Django基本命令

Django基本命令

1、创建一个django project

django-admin.py startproject mysite

当前目录下会生成mysite的工程,目录结构:

  • manage.py ----- Django项目里面的工具,通过它可以调用django shell和数据库等。
  • settings.py ---- 包含了项目的默认设置,包括数据库信息,调试标志以及其他一些工作的变量。
  • urls.py ----- 负责把URL模式映射到应用程序。

2、在mysite目录下创建应用,比如blog:

python manage.py startapp blog

3、启动django项目

python manage.py runserver 8080

4、同步更改数据库表或字段

python manage.py syncdb

注意:Django 1.7.1 及以上的版本需要用以下命令
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

这种方法可以创建表,当你在models.py中新增了类时,运行它就可以自动在数据库中创建表了,不用手动创建。

5、清空数据库

python manage.py flush

此命令会询问是 yes 还是 no, 选择 yes 会把数据全部清空掉,只留下空表。

6、创建超级管理员

python manage.py createsuperuser

# 按照提示输入用户名和对应的密码就好了邮箱可以留空,用户名和密码必填

# 修改 用户密码可以用:
python manage.py changepassword username

7、Django 项目环境终端

python manage.py shell

这个命令和 直接运行 python 进入 shell 的区别是:你可以在这个 shell 里面调用当前项目的 models.py 中的 API,对于操作数据的测试非常方便。

8、Django 项目环境终端

python manage.py dbshell

Django 会自动进入在settings.py中设置的数据库,如果是 MySQL 或 postgreSQL,会要求输入数据库用户密码。

在这个终端可以执行数据库的SQL语句。如果您对SQL比较熟悉,可能喜欢这种方式。

9、更多命令

python manage.py

查看所有的命令,忘记子名称的时候特别有用。

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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