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-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
atomcodeAn open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust015
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
ERNIE-ImageERNIE-Image 是由百度 ERNIE-Image 团队开发的开源文本到图像生成模型。它基于单流扩散 Transformer(DiT)构建,并配备了轻量级的提示增强器,可将用户的简短输入扩展为更丰富的结构化描述。凭借仅 80 亿的 DiT 参数,它在开源文本到图像模型中达到了最先进的性能。该模型的设计不仅追求强大的视觉质量,还注重实际生成场景中的可控性,在这些场景中,准确的内容呈现与美观同等重要。特别是,ERNIE-Image 在复杂指令遵循、文本渲染和结构化图像生成方面表现出色,使其非常适合商业海报、漫画、多格布局以及其他需要兼具视觉质量和精确控制的内容创作任务。它还支持广泛的视觉风格,包括写实摄影、设计导向图像以及更多风格化的美学输出。Jinja00