Ember Django Adapter 使用教程
1. 项目介绍
Ember Django Adapter 是一个用于将 Django REST Framework 作为 Ember Data 的 API 后端的 Ember CLI 插件。该插件允许 Ember.js 应用程序与 Django REST Framework 进行无缝集成,使得开发者可以轻松地在 Ember 应用中使用 Django 提供的 REST API。
该项目的主要目标是支持使用 Django REST Framework 和 Ember.js 构建的应用程序,提供易于使用的插件,并确保相关文档的准确性和及时性。
2. 项目快速启动
安装 Ember CLI
首先,确保你已经安装了 Ember CLI。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:
npm install -g ember-cli
创建新的 Ember 项目
使用 Ember CLI 创建一个新的 Ember 项目:
ember new my-ember-app
cd my-ember-app
安装 Ember Django Adapter
在项目目录中,使用以下命令安装 ember-django-adapter:
ember install ember-django-adapter
配置 API 主机和命名空间
在 config/environment.js 文件中配置 API 主机和命名空间:
if (environment === 'development') {
ENV.APP.API_HOST = 'http://localhost:8000';
}
if (environment === 'production') {
ENV.APP.API_HOST = 'https://api.myproject.com';
ENV.APP.API_NAMESPACE = 'v2';
}
创建模型和适配器
创建一个模型文件 app/models/foo.js:
import DS from 'ember-data';
export default DS.Model.extend({
bar: DS.attr('string'),
isTest: DS.attr('boolean')
});
创建适配器文件 app/adapters/foo.js:
import DS from 'ember-data';
import config from '../config/environment';
export default DS.ActiveModelAdapter.extend({
namespace: 'api/v1',
host: config.APP.API_HOST
});
使用 Ember Data 获取数据
在路由文件 app/routes/application.js 中使用 store.findAll 方法获取数据:
import Route from '@ember/routing/route';
export default Route.extend({
model() {
return this.get('store').findAll('foo');
}
});
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
假设你正在开发一个博客应用,使用 Django REST Framework 作为后端,Ember.js 作为前端。你可以使用 ember-django-adapter 来简化前后端的通信。
最佳实践
- 数据格式转换:使用
ActiveModelAdapter可以将 Django 的snake_case字段名自动转换为 Ember 的camelCase字段名。 - 错误处理:在适配器中添加错误处理逻辑,确保在 API 请求失败时能够正确处理错误。
- 版本控制:在配置中设置 API 命名空间,以便在不同版本之间切换。
4. 典型生态项目
Django REST Framework
Django REST Framework 是一个强大的工具,用于构建 Web API。它与 Django 紧密集成,提供了丰富的功能,如序列化、认证、权限管理等。
Ember Data
Ember Data 是 Ember.js 的核心库之一,提供了数据存储和 ORM 功能。它支持多种数据源,包括 REST API、JSON API 等。
Ember CLI
Ember CLI 是 Ember.js 的命令行工具,用于创建、构建和管理 Ember 项目。它提供了丰富的插件和工具,帮助开发者快速构建应用。
通过结合这些工具,开发者可以构建出高效、可维护的 Web 应用程序。
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