无名有名分组反向解析 简单理解主要用于连接跳转之类的操作 需要在路由里面提前写好需要反向解析的规则 视图层里面使用reverse进行解析动作 eg： 路由层urls.py 编写对应的路径页面 视图层views.py 解析页面正常编写内容 被解析页面 以首页为例 首页 源码标签中 添加好按照反向解析
Django请求生命周期与反向解析 Django请求生命周期流程图 Django路由匹配（多版本） 1.路由 path('网址后缀'，函数名(类名)) 一旦网址后缀匹配上了就会自动执行后面的函数或者类，并结束整个路由的匹配 2.路由结尾的斜杠 路由结尾的斜杠我们是建议写上的，虽然Django会帮我们做二次
一：URL配置(URLconf)就像Django 所支撑网站的目录。它的本质是URL模式以及要为该URL模式调用的视图函数之间的映射表；你就是以这种方式告诉Django，对于这个URL调用这段代码，对于那个URL调用那段代码。 urlpatterns = [url(正则表达式, views视图函数，参数，别名),] 参数说明： 一个正则
借一张图 1、下载 https://github.com/etcd-io/etcd git clone https://github.com/nats-io/nats-server.git 2、编译 进入etcd目录， mac/linux下， make clean && make build 在etcd/bin目录下，生成 etcd etcdctl etcdutl 三个可执行文件 在win10下，不
1、django请求生命周期流程图 2、路由层 2.1路由匹配 """ url方法第一个参数是正则表达式,只要第一个参数正则表达式能够匹配到内容 那么就会立刻停止往下匹配.直接执行对应的视图函数 解决方式：在url后面加斜杠 注意：在输入url的时候会默认加斜杠，django内部做到重定向，一次匹配不
一、测试环境搭建 参考 测试环境说明： etcdctl在本机运行； etcd集群部署在虚拟机中的docker下； 虚拟机环境：CentOS 7； 虚拟机ip：192.168.0.128 首先拉取etcd镜像 docker pull quay.io/coreos/etcd:v3.3.1 # 查看镜像 docker images 创建自定义网络 docker network create --d
Django python网络编程回顾 之前我们介绍过web应用程序和http协议，简单了解过web开发的概念。Web应用程序的本质 接收并解析HTTP请求，获取具体的请求信息 处理本次HTTP请求，即完成本次请求的业务逻辑处理 构造并返回处理结果——HTTP响应 import socket server = socket.socket(
<!doctype html><html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="
"""mysite URL ConfigurationThe `urlpatterns` list routes URLs to views. For more information please see: https://docs.djangoproject.com/en/3.2/topics/http/urls/Examples:Function views 1. Add an import: from my_app import v
一、前言 前提：已经用命令提前创建好了项目DjangoTest，以下是基于该项目进行实战演练。 二、项目下创建templates文件夹 1、创建templates文件夹 2、创建HelloWorld.html，并写入相应信息 注：{{test}}是变量 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8">
摘要：简单修改、增加部分页面，了解django开发的过程。（Python 3.9.12，django 4.0.4 ） 接前篇，通过命令: django-admin startproject myWebSite 创立了新的站点，cd myWebSite进入到站点根目录，并用命令python manage.py runserver 8080（或其他端口号） 就可使项目运行，然而这只是一个空壳，无
django学习(一) 概念简介 前端：可视界面，用户操作的界面 数据库：专门用于存取数据，用户无法直接操作 web框架：将前端和数据库整合到一起，提供一个功能较为完整的框架 纯手撸web框架 web框架:将前端、数据库整合到一起，基于互联网传输的python代码，web框架在软件开发目录里中，也可以简单
1、调用 ServletWebServerApplicationContext.onStartup 2、获取所有的 ServletContextInitializer 3、initializers => 未排序的 Filter 4、sortedList => 排完序的Filter 5、实际循环的是排序后的Filter (sortedList) 误区：logMappings 打印的是initi
建站之后，为了文章能够被搜索引擎收录，我们需要将站点提交到Google、百度、Bing等搜索网站，通过验证之后，搜索引擎才会去我们的网站爬数据。 为了方便爬虫爬取我们站点里的文章，我们可以将站点地图（sitemap.xml）提交到搜索网站。提交之后，爬虫在光临我们的网站时，会根据sitemap.xml的指引，抓
1、新建api,新建成功后，复制项目下的urls.py到api下面 2、设置项目下的urls.py文件，如图 3、在新的url新建接口即可
深度学习依赖大量的数据，除了使用公开的数据集之外就是利用Python的爬虫技术自己收集和整理，爬虫的本质是利用代码模拟浏览器向网页发起请求，得到网站的相应进行分析从中获取想要爬取的数据，本例子利用代码在百度图片上搜索鲜花，将搜索到的图片保存到本地。 首先对百度图片搜索鲜花页面
include()函数 具有两个参数，arg()和namespace() arg¶ arg是一个元组,不写app_name就会报django.core.exceptions.ImproperlyConfigured:xxx arg[0]：'应用名.urls' arg[1]：'应用名' namespace¶ 命名空间 ( 由于name没有作用域，Django在反解URL时，会在项目全局顺序搜索，当查找到
新创建一个django工程，有下面这几个文件。 manage.py是启动文件。 urls.py是路由分发等。 启动manage.py，就可以直接访问了。 启动： 命令行：python manage.py runserver 8000 直接浏览器访问就行，这里的端口可以修改。 可以在这里修改端口 直接利用manage.py文件创建应用程序 p
# 1 在urls.py中配置 path('books4/', views.Book4View.as_view()), re_path('books4/(?P<pk>\d+)', views.Book4DetailView.as_view()), # 2 一旦视图类，继承了ViewSetMixin，路由 path('books5/', views.Book5View.as_view(actions={'
# 总路由 from app01 import urls as app01_urls from app02 import urls as app02_urls urlpatterns = [ url(r'^admin/', admin.site.urls), # 1.路由分发 url(r'^app01/',include(app01_urls)), # 只要url前缀是app01开头 全部交给app01处理 url(r'^
在Django项目中 如果有多个app的情况下 可在APP下创建新的urls.py文件 项目的urls.py文件中 ： from app01 import urls as app01_url #这里是为了区分 两个app的url from app02 import urls as app02_url urlpatterns = [ path("app01/", include(app01
路由地址-正则表达式 路由的正则表达式是由路由函数re_path定义的，其作用是对路由变量进行截取与判断，正则表达式是以小括号为单位，每个小括号的前后可以使用斜杠或者其他字符将其分隔与结束。代码如下： #myApp urls.py from django.urls import path,re_path from . import views
user模块User表 创建user模块 前提：在 luffy 虚拟环境下 1.终端从项目根目录进入apps目录 >: cd luffyapi & cd apps 2.创建app 先切换到app目录下 >: python ../../manage.py startapp user 创建User表对应的model：user/models.py from django.db import models from django.con
1写在前面的话 咱们直接进入今天的主题---你真的会写爬虫吗？为啥标题是这样，因为我们日常写小爬虫都是一个py文件加上几个请求，但是如果你去写一个正式的项目时，你必须考虑到很多种情况，所以我们需要把这些功能全部模块化，这样也使我们的爬虫更加的健全。
