Plone 技术文档
1. 安装指南
Plone 是一个成熟、安全且用户友好的内容管理系统(CMS),支持在 Linux、Windows、macOS 和 BSD 平台上运行。以下是安装 Plone 的几种方式:
1.1 通过 Docker 安装
Plone 可以通过 Docker 容器在云端运行。你可以使用官方提供的 Dockerfile 和基础镜像来快速部署 Plone。
docker pull plone/plone:latest
docker run -d -p 8080:8080 plone/plone:latest
1.2 通过 PyPI 安装
Plone 也可以通过 Python 的包管理工具 pip 进行安装。
pip install plone
1.3 从 plone.org 下载安装
你可以从 Plone 的官方网站下载适合你操作系统的安装包,并按照官方提供的安装指南进行安装。
2. 项目的使用说明
Plone 提供了丰富的功能,适合各种组织使用。以下是 Plone 的主要使用场景:
2.1 内容管理
Plone 提供了一个直观的界面,方便内容编辑者添加、更新和维护内容。你可以通过 Plone 创建各种内容类型,如文章、图片、视频等。
2.2 多语言支持
Plone 支持超过 35 种语言的界面翻译,并且提供了多语言内容管理工具,适合国际化项目。
2.3 安全性
Plone 从架构设计上就注重安全性,提供了细粒度的权限控制,确保内容的安全性。
2.4 扩展性
Plone 可以通过插件扩展功能,支持自定义内容类型、主题和工作流。你还可以使用 Python 脚本对 Plone 进行定制。
3. 项目 API 使用文档
Plone 提供了丰富的 API,方便开发者进行二次开发和集成。
3.1 plone.api
plone.api 是 Plone 的核心 API,提供了对内容、用户、权限等操作的封装。
from plone import api
# 创建内容
content = api.content.create(
container=api.portal.get(),
type='Document',
title='My Document',
description='A new document',
)
# 获取用户
user = api.user.get(username='admin')
# 设置权限
api.content.set_permissions(
obj=content,
roles=['Reader'],
acquire=False,
)
3.2 plone.restapi
plone.restapi 是 Plone 的 REST API,支持通过 HTTP 请求对 Plone 进行操作。
# 获取内容
curl -X GET http://localhost:8080/Plone/@content
# 创建内容
curl -X POST http://localhost:8080/Plone/@content -d '{
"@type": "Document",
"title": "My Document",
"description": "A new document"
}'
4. 项目安装方式
Plone 提供了多种安装方式,适合不同的使用场景。
4.1 本地安装
你可以通过 pip 或从 plone.org 下载安装包,在本地机器上安装 Plone。
4.2 云端部署
通过 Docker 容器,你可以在云端快速部署 Plone,适合需要高可用性和扩展性的场景。
4.3 自定义安装
如果你需要定制化的安装,可以参考 Plone 的官方文档,使用 Zope 和 ZODB 进行深度定制。
总结
Plone 是一个功能强大且灵活的内容管理系统,适合各种规模的项目。通过本文档,你可以快速了解如何安装、使用和扩展 Plone,并利用其丰富的 API 进行二次开发。无论是内容管理、多语言支持还是安全性,Plone 都能满足你的需求。
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。C081
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
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TSX0135
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