Python全栈(十)Django框架之1.Django初体验

本文介绍了Python虚拟环境的安装和管理,包括virtualenv、virtualenvwrapper和pipenv的使用。接着,文章概述了Django框架,遵循MVT设计模式,并介绍了Django项目的创建、运行和app创建的过程。最后,通过一个简单的视图函数示例,展示了Django初体验,强调了DEBUG模式的重要性和安全性问题。

一、虚拟环境

1.为什么需要安装虚拟环境

之前在安装第三方库时,都是直接通过pip install xx的方式进行安装的,这样安装会将包安装到Python系统环境中,同时默认安装的都是最新版。

但是会存在一个问题:
如果用Django 1.10.x开发了一个网站,同时有一个用Django 0.9开发的旧项目需要维护,但是Django 1.10不再兼容Django 0.9的一些语法。这时候就会碰到一个问题,如何在电脑中同时拥有Django 1.10和Django 0.9两套环境呢?这时候我们就需要通过虚拟环境来解决这个问题,创建多个虚拟环境实现环境拆分,每个虚拟环境安装不同版本的库,从而满足不同的需求,各个虚拟环境之间相互独立、不对其他环境产生影响。

2.Python安装虚拟环境

Python安装虚拟环境可以依赖于许多工具,如virtualenvvirtualenvwrapperpipenv等。

virtualenv

virtualenv是用来创建虚拟环境的软件工具,我们可以通过pip或者pip3来安装:

pip in
计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
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