Django 3 Web 开发指南第四版教程
1. 项目介绍
项目概述
Django 3 Web Development Cookbook 是由 Packt Publishing 出版的一本关于 Django 3 的实用指南。本书通过一系列的“食谱”(即解决方案)来帮助开发者解决在 Django 开发过程中遇到的各种问题。本书涵盖了从基础的 Django 项目设置到高级功能实现,如图像处理、数据渲染、API 创建等。
项目目标
本书的目标是帮助开发者快速掌握 Django 3 的核心概念,并通过实际案例来提升开发技能。无论是初学者还是有经验的开发者,都能从本书中找到有价值的内容。
2. 项目快速启动
环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了 Python 和 Django。你可以通过以下命令来安装 Django:
pip install django
创建项目
首先,创建一个新的 Django 项目:
django-admin startproject myproject
创建应用
接下来,创建一个新的 Django 应用:
cd myproject
python manage.py startapp myapp
配置数据库
在 myproject/settings.py 文件中配置数据库。默认情况下,Django 使用 SQLite 数据库:
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3',
'NAME': BASE_DIR / 'db.sqlite3',
}
}
运行服务器
最后,启动 Django 开发服务器:
python manage.py runserver
现在,你可以通过浏览器访问 http://127.0.0.1:8000/ 来查看你的 Django 项目。
3. 应用案例和最佳实践
案例1:用户认证系统
Django 提供了强大的用户认证系统,可以轻松实现用户注册、登录、注销等功能。以下是一个简单的用户注册视图:
from django.contrib.auth.forms import UserCreationForm
from django.urls import reverse_lazy
from django.views import generic
class SignUpView(generic.CreateView):
form_class = UserCreationForm
success_url = reverse_lazy('login')
template_name = 'registration/signup.html'
案例2:REST API 开发
Django REST Framework 是一个强大的工具,用于构建 RESTful API。以下是一个简单的 API 视图:
from rest_framework import generics
from .models import Product
from .serializers import ProductSerializer
class ProductList(generics.ListCreateAPIView):
queryset = Product.objects.all()
serializer_class = ProductSerializer
最佳实践
- 代码复用:尽量使用 Django 提供的内置功能,如用户认证、表单验证等。
- 安全性:确保你的应用遵循 Django 的安全最佳实践,如使用
django.contrib.auth进行用户认证。 - 性能优化:使用 Django 的缓存机制和数据库优化技术来提升应用性能。
4. 典型生态项目
项目1:Django CMS
Django CMS 是一个基于 Django 的内容管理系统,适用于构建复杂的网站和门户。它提供了丰富的插件和模板,可以快速搭建功能强大的网站。
项目2:Django REST Framework
Django REST Framework 是一个用于构建 Web API 的强大工具。它提供了丰富的功能,如序列化、认证、权限管理等,是构建 RESTful API 的首选工具。
项目3:Django Oscar
Django Oscar 是一个开源的电子商务框架,基于 Django 构建。它提供了完整的电子商务功能,包括产品目录、购物车、订单管理等,适用于构建复杂的电子商务网站。
通过这些生态项目,你可以进一步扩展 Django 的功能,构建更加复杂和强大的应用。
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