Django学习笔记(一)

本文详细介绍了如何使用 pip 安装 Django 1.6.5,并提供了卸载指令。此外,还介绍了创建 Django 工程、运行服务器的基本步骤,以及工程目录结构和文件说明,包括 urls.py、settings.py 和 wsgi.py 的作用。同时,文章还讲解了如何新建 app 并在 settings.py 中进行注册。
  1. 安装
pip install django==1.6.5

  1. 卸载
pip uninstall django

  1. 第一个例程
    新建工程django-admin.py
django-admin.py startproject test1

运行工程
必须先进入test1文件夹

manage.py runserver

  1. 了解工程文件夹

test1文件夹之下有

. urls.py url路由设置,指定的urls参数绑定响应函数

.setings.py 设置语言,时区,安装的app

. init.py

. wsgi.py 服务器配置

  1. 新建app
manage.py startapp [appname]

然后在settings.py文件中添加一个blog,在urls.py用正则表达式绑定app和响应函数

from django.conf.urls import patterns, include, url

from test1.views import index
from test1.views import fuck
from django.contrib import admin
admin.autodiscover()

urlpatterns = patterns('',
    # Examples:
    # url(r'^$', 'test1.views.home', name='home'),
    # url(r'^blog/', include('blog.urls')),

    url(r'^admin/', include(admin.site.urls)),
    url(r'^fuck/',fuck),
    url('^index/$', index),
)

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内容概要:本文介绍了个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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