10 2020 档案
摘要:一、上下文处理器 上下文处理器(一个函数)是用于在模板中定义一些常用的上下文对象,在视图执行完之后,如果视图返回的是HTML模板,那么就会自动执行上下文处理器,并将执行结果(一个字典,就像render的context参数)作为模板的上下文对象渲染到HTML模板中。 1. 自定义上下文处理器 定义上下
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摘要:在Django中,cookie和session都是使用键值对的形式来进行存储和操作的,可以使用response_obj.set_cookie()、response_obj.delete_cookie()和request.COOKIES等方式来设置、删除和获取cookie信息,使用request.se
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摘要:Memcached是一个高性能的分布式的内存对象缓存系统,通过在内存中维护一个统一的巨大的hash表,Memcached能存储多种数据,通常情况下,Memcached被用来存储图形验证码、短信验证码、登录session等不是至关重要的数据,因为一旦遇到断电等意外,内存中的数据将会丢失,所以不能存储特
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摘要:Django中上传的文件,除了使用普通的方式接收外,还可以通过ORM模型来自动接收。 前端文件提交 下面是一种较为通用的文件提交方式,这种方式需要注意,form标签的enctype属性值必须为multipart/form-data,用于文件提交的input标签的type属性值也必须是file,当然,
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摘要:对于请求中提交的表单数据,Django中可以使用类的方式进行处理,就像数据库中的表对应于Django中的一个ORM模型类,表单也是对应于一个Form类,Form类主要用于表单数据的验证功能,使得我们在验证表单中的数据时变得非常方便快捷。当然,不使用Form类也是可以处理表单数据的,只是大多数情况下使
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摘要:小csv文件 如果是想要给用户返回一个较小的csv文件,那么使用普通的HttpResponse对象就可以了。 示例:在访问对应的url时,浏览器就会自动下载对应的csv文件了。 import csv def get_csv(request): # 创建一个HttpResponse响应对象,并指定co
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摘要:众所周知,Django采用的是MTV框架模式,本文介绍的就是其中的V(View视图)。用户在访问某个url后,在返回响应之前,通常需要进行一些业务逻辑上的处理,然后再将处理后的数据返回给客户端,在Django中,View视图就是专门用来做这部分负责业务逻辑的功能的,同时,视图也是Model模型与Te
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摘要:众所周知,Django采用的是MTV框架模式,本文介绍的就是其中的M(Model模型)。Django中操作数据库的方式有两种,一种是使用ORM模型,另一种是直接执行SQL,推荐使用ORM模型的方式来管理数据库,因为当需要执行的数据库操作过多时,第二种方式产生的SQL会非常难于管理和维护,而第一种OR
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摘要:PyCharm中有一个连接并操作数据库的功能,类似Navicat等图形化操作软件,这里讲下怎么通过PyCharm连接到已有的数据库。 点击PyCharm右侧的Database(如果在右侧没有找到,可以在菜单栏的View -> Tool Windows中也可以找到),在弹出的窗口左上方点击加号+,选择
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摘要:Django中安装好数据库和对应的数据库驱动之后,就可以直接执行SQL语句进行数据库和表的创建,以及数据的增删改查等操作,在Python3中,可以使用的数据库和驱动有多种,我这里使用的是MySQL数据库,对应的驱动使用的是mysqlclient,安装时直接使用pip install mysqlcli
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摘要:众所周知,Django采用的是MTV框架模式,本文介绍的就是其中的T(Template模板)。对于模板引擎,比较有名的有DTL和Jinja2等,Django使用的则是DTL(Django Template Language),虽然也可以配置Django项目使用别的模板引擎,但是推荐使用Django自
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摘要:本文主要记了一些Django中URL映射相关的知识点,包括URL映射关系配置、URL传参、URL反转等。 一、URL映射关系配置 URL映射关系默认是配置在主app下urls.py中的urlpatterns列表中,如果想要自己指定配置映射关系所在文件,只需要修改主app中settings.py文件中
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摘要:Django是一个由Python编写的企业级web应用框架,它的特点是,对于一个web应用的开发,使用Django会非常的方便快捷,而且相对于Python之下的另一个Flask框架,Flask需要自己安装许多插件,但Django它自身就集成了不同功能的插件,只需要安装一个Django就可以了,所以也
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摘要:Python的多进程因为可以充分利用CPU多核的特点,所以通常用于计算密集型的场景或者需要大量数据操作的场景,而对于多线程,在某些语言中因为可以充分利用CPU,所以可能多线程的场景使用得多一点,但是在Python中,多线程只能在CPU的单核中运行,不能充分利用CPU多核的特点,所以Python多线程
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