Django-Ratings 项目技术文档
2024-12-23 06:04:37作者:董宙帆
1. 安装指南
1.1 环境准备
在开始安装之前,请确保您的开发环境已经安装了以下依赖:
- Python 3.x
- Django 2.x 或更高版本
1.2 安装步骤
-
将
djangoratings添加到您的 Django 项目的INSTALLED_APPS中:INSTALLED_APPS = ( 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'djangoratings', ) -
在您的项目目录下运行以下命令以创建必要的数据库表:
python manage.py syncdb
2. 项目的使用说明
2.1 模型设置
在您的 Django 模型中,您需要添加 RatingField 来启用评分功能。以下是一个示例:
from djangoratings.fields import RatingField
class MyModel(models.Model):
rating = RatingField(range=5) # 5 个可能的评分值,1-5
您还可以使用 AnonymousRatingField 来允许匿名评分:
from djangoratings.fields import AnonymousRatingField
class MyModel(models.Model):
rating = AnonymousRatingField(range=10)
2.2 评分字段选项
RatingField 支持以下选项:
range = 2:接受的评分范围。例如,范围为 2 表示有 2 个可能的评分值。can_change_vote = False:是否允许修改已有的评分。allow_delete = False:是否允许删除已有的评分。仅在can_change_vote = True时有效。allow_anonymous = False:是否允许匿名评分。use_cookies = False:是否使用 COOKIES 来验证用户评分。仅在allow_anonymous = True时有效。
3. 项目API使用文档
3.1 添加评分
添加评分非常简单:
myinstance.rating.add(score=1, user=request.user, ip_address=request.META['REMOTE_ADDR'], request.COOKIES)
最后一个参数是可选的,仅在使用 COOKIES 验证时需要。
3.2 获取评分
获取用户的评分同样简单:
myinstance.rating.get_rating_for_user(request.user, request.META['REMOTE_ADDR'], request.COOKIES)
最后一个参数是可选的,仅在使用 COOKIES 验证时需要。
3.3 删除评分
如果启用了删除功能,您可以删除已有的评分:
myinstance.rating.delete(request.user, request.META['REMOTE_ADDR'], request.COOKIES)
最后一个参数是可选的,仅在使用 COOKIES 验证时需要。
3.4 访问评分信息
您可以轻松访问对象的评分信息:
myinstance.rating.votes # 评分总数
myinstance.rating.score # 总评分
3.5 排序算法
您可以使用以下算法来按评分排序:
qs = qs.extra(select={
'rating': '((100/%s*rating_score/(rating_votes+%s))+100)/2' % (MyModel.rating.range, MyModel.rating.weight)
})
qs = qs.order_by('-rating')
3.6 获取总体评分
获取对象的总体评分:
myinstance.rating.get_rating()
3.7 获取最近评分
获取对象的最近评分:
myinstance.rating.get_ratings()[0:5]
3.8 获取评分百分比
获取评分的百分比:
myinstance.rating.get_percent()
3.9 获取实际百分比
获取排除权重后的实际百分比:
myinstance.rating.get_real_percent()
4. 项目安装方式
4.1 通过 pip 安装
您可以通过 pip 安装 django-ratings:
pip install django-ratings
4.2 手动安装
您也可以手动下载源码并将其添加到您的项目中。
通过以上步骤,您可以成功安装并使用 django-ratings 项目,实现对模型对象的评分功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
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
热门内容推荐
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
539
3.76 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
348
413
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++
889
609
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
338
185
暂无简介
Dart
778
193
deepin linux kernel
C
27
11
🎉 (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
1.34 K
758
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
357
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
252
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
154
896