Django框架

最新推荐文章于 2025-09-10 17:59:49 发布

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Django框架特点

W-Y-Z的博客

05-25

2095

Django框架的特点特点 1.重量级框架提供很多原生的功能组件，例如ORM 模板语言表单文件管理认证权限缓存 2. MVT模式 2.1 MVC MVC是一种设计模式，核心思想：解耦，让不同的代码块之间降低耦合度耦合度(Coupling)是对模块间关联程度的度量。耦合的强弱取决与模块间接口的复杂性、调用模块的方式以及通过界面传送数据的多少。模块间的耦合度是指模块之间的依赖关系，包括控制关系、调用关系、数据传递关系。模块间联系越多，其耦合性越强，同时表明其独立性越差。降低模块间的耦合度能

Django框架基础教程（一）：简单介绍PythonDjango框架.pdf

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Django是一个基于WebPython的应用框架(后台框架)Django要具备 Linux(Ubuntu) 和Pycharm(远程环境)和 MySQL(5.7)select version(); (查看MySQL版本)环境安装Django不确保每个项目使用都是同一版本,虚拟环境之间的库不统一,所以需要使用到虚拟环境!workon (查看当前拥有的虚拟环境)...

python——Django框架

m0_65995252的博客

10-03

6914

Django 是一个由 Python 编写的一个开放源代码的 Web 应用框架。使用 Django，只要很少的代码，Python 的程序开发人员就可以轻松地完成一个正式网站所需要的大部分内容，并进一步开发出全功能的 Web 服务 Django 本身基于 MVC 模型，即 Model（模型）+ View（视图）+ Controller（控制器）设计模式，MVC 模式使后续对程序的修改和扩展简化，并且使程序某一部分的重复利用成为可能。

Django框架详解

吴大喜的博客

06-18

1万+

一、MVC框架 1、MVC框架核心思想：分工和解耦 2、web MVC举例：以通过浏览器注册用户信息为例： M:Model,模型，和数据库进行交互。 V:View,视图，产生html页面。 C:Controller,控制器, 接收请求，进行处理，与M和V进行交互，返回应答。二、MVT框架 Django遵循MVT的思想 M:Model,模型，和MVC中M功能相同，和数据库进行交互。 V:View,视图，和MVC中C功能相同，接收请求，进行处理，与M和T进行交互，返回应答。 T:T

初识django框架

m0_68842007的博客

09-07

2497

MVC模型，全称为Model-View-Controller，是一种经典的软件设计模式，旨在将应用程序的输入、处理和输出分开，使得数据、视图和控制逻辑相互独立。这种模式通过将应用程序划分为模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）三个核心部分，来实现代码的分层和解耦，从而提高代码的可维护性、可扩展性和复用性。

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1736

Django需要Python环境，建议使用Python 3.8或更高版本。检查Python版本：python --version。pycharm创建-激活虚拟环境-优快云博客。四月 17, 2025 - 15:50:53。二、创建第一个Django项目。3. 安装Django。创建虚拟环境:建议查看。3. 运行开发服务器。

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01-09

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---apps.py用于配置文件的应用注册(创建的应用都需要去配置文件中注册)----views.py视图层(编写当前应用核心业务逻辑代码)----admin.pydjango提供的后台管理。----models.py模型层(与数据库相关)----migrations文件夹存储数据迁移记录。----tests.py自带的测试文件。----settings.py项目配置文件。...

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03-25

项目概述：这是一款基于Python Django框架开发的完整后台管理系统，采用前后端不分离的模式构建。系统源码包含多种文件类型，总计173个文件，其中主要包括JavaScript（90个文件）、Python（41个，包括py和pyc文件）...

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03-25

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项目标题：基于Python Django的实战...项目描述：本项目是基于Django框架开发的小型实战项目，主要用于个人练习和提升技术能力。项目涉及从前端设计到后端逻辑处理的全方位实践，适合作为学习Django框架的参考实例。

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1683

本文介绍了一个基于PyTorch的CPU与GPU性能评估系统，用于比较不同硬件在求解常微分方程(ODE)的神经网络模型中的计算效率。系统包含以下核心功能：自动检测CUDA可用性及GPU配置构建多层前馈神经网络模型求解二阶ODE 性能基准测试：分别在CPU/GPU上运行相同训练任务，计算加速比内存使用分析：对比CPU/GPU张量的内存占用情况梯度计算专项测试：评估反向传播耗时差异评估结果显示，在处理大规模数据(≥5000个数据点)时，GPU凭借并行计算优势可获得显著加速效果。系统适用于科研人员优化物

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SAP HANA Scale-out 03：Performance Guide