Django进阶 messages框架

本文详细介绍了Django框架中的消息系统,包括如何启用消息框架、配置存储后端、设置消息等级,以及如何在视图和模板中使用消息。消息框架支持不同级别的消息,如DEBUG、INFO、SUCCESS、WARNING和ERROR,方便开发者根据不同情况向用户展示不同类型的通知。

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在 web 应用程序中,通常需要在处理表单或其他类型的用户输入之后,向用户显示一个通知消息(也称为 flash message)。对于这个功能,Django 提供基于 Cookie 和会话的消息,无论是匿名用户还是认证的用户。消息框架允许临时将消息存储在请求中,并在下一个请求中提取它们并显示。每个消息都带有一个特定 level 标签,表示其优先级。

启用消息框架

消息框架的实现通过一个中间件类和对应的上下文处理器。django-admin startproject 命令创建的默认 settings.py 已经包含启用消息框架功能需要的所有的设置:

INSTALLED_APPS

  • django.contrib.messages

MIDDLEWARE

  • django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware
  • django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware

默认的后端存储依赖 sessions。所以中间件中必须启用 SessionMiddleware 并出现在 MessageMiddleware 之前。

TEMPLATES

  • context_processors 选项包含 django.contrib.messages.context_processors.messages

配置消息引擎

1. 存储后端

消息框架可以使用不同的后端存储临时消息。

Django 在 django.contrib.messages 中提供了三个内置的存储类:

(1)class storage.session.SessionStorage

该类存储请求会话中的所有消息。因此它需要启用 django.contrib.sessions 应用。

(2)class storage.cookie.CookieStorage

该类将消息数据存储在 cookie 中,以便在请求之间持久化通知。如果 cookie 数据大小超过 2048 字节,则删除旧消息。

(3)class storage.fallback.FallbackStorage

FallbackStorage 是默认的存储类。这个类首先使用 CookieStorage,然后使用 SessionStorage 来存储不能放入单个 cookie 的消息。

这种行为尽量避免向会话写入内容。在一般情况下提供最好的性能。

2. 消息等级

消息框架可配置消息级别。消息级别按类型对消息进行分组,以便在视图和模板中以不同的方式过滤或显示消息。

django.contrib.messages 内置消息级别:DEBUG,INFO,SUCCESS,WARNING,ERROR。

MESSAGE_LEVEL 设置可以用来改变记录的最小级别(还可以在每个请求中修改),小于这个级别的消息将被忽略。

消息标签

消息标签是消息级别的字符串表示形式,加上直接在视图中添加的任何额外标记。标记存储在字符串中,并由空格分隔。通常,消息标记被用作 CSS 类,以根据消息类型定制消息样式。

默认情况下,每个消息级别都有一个消息标签(messages.tags):debug,info,success,warning,error。

ConstantLevelTagPurpose
DEBUG10debug与开发相关的消息
INFO20info为用户提供的消息
SUCCESS25success操作成功的消息
WARNING30warning未失败的告警消息
ERROR40error操作失败的消息

在视图和模板中使用消息

添加消息

在视图函数中添加消息,使用 message.add_message() 方法:

1 from django.contrib import messages
2 
3 messages.add_message(request, level, message, extra_tags='', fail_silently=False)

添加带有常用标记的消息:

1 messages.debug(request, 'Total records updated {0}'.format(count))
2 messages.info(request, 'Improve your profile today!')
3 messages.success(request, 'Your password was updated successfully!')
4 messages.warning(request, 'Please correct the error below.')
5 messages.error(request, 'An unexpected error occured.')
显示消息

在模板 HTML 文件中添加如下代码:

{% if messages %}
<ul class="messages">
  {% for message in messages %}
    <li class="{{ message.tags }}">{{ message }}</li>
  {% endfor %}
</ul>
{% endif %}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yutb/p/10715967.html

<think>好的,我现在需要帮助用户搭建一个基于A股数据的个人投资分析平台,用户已经将数据从Tushare导入本地MySQL,现在想通过API接入大模型进行分析。我需要先理清楚整个流程,确保每一步都考虑周全,同时符合用户的技术需求。 首先,用户的数据已经存在MySQL里,所以数据存储部分已经完成。接下来需要确认数据的结构和质量,可能需要数据清洗和预处理。然后是如何让大模型访问这些数据,可能需要设计一个API中间层,用来处理数据查询和模型交互。大模型的选择和集成是关键,需要考虑模型的能力和如何调用API。分析后的结果需要可视化展示,可能需要一个前端界面。最后,整个系统的安全性和部署维护也要考虑进去。 可能需要分步骤来构建: 1. 数据层:检查现有数据库的结构,确保数据准确性和完整性,处理缺失值或异常值。 2. API中间层:使用Python框架(如FastAPI)搭建RESTful API,处理数据查询请求,可能需要连接MySQL,执行SQL查询,返回结果。 3. 大模型集成:选择合适的大模型(如GPT-4、文心一言),通过其API发送数据,获取分析结果。可能需要设计Prompt,让模型理解金融数据并提供有意义的分析。 4. 业务逻辑层:可能需要添加策略模块,比如技术指标计算、回测功能,或者结合模型的分析结果生成交易信号。 5. 前端展示:用Web框架(如Flask、Django)或BI工具(如Metabase)做数据可视化,展示分析结果和模型建议。 6. 安全和部署:使用Nginx反向代理,HTTPS加密,身份验证机制,确保API安全。部署到云服务器或本地服务器,考虑性能监控和维护。 需要注意的点: - 数据预处理可能需要处理时间序列数据,确保数据格式正确,比如日期格式、股票代码统一等。 - API设计时要考虑高效查询,避免全表扫描,使用索引优化。 - 大模型的输入数据可能需要转换为自然语言描述,或者结构化提示,例如将K线数据、财务指标组织成模型能理解的文本。 - 模型输出可能需要解析,提取关键信息,比如买入/卖出信号,风险评估。 - 前端需要用户友好的界面,可能需要图表库如ECharts或Plotly。 - 安全性方面,API密钥管理、用户访问控制、防止SQL注入等都需要考虑。 可能的挑战: - 大模型对金融数据的理解是否准确,可能需要微调模型或添加领域知识。 - 实时数据分析时的延迟问题,需要优化查询和模型响应时间。 - 模型输出的可靠性和解释性,如何验证分析结果的正确性。 - 系统的扩展性,比如数据量增大后的处理能力,是否需要引入缓存或分布式处理。 解决方案可能需要分阶段实施,先搭建基础的数据和API层,再集成模型,最后完善前端和优化性能。同时,用户可能需要一定的编程知识,或者需要借助开源工具和文档来实现各个模块。</think>以下是搭建个人投资分析平台的框架设计,共分为6个核心模块,采用阶梯式实现方案: --- ### **一、系统架构图** ``` [数据层] → [API中间层] → [AI模型层] → [应用层] ↖ ↗ [策略引擎] ``` --- ### **二、分阶段实施步骤** #### **阶段1:数据治理(1-3天)** 1. **数据结构校验** - 检查Tushare数据表结构:`stock_daily`(日期/代码/开盘价/最高价/收盘价/成交量)、`financial_report`(财报数据)等 - 示例SQL检查:`SELECT COUNT(DISTINCT ts_code) FROM stock_daily;` 2. **数据清洗** - 处理缺失值:`UPDATE stock_daily SET close=AVG(close) OVER() WHERE close IS NULL;` - 异常值过滤:剔除日涨跌幅超过±20%的非科创板数据 3. **建立分析视图** ```sql CREATE VIEW tech_indicators AS SELECT *, AVG(close) OVER(PARTITION BY ts_code ORDER BY trade_date ROWS 19 PRECEDING) AS ma20, RSI(close, 14) AS rsi FROM stock_daily; ``` #### **阶段2:API中间层搭建(3-5天)** 1. **技术选型** - FastAPI + SQLAlchemy + pandas(推荐处理效率比Django高40%) 2. **核心接口设计** ```python @app.get("/query/technical") async def get_tech_data(ts_code: str, start_date: str, end_date: str): query = f""" SELECT * FROM tech_indicators WHERE ts_code='{ts_code}' AND trade_date BETWEEN '{start_date}' AND '{end_date}' """ return pd.read_sql(query, engine).to_dict(orient='records") ``` 3. **性能优化** - 添加Redis缓存高频查询 - 对`ts_code`和`trade_date`建立联合索引 #### **阶段3:大模型集成(重点)** 1. **模型选型对比** | 模型 | 金融知识库 | 中文支持 | API成本 | |-------------|------------|----------|---------| | GPT-4 | ★★★☆ | 英文优先 | 高 | | 通义千问 | ★★★★ | 优秀 | 中 | | 智谱AI | ★★☆ | 优秀 | 低 | 2. **Prompt工程示例** ```python analysis_prompt = f''' 你是一位资深证券分析师,请基于以下数据进行解读: {stock_data} 要求输出: 1. 近期走势技术分析(MA20/RSI指标) 2. 关键支撑/压力位识别 3. 风险等级评估(1-5级) 输出需包含数据引用和逻辑推导过程 ''' ``` 3. **异步调用模块** ```python async def analyze_with_ai(data): client = AsyncOpenAI() response = await client.chat.completions.create( model="gpt-4-turbo", messages=[{"role": "user", "content": analysis_prompt}] ) return parse_analysis(response.choices[0].message.content) ``` #### **阶段4:策略引擎开发** 1. **信号生成逻辑** ```python def generate_signal(data): last_rsi = data['rsi'].iloc[-1] if last_rsi < 30: return {'action': 'BUY', 'confidence': min(1, (30 - last_rsi)/10)} elif last_rsi > 70: return {'action': 'SELL', 'confidence': min(1, (last_rsi - 70)/10)} ``` 2. **回测模块** - 使用`backtrader`框架实现多因子回测 - 夏普比率计算:$$\text{Sharpe} = \frac{E[R_p - R_f]}{\sigma_p}$$ #### **阶段5:可视化界面** 1. **技术方案** - 基础版:Plotly Dash(快速原型) - 进阶版:Vue + ECharts(专业级展示) 2. **关键指标看板** ```javascript // ECharts配置示例 option = { xAxis: {type: 'category', data: dates}, yAxis: {type: 'value'}, series: [{ type: 'candlestick', data: ohlc_data },{ type: 'line', data: ma20_values }] } ``` --- ### **三、安全部署方案** 1. **传输安全** - 全站HTTPS(Let's Encrypt免费证书) - JWT鉴权:`Authorization: Bearer <token>` 2. **访问控制** ```nginx location /api { limit_req zone=apilimit burst=20; proxy_pass http://api_server; } ``` 3. **灾备方案** - 每日凌晨3点自动备份:`mysqldump -u root -p dbname > backup.sql` - 阿里云OSS异地存储 --- ### **四、演进路线图** 1. **V1.0(基础版)** - 数据查询 + 模型基础分析 2. **V2.0(增强版)** - 加入资金流分析:$$\text{主力净流入} = \sum(\text{大单买入}) - \sum(\text{大单卖出})$$ 3. **V3.0(智能版)** - LSTM价格预测:$$h_t = \tanh(W_{xh}x_t + W_{hh}h_{t-1} + b_h)$$ --- ### **五、注意事项** 1. 合规要求:避免实时交易接口直接暴露 2. 数据频率:日线数据建议缓存,实时数据需特殊处理 3. 模型局限:需人工复核AI输出建议 建议从基础版开始迭代开发,每周更新一个版本。可使用Docker容器化部署(`docker-compose.yml`配置示例可提供),如需具体代码实现细节,我可提供完整的技术方案文档。
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