Django-Phonenumber-Field 技术文档
1. 安装指南
在开始使用django-phonenumber-field之前,请确保您的环境中已经安装了Django和python-phonenumbers库。
使用pip安装
您可以通过pip命令来安装django-phonenumber-field,具体命令如下:
pip install django-phonenumber-field
这里我们推荐安装python-phonenumbers的完整版本来获取更多功能,安装命令如下:
pip install "django-phonenumber-field[phonenumbers]"
如果您的应用对电话号码的地理位置信息不敏感,也可以选择安装仅包含基本功能的python-phonenumbers-lite版本:
pip install "django-phonenumber-field[phonenumberslite]"
2. 项目的使用说明
django-phonenumber-field是一个Django库,它可以与python-phonenumbers库接口,用于验证、美化打印和转换电话号码。
将应用添加到项目中
首先,需要在Django项目的settings.py文件中添加phonenumber_field到INSTALLED_APPS列表中:
INSTALLED_APPS = [
# 其他应用...
"phonenumber_field",
]
模型字段使用
在Django模型中,你可以使用PhoneNumberField来代替常规的CharField或TextField来存储电话号码:
from phonenumber_field.modelfields import PhoneNumberField
class MyModel(models.Model):
phone_number = PhoneNumberField()
表单字段使用
django-phonenumber-field也提供了用于表单的PhoneNumberField:
from phonenumber_field.formfields import PhoneNumberField
class MyForm(forms.Form):
phone_number = PhoneNumberField()
序列化字段使用
在Django REST framework中,你可以使用PhoneNumberField作为序列化字段:
from phonenumber_field.serializers import PhoneNumberField
class MySerializer(serializers.ModelSerializer):
phone_number = PhoneNumberField()
class Meta:
model = MyModel
fields = ('phone_number',)
验证器使用
如果你需要在视图中独立验证电话号码,可以使用validate_international_phonenumber验证器:
from phonenumber_field validators import validate_international_phonenumber
def my_view(request):
phone_number = '1234567890'
try:
validate_international_phonenumber(phone_number)
except ValidationError:
# 处理验证错误
3. 项目API使用文档
目前django-phonenumber-field提供的API主要包括模型字段、表单字段、序列化字段和验证器。
- 模型字段:
PhoneNumberField,用于Django模型中。 - 表单字段:
PhoneNumberField,用于Django表单中。 - 序列化字段:
PhoneNumberField,用于Django REST framework序列化。 - 验证器:
validate_international_phonenumber,用于独立验证电话号码。
更多详细的使用方法和选项,请参考官方文档。
4. 项目安装方式
django-phonenumber-field可以通过以下方式安装:
- 使用pip工具,这是最常见的安装方式。
确保在安装之前,您的系统中已安装了pip。然后打开命令行,执行以下命令:
pip install django-phonenumber-field
或者,如果您需要安装包含完整功能的版本,可以使用以下命令:
pip install "django-phonenumber-field[phonenumbers]"
以上就是关于django-phonenumber-field的安装和使用的技术文档,希望能对您有所帮助。
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- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00