Django のパワーを解き放つ: 安全でスケーラブルな Web アプリを迅速に構築する
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ジャンゴとは何ですか?
Django は、安全で保守可能、スケーラブルな Web サイトの迅速な開発を促進するように設計された高レベルの Python Web フレームワークです。これは 2005 年 7 月に初めて一般公開され、Django Software Foundation によって保守されています[4][5]。
Django の主な機能
- 迅速な開発: Django は「バッテリー付属」の理念に従い、開発者が必要とするほぼすべての機能をすぐに提供します。これには、ユーザー認証、コンテンツ管理、サイト マップ、RSS フィードなどのすぐに使用できる機能が含まれています[2][3][5]。
- 再利用性と DRY 原則: Django はコンポーネントの再利用性を重視し、「Don't Reply Yourself」(DRY) 原則を遵守し、必要なコードの量を削減します[1][2][4]。
-
モデル ビュー テンプレート (MVT) アーキテクチャ: Django は、以下で構成される MVT パターンを使用します。
- Model: データを表し、通常は models.py で定義されます。オブジェクト リレーショナル マッピング (ORM) を使用してデータベースと対話します[1][2][4]。
- View: HTTP リクエストを処理し、関連するテンプレートとコンテンツを返します。ビューは views.py[1][2][3]. で定義されています。
- Template: Web ページのレイアウトを定義し、通常はロジック用の Django タグを含む HTML ファイルです。テンプレートは、テンプレート フォルダー[1][2][5]にあります。
Django の仕組み
- リクエストとレスポンスのサイクル: ユーザーが URL をリクエストすると、Django は urls.py ファイルをチェックして、呼び出すビューを決定します。次に、ビューは関連するモデルを使用してデータを取得し、このデータをテンプレートに送信します。これにより、最終的な HTML コンテンツが生成されます[1][2][3]。
- URL マッピング: Django は URL マッパーを使用して URL をマップし、関数を表示します。これは urls.py ファイル [1][2] で定義されています。
セキュリティとスケーラビリティ
- 組み込みセキュリティ: Django は、SQL インジェクション、クロスサイト スクリプティング、クロスサイト リクエスト フォージェリなどの一般的な Web 脆弱性に対する保護をデフォルトで提供します[3][4]。
- スケーラビリティ: Django のコンポーネントベースのアーキテクチャにより、キャッシュ サーバー、データベース サーバー、アプリケーション サーバーなど、任意のレベルでハードウェアを追加することで簡単に拡張できます[3][4]。
追加機能
- 管理インターフェイス: Django には、イントロスペクションを通じて自動的に生成され、管理モデルによって設定される動的な管理インターフェイスが含まれています[4][5]。
- テンプレート エンジン: Django は独自のテンプレート言語を使用し、Jinja2 などの代替言語をサポートします。テンプレート エンジンはテンプレート ファイルを処理し、最終的な HTML 出力を作成します[2][5]。
- コミュニティとサポート: Django には大規模で活発なコミュニティと広範なドキュメントがあり、十分にサポートされているフレームワークになっています[3][5]。
実際の使用法
Django は、Instagram、Mozilla、Disqus、Bitbucket、Nextdoor、Clubhouse など、いくつかの有名な Web サイトで使用されており、大規模で複雑な Web アプリケーションを処理できる能力を実証しています[4][5]。
リソース
さらに詳しい情報については、次のリソースを参照してください:
- [Django の概要 - W3Schools][1]
- 【ジャンゴとは? - AWS][2]
- [Django 入門 - Web 開発を学ぶ | MDN][3]
- [Django (Web フレームワーク) - Wikipedia][4]
- [ジャンゴとは何ですか? | IBM][5]
?この記事は、SnapNews が提供するトピック「Django」に関する週刊ニュースレターの一部です。
? https://snapnews.me/preview/e84d9941-ea51-4831-a3f1-9996236ad003
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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
