2024-08-29

在Django项目中,我们可以通过创建一个新的视图来展示博客文章列表,并通过模板来渲染页面。以下是一个简单的例子:

首先,在你的blog应用的views.py中创建一个新的视图函数来获取文章列表并传递给模板:




from django.shortcuts import render
from .models import Post
 
def blog_index(request):
    posts = Post.objects.all().order_by('-published_at')
    return render(request, 'blog/index.html', {'posts': posts})

接下来,在你的blog应用中创建一个名为templates/blog/index.html的模板文件,并使用Django模板语言来展示文章列表:




{% load static %}
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Blog Index</title>
    <link rel="stylesheet" type="text/css" href="{% static 'css/blog.css' %}">
</head>
<body>
    <header>
        <h1><a href="/">My Blog</a></h1>
    </header>
    <main>
        <div class="content">
            <h2>Blog Posts</h2>
            <ul>
                {% for post in posts %}
                    <li>
                        <a href="{{ post.get_absolute_url }}">{{ post.title }}</a>
                        <p>{{ post.summary|safe }}</p>
                    </li>
                {% empty %}
                    <li>No posts available.</li>
                {% endfor %}
            </ul>
        </div>
    </main>
</body>
</html>

最后,确保你已经在项目的urls.py中添加了对新视图的引用:




from django.urls import path
from . import views
 
urlpatterns = [
    # ... 其他 URL 配置 ...
    path('', views.blog_index, name='blog_index'),
]

这样,当用户访问博客首页时,Django将会渲染一个包含所有文章列表的页面。

2024-08-29

在MongoDB中,您可以使用$unset操作符来删除文档中的一个或多个字段。这个操作符可以在update命令中使用。

以下是一个删除单个字段的例子:




db.collection.update(
   { _id: <document_id> },
   { $unset: { "fieldToRemove": 1 } }
);

如果您想删除多个字段,可以在$unset操作符中指定多个字段:




db.collection.update(
   { _id: <document_id> },
   { $unset: { "fieldToRemove1": 1, "fieldToRemove2": 1 } }
);

在这些例子中,<document_id>是您想要更新的文档的ID,fieldToRemove是您想要删除的字段名。需要注意的是,$unset操作符不会删除字段并且不会减少已用的存储空间。它只是将字段的值设置为null

2024-08-29



from django.shortcuts import render
from .models import Event
from django.utils.timezone import now
 
def events_list(request):
    # 获取当前日期时间
    today = now()
    # 查询未来的事件,排除已经结束的事件
    upcoming_events = Event.objects.filter(end__gte=today).order_by('start')
    # 查询今天结束的事件
    today_events = Event.objects.filter(start__lte=today, end__gte=today)
    # 查询已经结束的事件
    past_events = Event.objects.filter(end__lt=today).order_by('-end')
 
    return render(request, 'events_list.html', {
        'upcoming_events': upcoming_events,
        'today_events': today_events,
        'past_events': past_events,
    })

在模板中:




<!-- 显示未来事件 -->
<h2>Upcoming Events</h2>
<ul>
{% for event in upcoming_events %}
    <li>{{ event.name }} - {{ event.start|date:"SHORT_DATE_FORMAT" }}</li>
{% empty %}
    <li>No upcoming events.</li>
{% endfor %}
</ul>
 
<!-- 显示今天的事件 -->
<h2>Events Today</h2>
<ul>
{% for event in today_events %}
    <li>{{ event.name }} - {{ event.start|time:"SHORT_TIME_FORMAT" }} - {{ event.end|time:"SHORT_TIME_FORMAT" }}</li>
{% empty %}
    <li>No events today.</li>
{% endfor %}
</ul>
 
<!-- 显示已经结束的事件 -->
<h2>Past Events</h2>
<ul>
{% for event in past_events %}
    <li>{{ event.name }} - {{ event.end|date:"SHORT_DATE_FORMAT" }}</li>
{% empty %}
    <li>No past events.</li>
{% endfor %}
</ul>

这个例子中,我们首先从Django中导入了必要的模块,并定义了一个视图函数events_list,它根据日期计算出未来的事件、今天的事件和过去的事件,并将这些事件传递给模板进行渲染。在模板中,我们使用了Django模板标签来格式化日期和时间,并通过逻辑标签{% empty %}来处理没有事件的情况。

2024-08-29



# 拉取 MongoDB 4.x 镜像
docker pull mongo:4.4
 
# 启动 MongoDB 主节点容器
docker run --name mongo-master -d mongo:4.4 --replSet "rs0"
 
# 获取主节点容器的内网 IP
MASTER_IP=$(docker inspect -f '{{ .NetworkSettings.IPAddress }}' mongo-master)
 
# 启动 MongoDB 从节点容器并配置复制集
docker run --name mongo-slave -d mongo:4.4 --replSet "rs0" --master --slave --source $MASTER_IP
 
# 进入从节点容器执行 MongoDB Shell 脚本
docker exec -it mongo-slave mongo <<EOF
rs.initiate({
    _id: "rs0",
    members: [
        { _id: 0, host: "$MASTER_IP:27017" },
        { _id: 1, host: "localhost:27017" }
    ]
})
EOF

这段代码展示了如何使用Docker快速搭建一个MongoDB 4.x的一主一从复制集。首先,我们从Docker Hub拉取MongoDB 4.4的官方镜像。然后,我们启动主节点的容器,并设置复制集名称为"rs0"。接下来,我们获取主节点容器的内网IP地址,并用这个IP地址启动从节点容器,将其也加入到同一个复制集中。最后,我们通过在从节点容器中执行MongoDB Shell脚本来初始化复制集配置。

2024-08-29



# 假设已经安装了pymongo库,这是MongoDB的官方Python驱动程序
from pymongo import MongoClient
 
# 连接到MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['mydatabase']  # 选择数据库
collection = db['mycollection']  # 选择集合
 
# 插入文档
collection.insert_one({'name': 'Alice', 'age': 25})
 
# 查询文档
result = collection.find_one({'name': 'Alice'})
print(result)
 
# 假设已经安装了redis-py库,这是Redis的官方Python驱动程序
import redis
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 存储数据
r.set('key', 'value')
 
# 获取数据
value = r.get('key')
print(value)

这段代码展示了如何使用Python连接和操作MongoDB和Redis数据库。首先,使用pymongo连接MongoDB,然后插入、查询数据。对于Redis,使用redis-py库进行连接和键值对的读写操作。

2024-08-29



from rest_framework.authentication import TokenAuthentication
from rest_framework.permissions import IsAuthenticated
from rest_framework.throttling import UserRateThrottle
 
# 认证类
class CustomTokenAuthentication(TokenAuthentication):
    def authenticate(self, request):
        # 自定义认证逻辑
        pass
 
# 权限类
class CustomIsAuthenticated(IsAuthenticated):
    def has_permission(self, request, view):
        # 自定义权限逻辑
        pass
 
# 限流类
class CustomUserRateThrottle(UserRateThrottle):
    rate = "5/min"  # 自定义限流速率
 
    def get_cache_key(self, request, view):
        # 自定义缓存键的生成逻辑
        pass

这个代码示例展示了如何创建自定义的认证、权限和限流类,并且如何覆写它们的某些方法来实现自定义的行为。这有助于开发者根据自己的应用需求,灵活地应用认证、权限控制和流量控制。

2024-08-29

以下是使用Docker部署MySQL、Redis和MongoDB的简化版本的Docker Compose配置文件示例:




version: '3'
services:
  mysql:
    image: mysql:5.7
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpassword
      MYSQL_DATABASE: mydatabase
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - mysql-data:/var/lib/mysql
 
  redis:
    image: redis:5.0
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
      - redis-data:/data
 
  mongo:
    image: mongo:4.2
    ports:
      - "27017:27017"
    volumes:
      - mongo-data:/data/db
 
volumes:
  mysql-data:
  redis-data:
  mongo-data:

将以上内容保存为 docker-compose.yml 文件,然后在该文件所在目录下运行以下命令:




docker-compose up -d

该命令会在后台启动MySQL、Redis和MongoDB服务,并将它们的数据卷挂载到本地。你可以通过相应的端口访问这些服务,或者通过Docker命令进入容器进行操作。

2024-08-29

以下是使用MongoDB的Docker镜像搭建一个最简单的MongoDB副本集的步骤:

  1. 确保你的系统上安装了Docker。
  2. 创建一个名为 docker-compose.yml 的文件,内容如下:



version: '3.6'
 
services:
  mongo1:
    image: mongo:latest
    ports:
      - "27017:27017"
    volumes:
      - mongo1_data:/data/db
    command: mongod --replSet rs0
 
  mongo2:
    image: mongo:latest
    ports:
      - "27018:27017"
    volumes:
      - mongo2_data:/data/db
    command: mongod --replSet rs0
 
  mongo3:
    image: mongo:latest
    ports:
      - "27019:27017"
    volumes:
      - mongo3_data:/data/db
    command: mongod --replSet rs0
 
volumes:
  mongo1_data:
  mongo2_data:
  mongo3_data:
  1. 在终端中运行以下命令启动MongoDB副本集:



docker-compose up -d
  1. 连接到其中一个MongoDB实例:



docker exec -it <container-id-or-name> mongo
  1. 配置副本集,在MongoDB shell中执行:



rs.initiate(
  {
    _id: "rs0",
    members: [
      { _id: 0, host: "mongo1:27017" },
      { _id: 1, host: "mongo2:27017" },
      { _id: 2, host: "mongo3:27017" }
    ]
  }
)

这样,一个最简单的MongoDB副本集就搭建完成了。你可以通过 mongo1:27017, mongo2:27017, 或 mongo3:27017 连接到副本集进行数据的读写。

2024-08-29



package main
 
import (
    "fmt"
    "strings"
)
 
func main() {
    // 字符串操作
    str := "Hello, World!"
    reversedStr := reverseString(str)
    fmt.Println(reversedStr) // 输出: !dlroW ,olleH
 
    // 数组操作
    nums := [5]int{1, 2, 3, 4, 5}
    sum := sumArray(nums[:]...) // 使用切片操作数组
    fmt.Println(sum) // 输出: 15
 
    // 切片操作
    s := []string{"apple", "banana", "cherry"}
    for index, value := range s {
        if value == "banana" {
            fmt.Println(index) // 输出banana的索引: 1
        }
    }
}
 
// 字符串反转函数
func reverseString(s string) string {
    runes := []rune(s)
    for i, j := 0, len(runes)-1; i < j; i, j = i+1, j-1 {
        runes[i], runes[j] = runes[j], runes[i]
    }
    return string(runes)
}
 
// 计算任意数组和的函数
func sumArray(nums ...int) int {
    sum := 0
    for _, num := range nums {
        sum += num
    }
    return sum
}

这段代码展示了如何在Go语言中使用字符串、数组和切片,包括字符串反转、数组求和以及切片的索引查找。代码简洁明了,并且注重实用性,是学习Go语言基础的好例子。

2024-08-29

在选择Django或FastAPI时,关键因素通常包括项目规模、性能要求、开发速度、生态系统成熟度和个人喜好。

  1. 项目规模:如果你的项目需要快速开发且对性能要求不高,那么可以选择FastAPI,它提供了快速的开发和部署体验。如果项目规模较大且关注性能,那么Django可能是更好的选择,因为它有成熟的数据库整合和缓存机制。
  2. 性能要求:FastAPI通常被认为是一个高性能框架,因为它使用Python的类型注解和Pydantic模型进行自动化处理,并且依赖于Starlette,一个轻量级的ASGI框架。Django在性能上可能会略逊一筹,但Django的 ORM 和缓存系统经过了优化,适合大型项目。
  3. 开发速度:FastAPI 更快速,因为它使用Python类型注解和Pydantic模型,可以自动生成API文档,并提供快速的编码迭代周期。Django 在这方面可能稍慢,但其成熟的管理后台和大量第三方应用的生态系统可以加快开发速度。
  4. 生态系统成熟度:FastAPI 依赖的是较新的Python库,而Django有一个更成熟和广泛的生态系统,拥有大量第三方应用和插件。
  5. 个人喜好:这主要取决于个人的偏好和工作环境。有些开发者可能更喜欢Django的方式,有些可能更喜欢FastAPI的轻量级方法。

综合考虑这些因素,最终选择应该基于项目需求和团队成员的技能。如果需要快速开发并关注性能,FastAPI可能是更好的选择。如果项目规模大、需求稳定并且重视长期稳定性,那么Django可能是更好的选择。