以下是一个简化的docker-compose.yml文件示例，用于搭建MongoDB 6.0的高可用分片集群：

version: '3.8'
services:
  configsvr:
    image: mongo:6.0
    command: mongod --configsvr --replSet csReplSet
    ports:
      - "27019:27019"
    volumes:
      - "configsvr_data:/data/configdb"
    environment:
      - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=admin
      - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=admin
 
  shard1_mongod:
    image: mongo:6.0
    command: mongod --shardsvr --replSet shard1ReplSet --dbpath /data/db
    ports:
      - "27018:27017"
    volumes:
      - "shard1_data:/data/db"
    environment:
      - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=admin
      - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=admin
 
  shard2_mongod:
    image: mongo:6.0
    command: mongod --shardsvr --replSet shard2ReplSet --dbpath /data/db
    ports:
      - "27020:27017"
    volumes:
      - "shard2_data:/data/db"
    environment:
      - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=admin
      - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=admin
 
  mongos:
    image: mongo:6.0
    command: mongos --configdb configsvr:27019 --port 27017
    depends_on:
      - configsvr
    ports:
      - "27017:27017"
    volumes:
      - "mongos_data:/data/db"
    environment:
      - MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=admin
      - MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=admin
 
volumes:
  configsvr_data:
  shard1_data:
  shard2_data:
  mongos_data:

这个docker-compose.yml文件定义了一个MongoDB 6.0的配置服务器(configsvr)，两个分片(shard1和shard2)，以及一个mongos路由。它还为每个服务配置了相应的持久化数据卷，以便在容器重启后数据可以保留。

请注意，这个配置是为了演示目的而简化的。在生产环境中，你需要进一步配置网络，增加复制集和分片副本集的节点，并设置合适的资源限制和重启策略。

在Django中配置模板引擎，通常在项目的settings.py文件中通过TEMPLATES配置项来设置。以下是一个基本的模板引擎配置示例：

# settings.py
 
TEMPLATES = [
    {
        'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',
        'DIRS': [BASE_DIR / 'templates'],  # 指定模板文件的目录
        'APP_DIRS': True,  # 是否搜索每个应用的'templates'子目录
        'OPTIONS': {
            'context_processors': [
                'django.template.context_processors.debug',
                'django.template.context_processors.request',
                'django.contrib.auth.context_processors.auth',
                'django.contrib.messages.context_processors.messages',
            ],
        },
    },
]

在这个配置中：

• 'BACKEND' 指定了 Django 应使用的模板引擎类。
• 'DIRS' 是一个列表，包含了模板文件所在的文件系统路径。
• 'APP_DIRS' 控制是否在每个应用的 templates 子目录中查找模板文件。
• 'context_processors' 选项定义了哪些上下文处理器将被用来处理添加到模板上下文的额外信息。

确保在'DIRS'中指定的路径是项目中实际存在的，并且应用程序有读取该路径下文件的权限。

在Red Hat或CentOS上安装MongoDB 5.0，您可以遵循以下步骤：

1. 导入MongoDB公钥：

sudo rpm --import https://www.mongodb.org/static/pgp/server-5.0.asc

2. 创建MongoDB仓库文件：

echo '[mongodb-org-5.0]
name=MongoDB Repository
baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/5.0/x86_64/
gpgcheck=1
enabled=1
gpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-5.0.asc' | sudo tee /etc/yum.repos.d/mongodb-org-5.0.repo

3. 安装MongoDB：

sudo yum install -y mongodb-org

4. 启动MongoDB服务并设置开机自启：

sudo systemctl start mongod
sudo systemctl enable mongod

5. 验证MongoDB安装：

mongo --eval 'db.runCommand({ connectionStatus: 1 })'

以上步骤将安装MongoDB 5.0并启用服务，确保您的系统安全和稳定。

from django.db.models import signals
from django.dispatch import receiver
from django.db import models
 
# 定义一个简单的模型
class MyModel(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
 
# 当有新的对象被保存时，这个函数会被调用
@receiver(signals.post_save, sender=MyModel)
def my_handler(sender, **kwargs):
    print(f"{sender.__name__} 对象已被保存!")
 
# 使用示例
# 当创建一个MyModel实例并保存时，会触发上面定义的信号处理函数

这段代码演示了如何在Django中定义一个信号处理器，并在新的MyModel实例被保存时打印一条消息。这是学习Django信号处理的一个基本例子。

Django-datatable是一个为Django项目提供可扩展表格的库，它可以将HTML表格与数据相结合，并提供了一种简单的方式来添加交互性和复杂的数据操作。

以下是如何使用Django-datatable库的一个基本示例：

首先，你需要安装Django-datatable库，可以通过pip进行安装：

pip install django-datatable-view

然后，你需要在你的Django项目中的settings.py文件中添加django_datatable到你的INSTALLED_APPS列表中。

INSTALLED_APPS = [
    # ...
    'django_datatable',
    # ...
]

接下来，你需要在你的views.py文件中创建一个视图，并使用django_datatable的BaseDatatableView类。

from django_datatable.views import BaseDatatableView
from django.http import JsonResponse
 
class MyModelDatatableView(BaseDatatableView):
    model = MyModel
    columns = ['column1', 'column2', 'column3']
 
    def render_column(self, row, column):
        # 自定义列渲染方法
        if column == 'column1':
            return 'Custom {}'.format(row.column1)
        else:
            return super(MyModelDatatableView, self).render_column(row, column)
 
    def get_queryset(self):
        # 自定义查询集方法
        return super(MyModelDatatableView, self).get_queryset()
 
    def get_context_data(self, **kwargs):
        context = super(MyModelDatatableView, self).get_context_data(**kwargs)
        # 自定义上下文数据
        return context
 
    def render_row_action(self, row):
        # 自定义行动作渲染方法
        return '<a href="/path/to/details/{}">Details</a>'.format(row.pk)

最后，你需要在你的urls.py文件中添加一个URL来处理Django-datatable的请求。

from django.urls import path
from .views import MyModelDatatableView
 
urlpatterns = [
    # ...
    path('datatable/mymodel/', MyModelDatatableView.as_view(), name='mymodel-datatable'),
    # ...
]

在你的HTML模板中，你可以使用以下方式来添加一个数据表：

{% load datatable %}
 
{% datatable "myapp.MyModelDatatableView" "dt" %}
    <thead>
        <tr>
            <th>Column1</th>
            <th>Column2</th>
            <th>Column3</th>
            <th>Actions</th>
        </tr>
    </thead>
    <tbody>
        {% for row in dt.rows %}
        <tr>
            {% for column in row.columns %}
            <td>{{ column.data }}</td>
            {% endfor %}
        </tr>
        {% endfor %}
    </tbody>
{% enddatatable %}

这个示例展示了如何在Django项目中使用Django-datatable库来创建一个数据表视图。这个库提供了一个灵活的方式来定制数据表的行为，包括列的渲染和数据的查询。

由于完整的程序和开题报告内容过多，我将提供一个简化版的Django商品销售信息系统的框架示例。

首先，确保安装了Django：

pip install django

然后，创建一个新的Django项目：

django-admin startproject sales_system
cd sales_system

接下来，定义模型：

# sales_system/sales/models.py
from django.db import models
 
class Product(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
 
class Sale(models.Model):
    product = models.ForeignKey(Product, on_delete=models.CASCADE)
    quantity = models.IntegerField()
    total_price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)

然后，运行迁移来创建数据库表：

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

最后，可以创建一个简单的视图来展示商品销售信息：

# sales_system/sales/views.py
from django.http import HttpResponse
from .models import Sale
 
def sales_list(request):
    sales = Sale.objects.all()
    output = []
    for sale in sales:
        output.append(f"Product: {sale.product.name}, Quantity: {sale.quantity}, Total Price: {sale.total_price}")
    return HttpResponse('\n'.join(output))

在sales_system/sales/urls.py中添加路由：

# sales_system/sales/urls.py
from django.urls import path
from .views import sales_list
 
urlpatterns = [
    path('sales/', sales_list, name='sales_list'),
]

并在项目根目录的urls.py中包含销售模块的URL配置：

# sales_system/urls.py
from django.contrib import admin
from django.urls import include, path
 
urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('sales/', include('sales.urls')),
]

这个简单的示例展示了如何使用Django创建一个管理商品销售信息的基本系统。实际的项目会涉及更多的功能，如用户认证、表单处理、分页等。

# 假设我们已经有了Django项目和React前端项目，以下是Django后端的一个简化示例。
 
# 在Django的views.py中创建一个API视图
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.http import require_http_methods
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import json
 
# 假设我们有一个简单的用户模型和序列化器
from .models import User
from .serializers import UserSerializer
 
# 创建一个视图来获取所有用户
@csrf_exempt
def users_list(request):
    # 获取所有用户
    users = User.objects.all()
    serializer = UserSerializer(users, many=True)
    return JsonResponse(serializer.data, safe=False)
 
# 创建一个视图来获取单个用户
@csrf_exempt
def user_detail(request, pk):
    try:
        user = User.objects.get(pk=pk)
    except User.DoesNotExist:
        return JsonResponse({'error': 'User does not exist'}, status=404)
    
    if request.method == 'GET':
        serializer = UserSerializer(user)
        return JsonResponse(serializer.data)
 
    elif request.method == 'PUT':
        data = json.loads(request.body)
        serializer = UserSerializer(user, data=data)
        if serializer.is_valid():
            serializer.save()
            return JsonResponse(serializer.data)
        return JsonResponse(serializer.errors, status=400)
 
    elif request.method == 'DELETE':
        user.delete()
        return JsonResponse({'message': 'User was deleted successfully.'})
 
# 注册路由
# urls.py
from django.urls import path
from .views import users_list, user_detail
 
urlpatterns = [
    path('users/', users_list),
    path('users/<int:pk>/', user_detail),
]

这个示例展示了如何在Django中创建一个简单的RESTful API，包括获取所有用户和获取单个用户的接口。同时，它演示了如何使用JsonResponse返回JSON格式的响应，以及如何处理HTTP GET, PUT 和 DELETE 请求。注意，这个示例假设你已经有了User模型和UserSerializer，并且已经在Django项目中正确设置了路由。

# 安装Django
pip install django
 
# 创建一个新的Django项目
django-admin startproject myproject
 
# 进入项目目录
cd myproject
 
# 运行Django开发服务器
python manage.py runserver
 
# 在浏览器中打开 http://127.0.0.1:8000/ 查看运行结果

以上命令将帮助你安装Django，创建一个新的项目，并启动开发服务器。如果你能在浏览器中看到Django的欢迎页面，说明你的Django环境已经搭建成功。

在Django中，你可以使用模型的 .values() 方法将查询集的结果转换成字典的形式。如果你想要将查询结果中的每条记录转换为一个字典，可以直接使用 .values() 方法。如果你还需要包括主键在内，可以使用 .values_list() 方法，并传入 flat=True 参数。

以下是一个简单的例子：

from django.forms.models import model_to_dict
from myapp.models import MyModel
 
# 假设我们要查询MyModel中所有对象的字段
queryset = MyModel.objects.all()
 
# 将每个对象转换为字典
results_as_dicts = [model_to_dict(instance) for instance in queryset]
 
# 如果只需要特定字段，可以使用values方法
specific_fields = MyModel.objects.values('field1', 'field2')
 
# 将QuerySet转换为列表
specific_fields_list = list(specific_fields)

在这个例子中，results_as_dicts 是一个包含了所有对象字段的列表字典，specific_fields_list 是一个包含了特定字段的列表字典。使用 model_to_dict 函数可以将单个模型实例转换为字典，并确保包括所有字段。

MongoDB分片是一种将数据分散存储到不同服务器上的方法，以便处理大量数据和提高性能。以下是设置MongoDB分片的基本步骤和示例代码：

1. 配置分片环境：确保你有多个服务器运行MongoDB实例，并且这些实例能够进行网络通信。
2. 启动配置服务器：配置服务器存储集群的元数据。

mongod --configsvr --dbpath /data/configdb --port 27019

3. 启动分片：每个分片是一个MongoDB实例，存储数据集的一部分。

mongod --shardsvr --dbpath /data/sharddb0 --port 27018

4. 配置分片服务：在你的应用程序中配置MongoDB驱动程序，指定分片的服务器。
5. 启动路由服务器：路由服务器接收客户端请求，并将请求转发到正确的分片。

mongos --configdb cfg0.example.net:27019 --port 27017

6. 将分片添加到集群：通过MongoDB shell连接到mongos，并添加分片。

mongo --port 27017
sh.addShard("shard0/shard0-host:27018")

7. 分片数据：使用MongoDB的数据平衡工具（如balancer）来自动分布数据。

sh.startBalancer()

以上步骤和代码是基于MongoDB 3.6或更高版本的命令。在实际部署中，你还需要考虑安全性和监控，并且可能需要额外的配置，如副本集、自动分片等。