djng 技术文档
2024-12-23 23:49:41作者:凌朦慧Richard
1. 安装指南
环境要求
- Python 2.x(项目创建于2009年,建议使用Python 2.x版本)
- Django(djng依赖于Django框架)
安装步骤
- 确保已安装Python和Django。
- 使用pip安装djng:
pip install djng
2. 项目的使用说明
djng是一个基于Django的微框架,允许用户在一个Python模块中创建完整的Web应用程序。它通过重用Django的大量功能,同时重新设计框架的某些方面,提供了更简洁的开发体验。
基本使用示例
以下是一个简单的djng应用程序示例:
import djng
def index(request):
return djng.Response('Hello, world')
if __name__ == '__main__':
djng.serve(index, '0.0.0.0', 8888)
高级使用示例
如果你想定义多个URL和自定义的404页面,可以这样写:
import djng
app = djng.ErrorWrapper(
djng.Router(
(r'^hello$', lambda request: djng.Response('Hello, world')),
(r'^goodbye$', lambda request: djng.Response('Goodbye, world')),
),
custom_404 = lambda request: djng.Response('404 error', status=404),
custom_500 = lambda request: djng.Response('500 error', status=500)
)
if __name__ == '__main__':
djng.serve(app, '0.0.0.0', 8888)
3. 项目API使用文档
djng.Response
djng.Response用于创建HTTP响应对象。它是Django的HttpResponse的封装。
response = djng.Response('Hello, world')
djng.Router
djng.Router用于定义URL路由。它接受一个元组列表,每个元组包含一个正则表达式和一个处理函数。
router = djng.Router(
(r'^hello$', lambda request: djng.Response('Hello, world')),
(r'^goodbye$', lambda request: djng.Response('Goodbye, world'))
)
djng.ErrorWrapper
djng.ErrorWrapper用于处理自定义的404和500错误页面。
app = djng.ErrorWrapper(
router,
custom_404 = lambda request: djng.Response('404 error', status=404),
custom_500 = lambda request: djng.Response('500 error', status=500)
)
djng.serve
djng.serve用于启动Web服务器。
djng.serve(app, '0.0.0.0', 8888)
4. 项目安装方式
djng的安装非常简单,只需使用pip命令即可:
pip install djng
安装完成后,你可以在Python脚本中导入djng并开始编写你的Web应用程序。
通过以上文档,你应该能够顺利安装和使用djng框架,并了解其基本API的使用方法。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0152- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0112
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
733
4.75 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
618
795
openEuler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。
C
433
395
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.01 K
1.01 K
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.18 K
152
deepin linux kernel
C
29
16
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
145
237
暂无简介
Dart
983
252
昇腾LLM分布式训练框架
Python
166
198
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.68 K
989