Django 学习笔记一

本文详细介绍了Django框架的请求流程,并通过实例展示了如何使用Django进行基本的Web应用开发,包括模板标签的应用、类定义及运行结果展示。

1、Django请求流程:

(1) 进来的请求转入/hello/
(2)Django通过在ROOT_URLCONF配置来决定根URLconf
(3)Django在URLconf中的所有URL模式中,查找第一个匹配/hello/的条目
(4)如果找到匹配,将调用相应的视图函数
(5)视图函数返回一个HttpResponse
(6)Django转换HttpResponse为一个适合的HTTP response,为Web page显示

2、from django.conf import settings

    settings.configure

#coding=utf-8

'''
Created on 2013-8-12

@author: net
'''
from django.template import Template, Context
from django.conf import settings
settings.configure()

class Person(object):
    def __init__(self, firstname, lastname):
        self.firstname = firstname
        self.lastname = lastname
    
if __name__ == "__main__":
    
    t = Template("我姓:{{person.firstname}}  名: {{person.lastname}}")
    c = Context({"person": Person("陈", "真")})
    print t.render(c)
运行结果:
pydev debugger: starting
我姓:陈  名: 真

3、django 标签

(1) {% if  %}
(2) {% for %}
(3) {% ifequal %}
(4) {% ifnotequal %}
(5) {# fdfdf #}
(6) {% comment %} {% endcomment %}
(7)过滤器 {{name | filter}}
{{time | date: "F, j, Y"}}

4、

from django.shortcuts import render_to_response
import datetime

def current_datetime(request):
    now = datetime.datetime.now()
    return render_to_response('current_datetime.html', {'current_date': now})

5、Django.contrib

管理工具是本书讲述django.contrib的第一个部分。从技术层面上讲,它被称作django.contrib.admin。django.contrib中其它可用的特性,如用户鉴别系统(django.contrib.auth)、支持匿名会话(django.contrib.sessioins)以及用户评注系统(django.contrib.comments)。这些,我们将在第十六章详细讨论。在成为一个Django专家以前,你将会知道更多django.contrib的特性。 目前,你只需要知道Django自带很多优秀的附加组件,它们都存在于django.contrib包里。



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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