django框架和环境搭建有什么联系

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-07-03 17:50 标签： python django框架

django框架主要用来做什么 django框架是来做什么的？

Django是一个基于Python的Web应用框架。主要是用来快速搭建高性能网站，网站CMS内容管理系统板块建设等。Django最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的。

自带管理后台，只需几行简单代码的设置，就可以让目标网站拥有一个强大的管理后台，轻松对内容进行增加、删除、修改与查找，并且能很方便地定制搜索、过滤等操作。

灵活的路由系统，可以定义优雅的访问地址，按需定义，毫无障碍。

强大的数据库 ORM，拥有强大的数据库操作接口(QuerySet API)，可以轻松执行原生 SQL。

易用的模板系统，自带强大、易扩展的模板系统。

国际化支持，支持多语言应用，允许定义翻译的文字，轻松翻译成不同国家/地区的语言。

django框架主要是用来搭建网站，和做网站内容建设板块。


    django深度学习框架 内容精选 换一换

  • 在线推理场景下若使用深度学习框架TensorFlow，需要安装该软件包。 AI框架：仅支持TensorFlow、MindSpore框架。如需进行在线推理，则需安装AI框架。 图2 运行环境 离线推理：是基于原有AI框架模型转换OM模型，不依赖于AI框架执行推理的场景。 在线推理：

  • 在线推理场景下若使用深度学习框架TensorFlow，需要安装该软件包。 AI框架：仅支持TensorFlow、MindSpore框架。如需进行在线推理，则需安装AI框架。 图2 运行环境 离线推理：是基于原有AI框架模型转换OM模型，不依赖于AI框架执行推理的场景。 在线推理：

    • django深度学习框架 相关内容

  • 在线推理场景下若使用深度学习框架TensorFlow，需要安装该软件包。 AI框架：仅支持TensorFlow、MindSpore框架。如需进行在线推理，则需安装AI框架。 图2 运行环境 离线推理：是基于原有AI框架模型转换OM模型，不依赖于AI框架执行推理的场景。 在线推理：

  • tfplugin：插件包，对接上层框架Tensorflow的适配插件。在线推理场景下若使用深度学习框架TensorFlow，需要安装该软件包。 AI框架：仅支持TensorFlow、MindSpore框架。如需进行在线推理，则需安装AI框架。 软件包详细说明可参考软件包介绍。 图1

    • django深度学习框架 更多内容

  • 在线推理场景下若使用深度学习框架TensorFlow，需要安装该软件包。 AI框架：仅支持TensorFlow、MindSpore框架。如需进行在线推理，则需安装AI框架。 图2 运行环境 离线推理：是基于原有AI框架模型转换OM模型，不依赖于AI框架执行推理的场景。 在线推理：

  • tfplugin：插件包，对接上层框架Tensorflow的适配插件。在线推理场景下若使用深度学习框架TensorFlow，需要安装该软件包。 AI框架：仅支持TensorFlow、MindSpore框架。如需进行在线推理，则需安装AI框架。 软件包详细说明可参考软件包介绍。 图1

  • （可选）深度学习框架包：在线推理或训练场景下若使用深度学习框架，需要获取该软件包。 （可选）python版本的proto：如果训练脚本依赖pro

  • （可选）深度学习框架包：在线推理或训练场景下若使用深度学习框架，需要获取该软件包。 （可选）python版本的proto：如果训练脚本依赖pro

  • 若使用深度学习框架TensorFlow，需要安装该软件包。 AI框架：仅支持TensorFlow、MindSpore框架。如需进行在线推理，则需安装AI框架。 软件包详细说明可参考软件包介绍。 图2 运行环境 离线推理：是基于原有AI框架模型转换OM模型，不依赖于AI框架执行推理的场景。

  • 随着深度学习的广泛应用，大量的深度学习框架及深度学习硬件平台应运而生，但不同平台的神经网络模型难以在其他硬件平台便捷的运行，无法充分利用新平台的运算性能。TVM（Tensor Virtual Machine）的诞生解决了以上问题，它是一个开源深度学习编译栈，它通过统一的中间表达（Intermediate

  • 随着深度学习的广泛应用，大量的深度学习框架及深度学习硬件平台应运而生，但不同平台的神经网络模型难以在其他硬件平台便捷的运行，无法充分利用新平台的运算性能。TVM（Tensor Virtual Machine）的诞生解决了以上问题，它是一个开源深度学习编译栈，它通过统一的中间表达（Intermediate

  • 支持多种边缘计算框架 支持客户端节点使用Tensorflow、Caffe、Pytorch三种深度学习框架生成的模型进行联邦学习，无需用户进行模型文件适配。 支持多种联邦汇聚算法 联邦聚合算法：联邦基础的加权平均算法，适用于各类计算梯度下降求解的算法。 学习率衰减：开启学习率衰减算法，

  • HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20%

  • 在线推理场景下若使用深度学习框架TensorFlow，需要安装该软件包。 AI框架：仅支持TensorFlow、MindSpore框架。如需进行在线推理，则需安装AI框架。 图2 运行环境 离线推理：是基于原有AI框架模型转换OM模型，不依赖于AI框架执行推理的场景。 在线推理：

  • tfplugin：插件包，对接上层框架Tensorflow的适配插件。在线推理场景下若使用深度学习框架TensorFlow，需要安装该软件包。 AI框架：仅支持TensorFlow、MindSpore框架。如需进行在线推理，则需安装AI框架。 软件包详细说明可参考软件包介绍。 图1

  • 在线推理场景下若使用深度学习框架TensorFlow，需要安装该软件包。 AI框架：仅支持TensorFlow、MindSpore框架。如需进行在线推理，则需安装AI框架。 图2 运行环境 离线推理：是基于原有AI框架模型转换OM模型，不依赖于AI框架执行推理的场景。 在线推理：

  • 若使用深度学习框架TensorFlow，需要安装该软件包。 AI框架：仅支持TensorFlow、MindSpore框架。如需进行在线推理，则需安装AI框架。 软件包详细说明可参考软件包介绍。 图2 运行环境 离线推理：是基于原有AI框架模型转换OM模型，不依赖于AI框架执行推理的场景。

  • 若使用深度学习框架TensorFlow，需要安装该软件包。 AI框架：仅支持TensorFlow、MindSpore框架。如需进行在线推理，则需安装AI框架。 软件包详细说明可参考软件包介绍。 图2 运行环境 离线推理：是基于原有AI框架模型转换OM模型，不依赖于AI框架执行推理的场景。

  • 若使用深度学习框架TensorFlow，需要安装该软件包。 AI框架：仅支持TensorFlow、MindSpore框架。如需进行在线推理，则需安装AI框架。 软件包详细说明可参考软件包介绍。 图2 运行环境 离线推理：是基于原有AI框架模型转换OM模型，不依赖于AI框架执行推理的场景。

  • 若使用深度学习框架TensorFlow，需要安装该软件包。 AI框架：仅支持TensorFlow、MindSpore框架。如需进行在线推理，则需安装AI框架。 软件包详细说明可参考软件包介绍。 图2 运行环境 离线推理：是基于原有AI框架模型转换OM模型，不依赖于AI框架执行推理的场景。

  • 安装框架插件包 训练场景下若使用深度学习框架TensorFlow，需要安装框架插件包Ascend-cann-tfplugin_xxx.run。 请参照安装训练软件的步骤安装框架插件包。 父主题：

  • 安装框架插件包 在线推理或训练场景下若使用深度学习框架TensorFlow，需要安装框架插件包Ascend-cann-tfplugin_xxx.run。 请参照安装开发套件包的步骤安装框架插件包。 父主题：

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  • 哈尔滨工业大学 杜鹏 华为 内容简介 本书系统地介绍了深度学习理论，内容涵盖深度学习概况、深度学习基础知识、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、无监督学习、深度强化学习、自动化机器学习、端云协同、深度学习可视化及深度学习的数据准备等，并基于MindSpore AI计算框架进行实践。

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  • 安装框架插件包 在线推理或训练场景下若使用深度学习框架TensorFlow，需要安装框架插件包Ascend-cann-tfplugin_xxx.run。 请参照安装开发套件包的步骤安装框架插件包。 父主题：

  • 3、至少掌握一种数据挖掘工具和深度模型训练工具，如Tensorflow、caffe、matlab； 4、对智能化算法、工具、框架感兴趣，具备创新意识，主动学习，对技术研究有热情，敢于面对各种技术挑战。 算法工程师 工作地 深圳 / 成都 岗位职责 1、AI、大数据处理等机器学习、深度学习、强化学习算法建模、分析、设计和研发；

  • 安装后处理及检查 安装框架插件包 安装深度学习框架 安装python版本的proto 配置环境变量 配置device的网卡IP 后续任务 父主题： 在物理机/虚拟机安装

  • 在昇腾设备上安装 安装开发套件包 安装框架插件包 安装深度学习框架 安装python版本的proto 配置device的网卡IP 配置环境变量 父主题： 安装开发环境

  • 安装后处理及检查 安装框架插件包 安装深度学习框架 安装python版本的proto 配置环境变量 配置device的网卡IP 安装后检查 后续任务 父主题： 在物理机/虚拟机安装

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我们都知道，Django是一种基于Python的Web开发框架。

那么，什么是Web开发？Web开发指的是开发基于B/S架构，通过前后端的配合，将后台服务器的数据在浏览器上展现给前台用户的应用。比如将电子购物网站的商品数据在浏览器上展示给客户，在基于浏览器的学校系统管理平台上管理学生的数据，监控机房服务器的状态并将结果以图形化的形式展现出来等等。

Django是一个由Python编写的具有完整架站能力的开源Web框架。使用Django，只要很少的代码，Python的程序开发人员就可以轻松地完成一个正式网站所需要的大部分内容，并进一步开发出全功能的Web服务。

Django本身基于MVC模型，即Model（模型）+View（视图）+ Controller（控制器）设计模式，因此天然具有MVC的出色基因：开发快捷、部署方便、可重用性高、维护成本低等。Python加Django是快速开发、设计、部署网站的最佳组合。

Django诞生于2003年，2006年加入了BSD许可证，成为开源的Web框架。Django这一词语是根据比利时的爵士音乐家Django Reinhardt命名的，有希望Django能够优雅地演奏（开发）各种乐曲（Web应用）的美好含义。

Online小组制作并维护了当地的几个新闻站点。新闻界独有的特点是快速迭代，从开发到上线，通常只有几天或几个小时的时间。为了能在截止时间前完成工作，Adrian和Simon打算开发一种通用的高效的网络应用开发框架，也就是Django。

2005年的夏天，当这个框架开发完成时，它已经用来制作了很多个World Online的站点。不久，小组中的Jacob Kaplan-Moss决定把这个框架发布为一个开源软件，于是短短数年，Django项目就有着数以万计的用户和贡献者，在世界范围内广泛传播。 原来的World Online的两个开发者（Adrian and Jacob）仍然掌握着Django，但是其发展方向受社区团队的影响更大。

Django具有以下特点：

  • 功能完善、要素齐全：该有的、可以没有的都有，常用的、不常用的工具都用。Django提供了大量的特性和工具，无须你自己定义、组合、增删及修改。但是，在有些人眼里这被认为是‘臃肿’不够灵活，发挥不了程序员的主动能力。（一体机和DIY你更喜欢哪个？）
  • 完善的文档：经过十多年的发展和完善，Django有广泛的实践经验和完善的在线文档。开发者遇到问题时可以搜索在线文档寻求解决方案。
  • 强大的数据库访问组件：Django的Model层自带数据库ORM组件，使得开发者无须学习其他数据库访问技术（SQL、pymysql、SQLALchemy等）。当然你也可以不用Django自带的ORM，而是使用其它访问技术，比如SQLALchemy。
  • 灵活的URL映射：Django使用正则表达式管理URL映射，灵活性高。
  • 丰富的Template模板语言：类似jinjia模板语言，不但原生功能丰富，还可以自定义模板标签。
  • 自带免费的后台管理系统：只需要通过简单的几行配置和代码就可以实现一个完整的后台数据管理控制平台。
  • 完整的错误信息提示：在开发调试过程中如果出现运行错误或者异常，Django可以提供非常完整的错误信息帮助定位问题。

在目前基于Python语言的几十个Web开发框架中，几乎所有的全栈框架都强制或引导开发者使用MVC设计模式。所谓全栈框架，是指除了封装网络和线程操作，还提供HTTP、数据库读写管理、HTML模板引擎等一系列功能的Web框架，比如Django、Tornado和Flask。

最早由Trygve Teenskaug在1978年提出，上世纪80年代是程序语言Smalltalk的一种内部架构。后来MVC被其他领域借鉴，成为了软件工程中的一种软件架构模式。MVC把Web框架分为3个基础部分：

模型(Model)：用于封装与应用程序的业务逻辑相关的数据及对数据的处理方法，是Web应用程序中用于处理应用程序的数据逻辑的部分，Model只提供功能性的接口，通过这些接口可以获取Model的所有功能。白话说，这个模块就是Web框架和数据库的交互层。

视图(View)：负责数据的显示和呈现，是对用户的直接输出。

控制器(Controller)：负责从用户端收集用户的输入，可以看成提供View的反向功能。

这三个部分互相独立，但又相互联系，使得改进和升级界面及用户交互流程，在Web开发过程任务分配时，不需要重写业务逻辑及数据访问代码。

Django对传统的MVC设计模式进行了修改，将视图分成View模块和Template模块两部分，将动态的逻辑处理与静态的页面展现分离开。而Model采用了ORM技术，将关系型数据库表抽象成面向对象的Python类，将表操作转换成类操作，避免了复杂的SQL语句编写。MTV和MVC本质上是一样的。

模板(Template)：将数据与HTML语言结合起来的引擎

视图(View)：负责实际的业务逻辑实现

Django的MTV模型组织可参考下图所示：

关于Python的安装，请参考站点中Python教程的相关部分，这里不再赘述。

建议安装最新版本的Python3，因为从Django2.0开始不再支持Python2.7。Python安装完毕后，会自动安装pip工具包。

Django对Python版本的依赖关系如下表所示：

Django的版本以及发行时间

成功安装Django后，以windows为例，在Python根目录下的Scripts目录中可找到一个django-admin.exe文件，这是Django的核心管理程序，最好将它加入操作系统的环境变量中，这样在以后的调用会比较方便。

新创建一个名叫mysite的项目django-admin 会自动创建一个和项目名一样的文件夹

Django会运行在本地的开发环境，输入地址就可以看到It worked 的画面。

创建一个名叫app01的应用 


django各个文件的作用

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