Pinax Web Analytics 技术文档
1. 安装指南
1.1 安装步骤
要安装 pinax-webanalytics
,可以通过以下命令使用 pip
进行安装:
$ pip install pinax-webanalytics
1.2 配置 Django 项目
安装完成后,需要在 Django 项目的 INSTALLED_APPS
设置中添加 pinax.webanalytics
:
INSTALLED_APPS = [
# 其他应用
"pinax.webanalytics",
]
2. 项目的使用说明
2.1 基本使用
在 Django 模板中,首先需要加载 pinax_webanalytics_tags
模板标签:
{% load pinax_webanalytics_tags %}
然后,在页面的底部(通常在 </body>
标签之前)插入以下代码以启用分析功能:
{% analytics %}
2.2 自定义活动跟踪
如果你需要跟踪特定的用户活动,可以使用 pinax-webanalytics
提供的 activity
API。例如:
from pinax.webanalytics import activity
activity.add(request, "mixpanel", "track", "Node Viewed", {
"node": self.get_object().title,
"user": request.user.username
})
这段代码通常放在视图中,用于跟踪用户在页面上的特定行为。
2.3 AdWords 转化跟踪
要启用 AdWords 转化跟踪,首先加载模板标签:
{% load pinax_webanalytics_tags %}
然后在页面底部插入以下代码:
{% adwords_conversion "waitinglist" %}
其中,"waitinglist"
是 PINAX_WEBANALYTICS_ADWORDS_SETTINGS
中定义的转化标识符。
3. 项目 API 使用文档
3.1 activity.add
方法
activity.add
方法用于记录用户活动。其参数如下:
request
: Django 的请求对象。kind
: 分析服务的类型(如"mixpanel"
)。method
: 分析服务的 JavaScript API 方法(如"track"
)。args
: 传递给 JavaScript API 的参数。
3.2 模板标签
{% analytics %}
: 用于在页面中插入分析代码。{% adwords_conversion "key" %}
: 用于插入 AdWords 转化跟踪代码,其中"key"
是PINAX_WEBANALYTICS_ADWORDS_SETTINGS
中定义的键。
4. 项目安装方式
4.1 通过 pip 安装
如前所述,可以通过 pip
直接安装 pinax-webanalytics
:
$ pip install pinax-webanalytics
4.2 配置 Django 项目
安装完成后,确保在 INSTALLED_APPS
中添加 pinax.webanalytics
,并根据需要配置 PINAX_WEBANALYTICS_SETTINGS
和 PINAX_WEBANALYTICS_ADWORDS_SETTINGS
。
4.3 自定义模板
pinax-webanalytics
提供了默认的分析服务模板,但你可以通过在项目的 templates/pinax-webanalytics
目录下创建自定义模板来覆盖默认行为。模板的命名格式为 "_%s.html" % slug
,其中 slug
是 PINAX_WEBANALYTICS_SETTINGS
中定义的键。
总结
pinax-webanalytics
是一个强大的 Django 应用,能够轻松集成多种分析服务。通过简单的安装和配置,你可以快速为你的网站添加分析功能,并跟踪用户行为。希望本文档能帮助你更好地理解和使用 pinax-webanalytics
。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- 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
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0359Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-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++079Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00Spark-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).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









