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。
kernelopenEuler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。C051
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0126
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