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。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00