python学习笔记-django-2

最新推荐文章于 2025-05-26 09:34:55 发布
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本文详细介绍了Django框架的启动及基本配置，包括服务器启动、Admin站点管理、视图与URL配置、模板使用等核心内容，适合初学者快速上手。

1.启动服务器
python manage.py runserver ip:port
ip可以不写,不写的话代表本机ip,端口号默认是8000,这两个参数都

2.Admin站点管理,
负责添加,修改,管理内容,公告访问


配置Admin应用 在settings.py文件中的INSTALLED APPS中添加'django.contrib.admin'
创建管理员用户

在浏览器输入http://127.0.0.1:8000,显示成功界面
汉化:

在浏览器输入http://127.0.0.1:8000/admin/写入用户名密码登录

管理数据表 修改admin.py文件

关联对象
在创建一个班级时直接添加几个学生

 

布尔值显示问题

把动作下拉选项框放到下面

改用装饰器

视图的基本能使用
在django中,视图对web请求进行回应
视图就是一个python的函数在view.py中定义

配置URL
修改project目录下的url.py

在myApp应用目录下创建urls.py

这样就显示出来了

匹配一个数字的视图

模板的基本使用
模板是HTML页面,可以根据视图传递过来的数据进行填充
创建模板
新建模板目录,配置模板目录

新建模板文件

URL指向视图

测试成功

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**Python学习笔记-WSGI接口** 在Python web开发中，WSGI（Web Server Gateway Interface）是一种标准接口，用于web服务器与web应用之间的通信。这个接口定义了一种规范，使得不同的服务器和应用程序可以协同工作，...
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以上的类名Test代表了数据库表名，且继承了models.Model，类里面的字段代表数据表中的字段(name)，数据类型则由CharField（相当于varchar）、DateField（相当于datetime），max_length 参数限定长度。ORM 是通过使用描述对象和数据库之间的映射的元数据，将程序中的对象自动持久化到数据库中。Django 为这些数据库提供了统一的调用API，可以根据自己业务需求选择不同的数据库。ORM 无法操作到数据库级别，只能操作到数据表，这里我们使终端命令创建数据库。
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shenxiaomo1688的博客
05-26 1170
注意：本笔记基于python 3.12,django 5+版本，不同版本使用上有些许差别。HTML表单是网站交互性的经典方式。下面介绍如何用Django对用户提交的表单数据进行处理。
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05-08 2389
Django 是一个用于构建 Web 应用程序的高级 Python Web 框架。Django 提供了一套强大的工具和约定，使得开发者能够快速构建功能齐全且易于维护的网站。Django 遵守 BSD 版权，初次发布于 2005 年 7 月, 并于 2008 年 9 月发布了第一个正式版本 1.0。Django 采用了 MVT 的软件设计模式，即模型（Model），视图（View）和模板（Template）。
Python学习笔记（八）--Django框架
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10-13 1150
框架就是程序的骨架，主体结构，也是个半成品。模型是项目中的数据信息源，它包含着储存数据的必要字段和行为。通常，每个模型对应数据库中的一张表，每个属性对应一个字段。每个模型都是django.db.models.Model的一个Python子类。Django提供一套自动生成的用于数据库访问的API；模型与数据库的关系是ORM关系（对象--关系--映射）。
Python学习笔记-Django框架基础，APP，数据模型，后台管理，路由
向往的是：佛祖堂前的鱼，静静听禅。
07-25 4106
Django框架是Python的常用web框架，遵循 MVC 设计模式的框架，采用了MTV的框架模式，即模型M，视图V和模版T。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS（内容管理系统）软件。并于2005年7月在BSD许可证下发布。这套框架是以比利时的吉普赛爵士吉他手Django Reinhardt来命名的。2019年12月2日，Django 3. 0发布。ORM：用于创建模型的对象关系映射；为最终用户设计较好的管理界面；URL 设计；
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cloudstep的专栏
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1.编程模式 MVC MTV:Model+Template+View 分发器 地址栏输入地址->url控制器->匹配不同的视图->Models->数据库->Models->View->Templates->浏览器 2.安装 Django于Python版本对应 Django-Python 1.8 2.7,3.2,...
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Django是后起之秀，近些年越来越流行，Youtube（月活20亿+）、Instagram（月活10亿+）等公司采用了Django框架。可以作为Web、App、小程序、AcWing云端App（AC APP）等各种项目的后端。开发效率高，生态完善，有官方社区长期支持。运行效率高（常见误区：Python运行效率低，所以Python写的应用运行效率低）。项目运行效率瓶颈有很多，比如：数据库查询、网络带宽/延迟、硬盘读写速度等，这些与框架关系不大。
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""""""request.user ###去Request类中去查找，方法属性userRequest类中的user()方法属性@property""""""if not hasattr(self, '_user'): ###判断self这个对象有没有_user属性with wrap_attributeerrors(): ##上下文管理器## 没用户，认证出用户return self._user ##有用户，则直接返回用户。
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　　Django连接SQLSERVER使用的是odbc驱动。 　　CentOS下安装django-obdc-azure时需安装依懒 　　 yum install gcc yum install gcc-c++ yum install unixODBC-devel 转载于:https://www.cnblogs.com/Evan-fanfan/p/9511332.html...
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
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