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。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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