Django简介

1.框架

Django是一个基于MVC构造的框架。但是在Django中,控制器接受用户输入的部分由框架自行处理,所以 Django 里更关注的是模型(Model)、模板(Template)和视图(Views),称为 MTV模式。

MVC

  • 大部分开发语言中都有MVC框架
  • MVC框架的核心思想是:解耦
  • 降低各功能模块之间的耦合性,方便变更,更容易重构代码,最大程度上实现代码的重用
  • m表示model,主要用于对数据库层的封装
  • v表示view,用于向用户展示结果
  • c表示controller,是核心,用于处理请求、获取数据、返回结果

MTV

  • Django是一款python的web开发框架
  • 与MVC有所不同,属于MVT框架
  • m表示model,负责与数据库交互
  • v表示view,是核心,负责接收请求、获取数据、返回结果
  • t表示template,负责呈现内容到浏览器

创建项目

查看Django版本的方法

python -m django --version

在这里插入图片描述

查看可加参数

django-admin

在这里插入图片描述

创建项目

 django-admin startproject DjangoFirst

或:
File中点击New project选择Django项目。
新建项目Django0401后得到的目录结构如图:
在这里插入图片描述
其中:

  • manage.py:一个命令行工具,可以使你用多种方式对Django项目进行交互
  • __init__.py:一个空文件,它告诉Python这个目录应该被看作一个Python包
  • setting.py:项目的配置
  • wsgi.py:项目与WSGI兼容的Web服务器入口
  • templates:存放html文件
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/5061241daffd 在使用Apache HttpClient库发起HTTP请求的过程中,有可能遇到`HttpClient`返回`response`为`null`的现象,这通常暗示着请求未能成功执行或部分资源未能得到妥善处理。 在本文中,我们将详细研究该问题的成因以及应对策略。 我们需要掌握`HttpClient`的运作机制。 `HttpClient`是一个功能强大的Java库,用于发送HTTP请求并接收响应。 它提供了丰富的API,能够处理多种HTTP方法(例如GET、POST等),支持重试机制、连接池管理以及自定义请求头等特性。 然而,一旦`response`对象为`null`,可能涉及以下几种情形:1. **连接故障**:网络连接未成功建立或在请求期间中断。 需要检查网络配置,确保服务器地址准确且可访问。 2. **超时配置**:若请求超时,`HttpClient`可能不会返回`response`。 应检查连接和读取超时设置,并根据实际需求进行适当调整。 3. **服务器故障**:服务器可能返回了错误状态码(如500内部服务器错误),`HttpClient`无法解析该响应。 建议查看服务器日志以获取多详细信息。 4. **资源管理**:在某些情况下,如果请求的响应实体未被正确关闭,可能导致连接被提前释放,进而使后续的`response`对象为`null`。 在使用`HttpClient 3.x`版本时,必须手动调用`HttpMethod.releaseConnection()`来释放连接。 而在`HttpClient 4.x`及以上版本中,推荐采用`EntityUtils.consumeQuietly(respons...
基于蒙特卡洛,copula函数,fuzzy-kmeans获取6个典型场景进行随机优化多类型电动汽车采用分时电价调度,考虑上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光调度、电动汽车负荷调度费用和网损费用内容概要:本文围绕多类型电动汽车在分时电价机制下的优化调度展开研究,采用蒙特卡洛模拟、Copula函数和模糊K-means聚类方法获取6个典型场景,并在此基础上进行随机优化。模型综合考虑了上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光可再生能源调度、电动汽车负荷调度成本以及电网网损费用等多个关键因素,旨在实现电力系统运行的经济性与稳定性。通过Matlab代码实现相关算法,验证所提方法的有效性与实用性。; 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、智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究大规模电动汽车接入电网后的负荷调控策略;②支持含风光等可再生能源的综合能源系统优化调度;③为制定合理的分时电价政策及降低电网峰谷差提供技术支撑;④适用于学术研究、论文复现与实际项目仿真验证。; 阅读建议:建议读者结合文中涉及的概率建模、聚类分析与优化算法部分,动手运行并调试Matlab代码,深入理解场景生成与随机优化的实现流程,同时可扩展至多元化的应用场景如V2G、储能协同调度等。
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