基于Django+sqlite3的Python工作日志平台完整教程
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更新于2024-11-13
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该资源描述了一个基于Python语言和Django框架,结合sqlite3数据库的项目。该项目是一个工作日志平台,提供了源码以及完整的部署文档,适合初学者上手操作。资源包括代码压缩包、部署文档和代码运行版本要求等详细信息。
### Django框架知识点
1. **Django简介**:Django是一个高级的Python Web框架,鼓励快速开发和干净、实用的设计。它处理了Web开发中的许多麻烦事,让你可以专注于编写应用程序,无需重新发明轮子。
2. **sqlite3数据库**:sqlite3是Django内置的轻量级数据库,适合小型项目。它不需要单独的服务器进程,所有的数据库操作都在一个单一的文件中完成,非常适合用于学习和快速原型开发。
### Python项目部署流程
1. **环境准备**:
- 确保系统中安装了Python 3.7或更高版本。
- 安装适用于Python 3.7的Django版本(通常使用`pip install django`命令安装)。
2. **代码获取**:
- 下载提供的`python高分项目 基于Django+sqlite3实现的工作日志平台源码+资料齐全+部署文档.zip`压缩包。
3. **代码解压与配置**:
- 解压文件,获取代码项目文件夹。
- 使用IDE(例如PyCharm或IntelliJ IDEA,文档中提到使用IDEA)打开项目,并确保IDE配置了正确的Python解释器环境。
4. **项目库安装**:
- 根据部署文档中的指导,使用`pip`安装项目所需的依赖库。通常包括Django及其相关的第三方应用或库。
5. **运行程序**:
- 遵循部署文档或运行提示操作,可能包括执行Django的迁移命令(如`python manage.py migrate`)来设置数据库模式。
- 使用IDE或命令行运行程序(如`python manage.py runserver`),启动Django开发服务器。
### Python学习与项目定制
除了项目本身的使用说明,资源提供者还提供了关于Python学习和项目定制服务的信息:
1. **Python资讯**:
- 提供Python或人工智能项目的定制服务。
- 提供Python或人工智能程序的定制开发。
- 提供Python科研合作机会。
2. **技术栈参考**:
- Django:一个强大的Python Web框架。
- Flask:轻量级的Python Web框架。
- Pytorch:一个开源机器学习库,广泛用于深度学习。
- Scrapy:一个快速高级的Web爬虫框架。
- PyQt:一个用于创建图形用户界面的Python工具包。
- 爬虫:指自动化抓取网页数据的程序。
- 可视化:将数据转化为图形或图表的过程。
- 大数据:涉及大量数据的存储、分析和管理的技术。
- 推荐系统:一个能够预测用户对某些商品或内容的喜好的系统。
- 人工智能:利用计算机模拟人类智能处理任务。
- 大模型:指的是大型的机器学习模型,通常具有大量的参数,需要大量的数据进行训练。
资源名称中提及的`FlexyGears-master`可能是项目中的一个组件或者示例工程的名称,具体功能和用途未在描述中明确说明,可能需要查看资源中的其他文件或者代码注释来了解详细信息。
以上便是从提供的文件信息中提取的相关知识点概述。
2024-05-25 上传
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