Django-Behaviors 使用指南
1. 目录结构及介绍
Django-Behaviors 是一个旨在简化 Django 模型中常见功能集成的库,它提供了一系列预定义的行为,如时间戳、发布管理、作者和编辑记录等。以下是该项目的基本目录结构及其简要说明:
django-behaviors/
├── README.md # 项目简介和快速入门指南。
├── MIT-LICENSE.txt # 许可证文件,表明该项目遵循 MIT 开源协议。
├── setup.py # Python 包的安装脚本,用于通过 pip 安装项目。
├── tox.ini # 测试环境配置文件,用于自动化测试多版本Python环境。
└── behaviors # 核心代码包,包含了所有行为模型的实现。
├── __init__.py # 包初始化文件。
├── forms.py # 与行为相关的表单类,例如自动添加作者或编辑者信息到表单上。
├── models.py # 实现具体行为(如TimestampedModel)的模型基类。
└── tests # 单元测试目录,确保行为的正确性。
├── __init__.py
└── test_models.py # 对模型行为进行测试的文件。
2. 项目启动文件介绍
在 Django 项目中,并没有特定的“启动文件”直接关联到 Django-Behaviors 库本身,而是通过以下几个步骤将其集成进你的项目中:
-
安装: 在你的 Django 项目环境中运行
pip install django-behaviors来安装这个库。如果需要使用“带slug”的行为,则应执行pip install django-behaviors[slugged]。 -
配置: 修改你的 Django 项目的
settings.py文件,在INSTALLED_APPS列表中加入'behaviors.apps.BehaviorsConfig',以确保 Django 可以识别并加载这些行为特性。 -
使用: 在模型定义时,继承自
behaviors中的相关模型基类,如TimestampedModel,StoreDeletedModel等,来启用相应的行为功能。
3. 项目的配置文件介绍
虽然 Django-Behaviors 不直接要求你创建特定的配置文件,其集成主要依赖于 Django 的默认配置机制,但仍需对 settings.py 进行一些调整:
-
添加至
INSTALLED_APPS:这是最重要的配置步骤,确保如下代码出现在你的settings.py文件的INSTALLED_APPS列表中:INSTALLED_APPS = ( ... 'behaviors.apps.BehaviorsConfig', ... ) -
额外配置(可选):如果你选择使用某些具有特定需求的行为,如 slug 支持,那么安装时的选择会自动完成相应的配置。对于更细粒度的控制,比如定制化行为的属性或者使用自定义字段类型,这通常在你的模型定义内完成,而不是全局配置文件中。
通过以上三个关键步骤,你就成功地将 Django-Behaviors 集成到了你的 Django 项目之中,无需额外的配置文件即可利用其提供的丰富功能。
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