基于Django+sqlite3的Python工作日志平台完整教程

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。