网站开发日志20121130-解决Django的静态资源展示问题

本文详细记录了使用Django框架时,遇到静态资源无法访问的问题及解决过程,包括将静态文件整理并集中管理,修改配置文件以正确引用静态资源,以及在视图函数中注入必要的上下文,确保服务器重启后静态资源可以正常访问。
最近自己做的项目是用Django框架,因为以前都是在用Java开发,所以还有很多不适应,很多基本问题都要Google一番,这里也会对一些技术点进行记录。今天的工作其实很简单,就是将静态页面转为模板显示,直接输出。遇到的问题就是,我的静态资源都无法访问了,无论是使用相对路径还是绝对路径,包括那些文件夹的位置我也换了好几个地方,后来无奈Google一番,才知道,Django的资源其实都是依赖于URL的,而且网上也有各种方法,最终选择了使用Django自带的一个APP(django.contrib.staticfiles)实现,下面我只记录一下我的代码以及操作:
1 将APP所有的静态文件以及文件夹放在一个名为static的文件夹下,然后将这个static的文件夹当到这个APP的根目录下,这样做是为了管理方便,其实目录名和位置都可以修改;
2 在settings.py做如下修改
STATICFILES_DIRS这个元组里增加刚才static目录的完整路径,注意加引号,另外,不管是什么操作系统,都请用 /

确认STATIC_URL的值是否设置,默认为/static/ 也就是静态资源的url前缀(prefix),这里可以根据需要修改自己想要的值,我就是是保持默认了
确认INSTALLED_APPS里的'django.contrib.staticfiles'这个APP没有被注释

3 在urls.py中增加如下代码:

urlpatterns += staticfiles_urlpatterns()
需要引入:

from django.contrib.staticfiles.urls import staticfiles_urlpatterns
4 在模板文件引入静态资源的地方做类似的修改:
<link type="text/css" rel="stylesheet" href="{{ STATIC_URL }}css/easycoding-all.css">

5 很明显,这里的 STATIC_URL就是在settings.py定义的值,这里之所以这么做就是不把值写死了,那这个值是如何传进来的呢?我们还需要修改一下view.py文件:
在原本render_to_response()方法中增加一个参数RequestContext(request),类似:

return render_to_response('index.html', RequestContext(request))
这里是需要引入:
from django.template.context import RequestContext
好了,确认好以上的操作之后,重启一下服务器,看下结果吧,那些CSS、JS和图片等都可以展现出来了吧。
至少目前在开发阶段时,静态资源访问是没有问题了,明天继续努力,把课程列表页面完成吧!加油!
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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