Django的安装及配置(命令行安装 or pycharm安装)

这篇博客介绍了如何通过命令行和PyCharm来安装Django,强调了在安装过程中遇到的`pip`命令未找到的问题及解决方法,即添加pip.exe到环境变量。同时提到了在PyCharm中设置Python解释器时,可以考虑使用清华大学的镜像源以加速下载,但未详细说明如何更改源。

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 命令行安装:

首先去Django官网,找到以下代码:

pip install Django==3.2

然后百度搜索  python 清华

找到清华大学镜像源

pip install Django==3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

好滴吧,显示报错,pip不是外部或xxx命令

pip.exe在C:\Python38\Scripts路径中,将其加入环境变量即可。

欧了。

pycharm安装:

file——settings——project xxx——python Interpreter

不过这样用的还是外网的源,需要改成清华的源

 

 

### PyCharm 中使用 Django 出现无响应问题的原因分析与解决方案 在开发过程中,如果遇到 PyCharm 使用 Django 项目时出现 `not responding` 或卡死的情况,可能是由多种原因引起的。以下是可能的原因及其对应的解决方案: #### 1. **环境配置错误** 如果虚拟环境中未正确安装依赖包或者版本不匹配可能导致运行异常。例如,引用中提到通过命令行验证 Django 版本的方式可以确认当前环境是否正常工作[^1]。 解决方案: - 确认项目的虚拟环境已激活并检查所需库是否全部安装。 - 执行以下命令重新安装或更新 Django 库: ```bash pip install --upgrade django ``` #### 2. **调试模式下的性能瓶颈** 调试器可能会因为加载过多数据而变得缓慢甚至无响应。这通常发生在处理大量查询或其他耗时操作时。 解决方法: - 尝试禁用某些插件来减少内存占用。 - 修改设置以优化调试体验:进入 `File -> Settings -> Build, Execution, Deployment -> Debugger` 并调整相关选项。 #### 3. **代码逻辑中的阻塞调用** 某些特定函数(如长时间运行的任务)如果没有适当异步化也可能导致界面冻结现象发生。比如视图文件编写不当会引发此类状况[^2]。 建议措施: - 审查业务实现部分是否存在同步等待时间过长的操作; - 对于需要执行较复杂计算的功能考虑采用 Celery 等工具完成后台作业调度管理。 #### 4. **IDE 自身局限性** 高负载情况下即使是优秀的 IDE 如 JetBrains 提供的产品也难以完全避免崩溃风险。因此当发现频繁出现问题时可尝试更换其他编辑器测试效果差异如何。 替代建议: - 利用 VSCode 结合官方扩展支持快速搭建相同功能框架结构的同时保持轻量化特性从而降低硬件需求压力; #### 5. **系统资源不足** 当计算机可用 RAM 和 CPU 核心数量不足以支撑大型应用程序启动过程中的临时消耗量级时同样容易触发类似的症状表现形式之一即表现为程序假死状态无法继续向前推进进度条直至超时退出为止。 改善策略: - 关闭不必要的后台进程释放更多物理存储空间给前端展示层渲染服务端接口返回的数据集内容呈现出来让用户能够直观感受到交互反馈及时有效果显著提升用户体验满意度水平达到预期目标值范围内合理范围之内即可满足大多数实际应用场景的需求标准要求条件限制前提下尽可能做到最好程度上的平衡兼顾效率质量两方面因素综合考量最终得出结论如下所示: ```python import psutil def check_system_resources(): memory_usage = psutil.virtual_memory().percent cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1) if memory_usage > 80 or cpu_usage > 70: print(f"Warning! Memory usage is at {memory_usage}% and CPU usage is at {cpu_usage}%. Consider upgrading hardware.") ``` --- ### 总结 上述列举了几种常见引起 PyCharmDjango 开发期间可能出现 “Not Responding” 的情况以及相应的应对办法。具体实施前还需结合个人实际情况灵活运用以上技巧找到最适合自己的解决途径[^3][^4].
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