Django Ninja 项目安装和配置指南
2026-01-25 05:54:08作者:柏廷章Berta
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
Django Ninja 是一个基于 Django 框架的快速、异步、支持 OpenAPI 和类型提示的 API 构建框架。它旨在简化 API 的开发过程,使开发者能够快速构建高性能的 API。Django Ninja 主要使用 Python 编程语言,并且与 Django 框架紧密集成,适合那些已经熟悉 Django 的开发者。
2. 项目使用的关键技术和框架
Django Ninja 项目主要使用了以下关键技术和框架:
- Django: 一个流行的 Python Web 框架,用于快速开发 Web 应用程序。
- Pydantic: 一个用于数据验证和设置管理的 Python 库,支持类型提示。
- OpenAPI: 一个用于描述、生成、使用和可视化 RESTful Web 服务的规范。
- Asyncio: Python 的异步 I/O 框架,支持异步编程,提高 API 的性能。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装 Django Ninja 之前,请确保你已经安装了以下软件和工具:
- Python 3.6+: Django Ninja 需要 Python 3.6 或更高版本。
- Django: 如果你还没有安装 Django,可以使用 pip 进行安装。
- pip: Python 的包管理工具,用于安装 Django Ninja。
安装步骤
-
安装 Django: 如果你还没有安装 Django,可以使用以下命令进行安装:
pip install django -
创建 Django 项目: 使用 Django 的
startproject命令创建一个新的 Django 项目:django-admin startproject myproject cd myproject -
安装 Django Ninja: 使用 pip 安装 Django Ninja:
pip install django-ninja -
配置 Django Ninja: 在 Django 项目的
settings.py文件中,确保INSTALLED_APPS中包含ninja:INSTALLED_APPS = [ ... 'ninja', ... ] -
创建 API 文件: 在 Django 项目的根目录下创建一个新的 Python 文件,例如
api.py,并添加以下内容:from ninja import NinjaAPI api = NinjaAPI() @api.get("/add") def add(request, a: int, b: int): return {"result": a + b} -
配置 URL: 在
urls.py文件中,添加 Django Ninja 的 URL 配置:from django.urls import path from .api import api urlpatterns = [ path('admin/', admin.site.urls), path('api/', api.urls), # 添加这一行 ] -
运行开发服务器: 使用以下命令启动 Django 开发服务器:
python manage.py runserver -
访问 API 文档: 打开浏览器,访问
http://127.0.0.1:8000/api/docs,你将看到自动生成的 API 文档。
通过以上步骤,你已经成功安装并配置了 Django Ninja 项目。现在你可以开始使用 Django Ninja 构建高性能的 API 了。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust099- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。Python00
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
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
28
16
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
570
99
暂无描述
Dockerfile
709
4.51 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
958
955
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.61 K
942
Ascend Extension for PyTorch
Python
572
694
openEuler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。
C
413
339
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.42 K
116
暂无简介
Dart
951
235
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
2