. 项目API使用文档
以下是django-follow提供的API文档。
管理器(Manager)
Follow.objects.create(user, obj, **kwargs):让用户关注对象。Follow.objects.get_or_create(user, obj, **kwargs):返回一个(Follow, bool)元组。Follow.objects.is_following(user, obj):返回布尔值。Follow.objects.get_follows(model_or_object_or_queryset):返回与特定模型、对象或查询集关联的所有Follow对象。
注意:频繁在一个请求/响应周期内对单个对象使用Follow.objects.is_following可能会导致过多查询,建议在查询集上使用。
实用工具(Utils)
follow.utils.register(model, field_name, related_name, lookup_method_name):注册模型。follow.utils.follow(user, object):让用户关注对象。follow.utils.unfollow(user, object):让用户取消关注对象。follow.utils.toggle(user, object):切换用户的关注状态。follow.utils.follow_url(user, object):返回关注/取消关注对象的URL。follow.utils.follow_link(object):返回关注对象的URL。follow.utils.unfollow_link(object):返回取消关注对象的URL。
模板标签(Template Tags)
django-follow提供了创建URL的模板标签,检查用户是否关注对象的过滤器以及渲染关注表单的模板标签。
{% load follow_tags %}
{% follow_url object %}
{% request.user|is_following:object %}
{% follow_form object %}
{% follow_form object "your/custom/template.html" %}
{% follow_url object %}:根据request.user是否已经关注对象返回关注或取消关注的URL。{% follow_url object other_user %}:与上面相同,但是为传递的任何用户解析。{% request.user|is_following:object %}:返回用户是否关注对象的布尔值。{% follow_form object %}:渲染关注给定对象的表单。{% follow_form object "your/custom/template.html" %}:使用自定义模板渲染表单。
信号(Signals)
django-follow提供了两个信号:
follow.signals.followed(sender, user, target, instance)follow.signals.unfollowed(sender, user, target, instance)
要每次User或Group对象被关注时调用处理程序,可以这样做:
from django.contrib.auth.models import User
from follow import signals
def user_follow_handler(user, target, instance, **kwargs):
send_mail("You were followed", "You have been followed", "no-reply@localhost", [target.email])
def group_follow_handler(user, target, instance, **kwargs):
send_mail("Group followed", "%s "%s has followed your group" % user, "no-reply@localhost", [[u.email for u in target.user_set.all()]])
信号的使用方式与取消关注的处理程序类似。
注意:当处理follow.signals.unfollowed时,user和/或target可能为None。注意这种情况。
4. 项目安装方式
关于安装方式的详细内容,请参考本文档的“安装指南”部分。简而言之,使用以下命令安装:
pip install django-follow
以上就是django-follow项目的技术文档,希望对您的使用有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 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 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 CS1237半桥称重解决方案:高精度24位ADC称重模块完全指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 ReportMachine.v7.0D5-XE10:Delphi报表生成利器深度解析与实战指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
293
2.62 K
暂无简介
Dart
584
127
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++
606
185
deepin linux kernel
C
24
7
🎉 (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
1.05 K
610
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
358
2.28 K
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
758
72
Ascend Extension for PyTorch
Python
123
149
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
409
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
130
422