釋放 Django 的力量:快速建立安全且可擴展的 Web 應用程式
姜戈通訊
Django簡介
什麼是 Django?
Django 是一個高級 Python Web 框架,旨在促進安全、可維護和可擴展網站的快速開發。它於 2005 年 7 月首次公開發布,由 Django 軟體基金會[4][5]維護。
Django 的主要特點
- 快速開發:Django 遵循「自備電池」的理念,提供開發人員開箱即用所需的幾乎所有內容。這包括即用型功能,例如使用者身份驗證、內容管理、網站地圖和 RSS 來源[2][3][5]。
- 可重複使用性和DRY原則:Django強調元件的可重複使用性,並堅持「不要重複自己」(DRY)原則,減少所需的程式碼量[1][2][4]。
-
模型-視圖-模板(MVT)架構:Django 使用 MVT 模式,它包含:
- 模型:表示數據,通常在 models.py 中定義。它使用物件關係映射(ORM)與資料庫互動[1][2][4]。
- View:處理HTTP請求並傳回相關範本和內容。視圖在views.py[1][2][3]. 中定義
- Template:定義網頁的佈局,通常是帶有 Django 邏輯標籤的 HTML 檔案。模板位於模板資料夾[1][2][5]。
Django 的工作原理
- 請求和回應週期:當使用者要求 URL 時,Django 檢查 urls.py 檔案以確定要呼叫哪個視圖。然後,視圖使用相關模型檢索資料並將這些資料傳送到模板,模板產生最終的 HTML 內容[1][2][3]。
- URL 映射:Django 使用 URL 映射器將 URL 對應到視圖函數。這是在 urls.py 檔案[1][2]中定義的。
安全性和可擴展性
- 內建安全性:Django 預設提供對常見 Web 漏洞的保護,例如 SQL 注入、跨站點腳本和跨站點請求偽造[3][4]。
- 可擴展性:Django 基於元件的架構允許透過添加任何層級的硬體來輕鬆擴展,例如快取伺服器、資料庫伺服器或應用程式伺服器[3][4]。
附加功能
- 管理介面:Django 包含一個動態管理介面,該介面透過內省自動產生並透過管理模型進行配置[4][5]。
- 模板引擎:Django 使用自己的模板語言並支援 Jinja2 等替代方案。模板引擎處理模板文件並創建最終的 HTML 輸出[2][5]。
- 社群與支持:Django 擁有一個大型、活躍的社群和廣泛的文檔,使其成為一個得到良好支持的框架[3][5]。
實際使用情況
Django 被多個知名網站使用,包括 Instagram、Mozilla、Disqus、Bitbucket、Nextdoor 和 Clubhouse,展示了其處理大規模和複雜 Web 應用程式的能力[4][5]。
資源
更詳細的信息,您可以參考以下資源:
- [Django 簡介 - W3Schools][1]
- [Django 是什麼? -AWS][2]
- [Django介紹-學習Web開發| MDN][3]
- [Django(網路框架)- 維基百科][4]
- [Django 是什麼? | IBM][5]
?本文是由 SnapNews 提供支援的主題「Django」每週通訊的一部分。
? https://snapnews.me/preview/e84d9941-ea51-4831-a3f1-9996236ad003
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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

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Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
