Backbone-tastypie 技术文档
1. 安装指南
首先,确保你的项目中已经安装了 Backbone.js (版本 1.0.0 或更新版本) 和 Underscore.js (版本 1.4.4 或更新版本)。
接着,将 backbone_tastypie 添加到你的 INSTALLED_APPS 设置中。然后,在你的基础模板中添加以下代码:
<script type="text/javascript" src="{{ STATIC_URL }}js/underscore.js"></script>
<script type="text/javascript" src="{{ STATIC_URL }}js/backbone.js"></script>
<script type="text/javascript" src="{{ STATIC_URL }}js/backbone-tastypie.js"></script>
2. 项目使用说明
Backbone-tastypie 是一个小的转换层,可以使 Backbone.js 和 django-tastypie 欢快地协同工作。它还兼容其他遵循相同风格的 REST API,例如 TastyMongo。
Backbone-tastypie 重写了 Backbone 的几个方法,以实现与 django-tastypie 的兼容性。这些方法主要与 Backbone.sync 相关,包括构建模型和集合的 URL,以及解析数据。
3. 项目API使用文档
3.1 全局API设置
Backbone-tastypie 在 Backbone.Tastypie 命名空间下支持几个全局API设置。
doGetOnEmptyPostResponse
默认值:true
默认情况下,Tastypie 在 POST 请求后不返回数据。启用此设置将执行一个额外的 GET 请求,从服务器获取新创建的模型的数据。如果你可以控制服务器,你也可以在您的(模型)资源上启用 always-return-data 选项。
doGetOnEmptyPutResponse
默认值:false
默认情况下,Tastypie 在 PUT 请求后不返回数据。启用此设置将执行一个额外的 GET 请求,从服务器获取更新后的模型的数据。如果你可以控制服务器,你也可以在您的(模型)资源上启用 always-return-data 选项。
apiKey
包含 username 和 key 的对象。
csrfToken
设置当前的 CSRF 令牌。更多信息请参阅 Django CSRF 文档。你也可以像这样从 cookie 中加载值(假设你已经安装了 jQuery.cookie 插件):
Backbone.Tastypie.csrfToken = $.cookie( 'csrftoken' );
3.2 方法
Backbone.sync
重写 Backbone.sync 方法,以便在创建对象后(如果响应体为空,参考 doGetOnEmptyPostResponse)或更新对象后(参考 doGetOnEmptyPutResponse)执行额外的 GET 请求。
Backbone.Model.prototype.url
Backbone.Model.prototype.parse
Backbone.Collection.prototype.parse
Backbone.Collection.prototype.url
重写 Backbone.Collection.prototype.url 方法,使其能够为模型集合构建 URL。这在使用 Backbone-relational 的 fetchRelated 方法时特别有用。
4. 项目安装方式
请参考上述“安装指南”部分。
以上就是 Backbone-tastypie 的技术文档,希望对您的使用有所帮助。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00