项目技术文档——django-markupfield
1. 安装指南
推荐使用 pip
来安装 django-markupfield。由于该库不需要添加到 INSTALLED_APPS
中,只需确保其位于 PYTHONPATH
上即可。如果需要使用带标题的标记,可以将 markupfield
添加到 INSTALLED_APPS
中,或者将相应的翻译添加到项目的翻译中。
使用以下命令进行安装:
pip install django-markupfield
2. 项目使用说明
django-markupfield
是一个为 Django 定制的 MarkupField
实现。本质上,MarkupField
是一个带有相关标记类型的 TextField
。该字段还假设磁盘空间比 CPU 周期更便宜,因此会缓存其渲染后的值。
在模型定义中使用 MarkupField
非常简单。以下是一个示例:
from django.db import models
from markupfield.fields import MarkupField
class Article(models.Model):
title = models.CharField(max_length=100)
slug = models.SlugField(max_length=100)
body = MarkupField()
创建 Article
对象时,可以使用在 MARKUP_FIELD_TYPES
中定义的任何标记类型:
Article.objects.create(title='some article', slug='some-article',
body='*fancy*', body_markup_type='markdown')
你可能会注意到,虽然你没有声明 body_markup_type
字段,但 MarkupField
实际上创建了两个额外的字段:body_markup_type
和 _body_rendered
。这些字段始终根据声明的 MarkupField
的名称命名。
3. 项目API使用文档
MarkupField
接受几个参数,其中 default_markup_type
和 markup_type
参数可以指定,但不能同时指定。
default_markup_type
:设置字段默认使用的标记类型。即使这样,仍然可以编辑标记类型属性,它将默认显示在 ModelForms 中。markup_type
:设置字段将始终使用的标记类型,editable=False
将设置在隐藏字段上,因此它不会在 ModelForms 中显示。markup_choices
:用于替代MARKUP_FIELD_TYPES
的替换列表,基于每个字段的基础。escape_html
:一个标志(默认为 False),表示输入应被视为不可信,并且将通过 Django 的escape
过滤器运行。
以下是一些使用示例:
-
默认使用 markdown,但允许用户选择:
MarkupField(default_markup_type='markdown')
-
使用 ReST 并在表单上不提供选择:
MarkupField(markup_type='restructuredtext')
-
使用自定义渲染器集:
CUSTOM_RENDERERS = ( ('markdown', markdown.markdown), ('wiki', my_wiki_render_func) ) MarkupField(markup_choices=CUSTOM_RENDERERS)
请注意,在使用 markdown
时,确保使用 markdown.markdown
而不是 markdown.Markdown
类,因为类在某些情况下需要一个明确的 reset
才能正确运行。
4. 项目安装方式
项目安装方式与安装指南相同,使用 pip
命令即可完成安装:
pip install django-markupfield
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
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~092Sealos
以应用为中心的智能云操作系统TSX00GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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).Dockerfile01
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
- Dd2l-zh《动手学深度学习》:面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被70多个国家的500多所大学用于教学。Python010
- PparlantThe heavy-duty guidance framework for customer-facing LLM agentsPython06
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









