django-mptt 技术文档
2024-12-20 03:30:45作者:范靓好Udolf
1. 安装指南
环境要求
- 支持的 Python 版本:请参考 Python 官方支持的版本。
- 支持的 Django 版本:请参考 Django 官方支持的版本。
安装步骤
-
使用 pip 安装
django-mptt:pip install django-mptt -
在 Django 项目的
settings.py文件中添加'mptt'到INSTALLED_APPS列表中:INSTALLED_APPS = [ ... 'mptt', ... ] -
运行数据库迁移以应用
django-mptt所需的表结构:python manage.py migrate
2. 项目的使用说明
注册模型
要使用 django-mptt,首先需要在你的 Django 模型中注册。django-mptt 会自动为你的模型添加必要的字段以支持树结构。
from django.db import models
from mptt.models import MPTTModel, TreeForeignKey
class MyModel(MPTTModel):
name = models.CharField(max_length=50, unique=True)
parent = TreeForeignKey('self', on_delete=models.CASCADE, null=True, blank=True, related_name='children')
class MPTTMeta:
order_insertion_by = ['name']
树结构操作
django-mptt 提供了许多方法来操作树结构,例如:
- 获取祖先节点:
instance.get_ancestors() - 获取兄弟节点:
instance.get_siblings() - 获取后代节点:
instance.get_descendants() - 移动节点:
instance.move_to(target)
管理界面
django-mptt 还提供了管理类,可以在 Django 的管理界面中可视化和修改树结构。
from django.contrib import admin
from mptt.admin import MPTTModelAdmin
from .models import MyModel
admin.site.register(MyModel, MPTTModelAdmin)
3. 项目API使用文档
模型方法
get_ancestors(ascending=False, include_self=False): 获取祖先节点。get_children(): 获取子节点。get_descendants(include_self=False): 获取后代节点。get_family(): 获取所有祖先和后代节点。get_next_sibling(): 获取下一个兄弟节点。get_previous_sibling(): 获取上一个兄弟节点。get_root(): 获取根节点。get_siblings(): 获取所有兄弟节点。is_child_node(): 判断是否为子节点。is_leaf_node(): 判断是否为叶子节点。is_root_node(): 判断是否为根节点。move_to(target, position='last-child'): 移动节点到指定位置。
管理器方法
rebuild(): 重建树结构。insert_node(node, target, position='last-child', save=False): 插入节点到指定位置。move_node(node, target, position='last-child'): 移动节点到指定位置。
4. 项目安装方式
使用 pip 安装
pip install django-mptt
手动安装
-
从 GitHub 仓库下载源码:
git clone https://github.com/django-mptt/django-mptt.git -
进入项目目录并安装:
cd django-mptt python setup.py install
通过以上步骤,你就可以成功安装并使用 django-mptt 来管理 Django 项目中的树形结构数据。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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Python00
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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
293
2.62 K
暂无简介
Dart
584
127
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++
606
185
deepin linux kernel
C
24
7
🎉 (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
1.05 K
610
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
358
2.28 K
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
758
72
Ascend Extension for PyTorch
Python
123
149
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
409
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
130
422