Django-Choices 使用与技术文档
2024-12-26 21:01:54作者:乔或婵
1. 安装指南
首先,确保您的开发环境中已安装了 Django。Django-Choices 可以通过 PyPi 进行安装。在命令行中执行以下命令:
pip install django-choices
确保在安装 Django-Choices 之前,您的环境中的 Django 版本符合兼容性要求。
2. 项目的使用说明
Django-Choices 提供了一种声明性的方式来使用 Django 模型字段中的 choices 选项。它允许开发者以更简洁、更易于维护的方式定义模型字段的选项。
示例
在 Django 模型中使用 Django-Choices:
from django_choices import Choices
class MyModel(models.Model):
STATUS_CHOICES = Choices('DRAFT', 'PUBLISHED', 'ARCHIVED')
status = models.CharField(max_length=10, choices=STATUS_CHOICES)
这样,MyModel 的 status 字段将会有 'DRAFT', 'PUBLISHED', 'ARCHIVED' 三个选项。
3. 项目API使用文档
Django-Choices 的主要功能集中在 Choices 类。以下是该类的简要说明:
Choices 类
通过传递字符串列表或者元组列表来创建一个 Choices 实例。每个元素将自动转换为 Choice 对象,它包含了两个属性:value 和 display。
示例
from django_choices import Choices
class MyChoices(Choices):
OPTION_ONE = 'option_one'
OPTION_TWO = 'option_two'
OPTION_THREE = ('option_three', '显示文本')
在模型中使用:
class MyModel(models.Model):
my_field = models.CharField(max_length=10, choices=MyChoices.choices)
4. 项目安装方式
项目的安装方式已在“安装指南”一节中详细介绍。以下是简要步骤:
- 确认 Django 已安装
- 使用 pip 命令安装 Django-Choices
pip install django-choices
遵循以上步骤,您可以成功安装 Django-Choices,并开始使用它为您的 Django 项目提供更好的模型字段选项管理。
请注意,Django 3.0 引入了枚举类型来替代 Django-Choices 的功能。如果您的项目可以使用 Django 3.0 或更高版本,建议考虑使用 Django 的内置枚举类型。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C069
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
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
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0130
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
460
3.43 K
暂无简介
Dart
713
170
Ascend Extension for PyTorch
Python
267
304
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
186
68
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
284
332
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++
841
417
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
434
130
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
10
1
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
105
119