Django-Payments 技术文档
1. 安装指南
在开始使用 Django-Payments 前,请确保您的开发环境已经安装了 Django。以下是安装 Django-Payments 的步骤:
-
从 PyPI 安装 Django-Payments:
pip install django-payments -
在您的 Django 项目的
settings.py文件中,添加django_payments到INSTALLED_APPS列表中。INSTALLED_APPS = [ # 其他应用... 'django_payments', ] -
迁移数据库以创建所需的表结构:
python manage.py migrate -
根据需要配置支付提供者。例如,如果您想使用 Stripe,您需要在
settings.py中设置以下配置:PAYMENTS = { 'STRIPE_SECRET_KEY': 'your-stripe-secret-key', 'STRIPE_PUBLISHABLE_KEY': 'your-stripe-publishable-key', # 其他支付提供者配置... }
2. 项目的使用说明
Django-Payments 是一个 Django 应用,它提供了一种通用的方式来处理多种支付服务提供商的支付。通过定义一个统一的接口,Django-Payments 允许开发者在不同的支付服务之间切换,而无需修改主要的业务逻辑。
快速开始
以下是一个快速开始使用 Django-Payments 的示例:
-
定义一个支付模型:
from django_payments.models import BasePayment class MyPayment(BasePayment): # 定义你需要的额外字段... def get_success_url(self): return '/success/' def get_failure_url(self): return '/failure/' -
在视图中创建和处理支付:
from django_payments import Payment from .models import MyPayment def create_payment(request): payment = Payment(MyPayment, request.POST) # 处理支付逻辑... -
使用 Django 的
urls.py配置 URL:from django.urls import path from .views import create_payment urlpatterns = [ path('create-payment/', create_payment, name='create-payment'), # 其他 URL... ]
3. 项目API使用文档
Django-Payments 提供了一个简单的 API 以方便集成不同的支付服务。以下是一些核心类的文档:
-
BasePayment:所有支付模型的基类。您需要创建一个继承自BasePayment的模型,并实现一些必要的方法,如get_success_url和get_failure_url。 -
Payment:这个类负责处理支付流程。您可以通过传递一个支付模型实例和请求对象来创建一个支付实例。 -
AbstractPayment:一个包含一些通用逻辑的抽象基类,可用于创建具体支付服务提供者的后端。
4. 项目安装方式
Django-Payments 可以通过多种方式安装:
-
PyPI:推荐使用 pip 从 PyPI 安装最新版本的 Django-Payments。
pip install django-payments -
源代码:您也可以从 GitHub 仓库克隆源代码,并在本地安装。
git clone https://github.com/jazzband/django-payments.git cd django-payments pip install .
请确保按照上述指南正确安装和配置 Django-Payments,以便在您的项目中顺利使用。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-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