django-appconf 技术文档
1. 安装指南
django-appconf 是一个用于处理 Django 应用配置默认值的辅助类。要安装 django-appconf,您可以使用 pip 工具。以下是安装步骤:
pip install django-appconf
安装完成后,您可以在 Django 项目中开始使用 django-appconf。
2. 项目的使用说明
django-appconf 的主要功能是帮助您管理 Django 应用的配置默认值。通过定义一个继承自 AppConf 的类,您可以轻松地为您的应用设置默认配置,并在代码中引用这些配置。
2.1 定义配置类
假设您有一个名为 myapp 的应用,您可以在 models.py 文件中定义一个配置类:
from appconf import AppConf
class MyAppConf(AppConf):
SETTING_1 = "one"
SETTING_2 = (
"two",
)
在这个例子中,SETTING_1 和 SETTING_2 是您的应用的默认配置。AppConf 类会自动将这些配置与 Django 的全局设置进行合并。
2.2 覆盖默认配置
您可以在 Django 的 settings.py 文件中覆盖这些默认配置。例如:
MYAPP_SETTING_1 = "uno"
这样,SETTING_1 的值将被覆盖为 "uno"。
2.3 使用自定义前缀
如果您希望使用自定义的前缀而不是应用的名称,可以在配置类中定义一个 Meta 类,并设置 prefix 属性:
from appconf import AppConf
class AcmeAppConf(AppConf):
SETTING_1 = "one"
SETTING_2 = (
"two",
)
class Meta:
prefix = 'acme'
在这个例子中,配置的前缀将是 acme,而不是应用的名称。
3. 项目 API 使用文档
django-appconf 提供了一个简单的 API,用于管理应用的配置。以下是主要的 API 使用方法:
3.1 AppConf 类
AppConf 类是 django-appconf 的核心类。您可以通过继承这个类来定义您的应用的配置。
from appconf import AppConf
class MyAppConf(AppConf):
SETTING_1 = "one"
SETTING_2 = (
"two",
)
3.2 Meta 类
Meta 类用于设置配置类的元数据。您可以在 Meta 类中设置 prefix 和 holder 属性。
class MyAppConf(AppConf):
SETTING_1 = "one"
SETTING_2 = (
"two",
)
class Meta:
prefix = 'acme'
holder = 'acme.conf.settings'
3.3 使用配置
在您的应用代码中,您可以通过导入配置类来使用配置:
from myapp.conf import settings
def index(request):
text = 'Setting 1 is: %s' % settings.MYAPP_SETTING_1
return HttpResponse(text)
4. 项目安装方式
django-appconf 可以通过 pip 工具进行安装。以下是安装步骤:
pip install django-appconf
安装完成后,您可以在 Django 项目中开始使用 django-appconf。
4.1 在 Django 项目中配置
在您的 Django 项目中,您需要在 settings.py 文件中添加 django-appconf 到 INSTALLED_APPS 中:
INSTALLED_APPS = [
...
'appconf',
...
]
4.2 定义配置类
在您的应用中,定义一个继承自 AppConf 的配置类,并将其放在 models.py 文件中:
from appconf import AppConf
class MyAppConf(AppConf):
SETTING_1 = "one"
SETTING_2 = (
"two",
)
4.3 使用配置
在您的应用代码中,您可以通过导入配置类来使用配置:
from myapp.conf import settings
def index(request):
text = 'Setting 1 is: %s' % settings.MYAPP_SETTING_1
return HttpResponse(text)
通过以上步骤,您可以轻松地在 Django 项目中使用 django-appconf 来管理应用的配置。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00