Django Admin Autocomplete Filter 使用教程
1. 项目介绍
Django Admin Autocomplete Filter 是一个基于 Django 的开源应用,它允许开发者在 Django 管理后台使用自动完成功能来过滤列表数据。这个应用通过引入一个自动完成的文本输入框,替换了传统的选择框,从而提高了用户在管理后台筛选数据时的体验和效率。
2. 项目快速启动
要快速启动 Django Admin Autocomplete Filter,请按照以下步骤操作:
首先,确保你的环境中已经安装了 Django(版本 >= 2.0)。
然后,通过 pip 安装 django-admin-autocomplete-filter:
pip install django-admin-autocomplete-filter
在项目的 settings.py
文件中,将 admin_auto_filters
添加到 INSTALLED_APPS
列表:
INSTALLED_APPS = [
# 其他应用...
'admin_auto_filters',
]
接下来,在你的模型和 admin 类中配置自动完成过滤器。以下是一个示例:
from django.db import models
from django.contrib import admin
from admin_auto_filters.filters import AutocompleteFilter
class Artist(models.Model):
name = models.CharField(max_length=128)
class Album(models.Model):
name = models.CharField(max_length=64)
artist = models.ForeignKey(Artist, on_delete=models.CASCADE)
class ArtistAdmin(admin.ModelAdmin):
search_fields = ['name']
class ArtistFilter(AutocompleteFilter):
title = 'Artist'
field_name = 'artist'
class AlbumAdmin(admin.ModelAdmin):
list_filter = [ArtistFilter()]
最后,运行你的 Django 项目的迁移脚本和应用服务:
python manage.py migrate
python manage.py runserver
现在,你应该能在 Django 管理后台看到自动完成的过滤器。
3. 应用案例和最佳实践
以下是一个应用案例,假设我们有一个 Album
模型,我们希望根据 Artist
字段过滤专辑列表:
首先,确保 Artist
模型有一个 search_fields
属性,这样 Django 才能正确地提供自动完成的搜索结果。
然后,创建一个自定义的 AutocompleteFilter
类,指定过滤器标题和关联字段名称。
最后,在 AlbumAdmin
类中配置 list_filter
以使用新的 ArtistFilter
。
对于最佳实践,建议为每个自动完成过滤器提供一个自定义的视图,这样可以更细粒度地控制搜索结果。
4. 典型生态项目
Django Admin Autocomplete Filter 是 Django 生态系统中的一个典型项目,它与其他 Django 开源项目如 Django Grappelli 等协同工作,提供了增强 Django 管理后台功能的解决方案。通过这种方式,开发者可以构建出更加用户友好和功能强大的管理界面。
- Ggpt-oss-20bgpt-oss-20b —— 适用于低延迟和本地或特定用途的场景(210 亿参数,其中 36 亿活跃参数)Jinja00
- Ggpt-oss-120bgpt-oss-120b是OpenAI开源的高性能大模型,专为复杂推理任务和智能代理场景设计。这款拥有1170亿参数的混合专家模型采用原生MXFP4量化技术,可单卡部署在H100 GPU上运行。它支持可调节的推理强度(低/中/高),完整思维链追溯,并内置函数调用、网页浏览等智能体能力。模型遵循Apache 2.0许可,允许自由商用和微调,特别适合需要生产级推理能力的开发者。通过Transformers、vLLM等主流框架即可快速调用,还能在消费级硬件通过Ollama运行,为AI应用开发提供强大而灵活的基础设施。【此简介由AI生成】Jinja00
- QQwen3-Coder-480B-A35B-InstructQwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是当前最强大的开源代码模型之一,专为智能编程与工具调用设计。它拥有4800亿参数,支持256K长上下文,并可扩展至1M,特别擅长处理复杂代码库任务。模型在智能编码、浏览器操作等任务上表现卓越,性能媲美Claude Sonnet。支持多种平台工具调用,内置优化的函数调用格式,能高效完成代码生成与逻辑推理。推荐搭配温度0.7、top_p 0.8等参数使用,单次输出最高支持65536个token。无论是快速排序算法实现,还是数学工具链集成,都能流畅执行,为开发者提供接近人类水平的编程辅助体验。【此简介由AI生成】Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
hello-uniapp
uni-app 是一个使用 Vue.js 开发所有前端应用的框架,开发者编写一套代码,可发布到iOS、Android、鸿蒙Next、Web(响应式)、以及各种小程序(微信/支付宝/百度/抖音/飞书/QQ/快手/钉钉/淘宝/京东/小红书)、快应用、鸿蒙元服务等多个平台Vue00GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。05GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0256Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013RuoYi-Cloud-Plus
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