DRF框架 一. 认识restful架构 REST,即Representational State Transfer的缩写 ,我们一般叫他'表现层状态转化' REST的路径设计思路是简洁: 资源(比如HTML,或者图片,文档之类的)他应是名词的,我们之前在获取商品的时候,我们可能会这样写:/get_products/ 但是这样是不对的.错的.我们在路径中不应该出现动词也就是get,我们使用rest设计路径就 会是这样:GET/products/ 这里的GET是请求方式,表示我们以get的方式来请…

一.版本控制组件 1.为什么要使用版本控制 首先我们开发项目是有多个版本的当我们项目越来越更新,版本就越来越多,我们不可能新的版本出了,以前旧的版本就不进行维护了像bootstrap有2.3.4版本的,每个版本都有它对应的url,https://v2.bootcss.com/ . https://v3.bootcss.com/这就需要我们对版本进行控制,这个DRF也给我们提供了一些封装好的版本控制方法 2.原理 1. 在DRF框架中,它默认帮我们设置了版本信息在request.version和r…

一.频率限制 1.频率限制是做什么的 开放平台的API接口调用需要限制其频率,以节约服务器资源和避免恶意的频繁调用. 2.频率组件原理 DRF中的频率控制基本原理是基于访问次数和时间的,当然我们可以通过自己定义的方法来实现.当我们请求进来,走到我们频率组件的时候,DRF内部会有一个字典来记录访问者的IP,以这个访问者的IP为key,value为一个列表,存放访问者每次访问的时间, { IP1: [第三次访问时间,第二次访问时间,第一次访问时间], IP2: [第三次访问时间,第二次访问时间,第一…

本篇对drf中的mixins进行简要的分析总结. from rest_framework import viewsets 在这个viewsets中,只有5类Minxin,他们与http方法对应如下: 下面,我们将逐个Mixins介绍! 1. CreateModelMixin # 源码 class CreateModelMixin(object): """ Create a model instance ==>创建一个实例 """ def c…

0x00 引言 本篇对drf中的mixins进行简要的分析总结.Mixins在drf中主要配合viewset共同使用,实现http方法与mixins的相关类与方法进行关联. from rest_framework import viewsets 在这个viewset中,只要有5类Minxin,他们与http方法对应如下: 下面,我们将逐个Mixins介绍! 0x01 CreateModelMixin # 源码 class CreateModelMixin(object): ""&quo…

   最近在DRF的序列化上踩过了不少坑,特此结合官方文档记录下,方便日后查阅. [01]前言    serializers是什么?官网是这样的”Serializers allow complex data such as querysets and model instances to be converted to native Python datatypes that can then be easily rendered into JSON, XML or other content…

一.APIView 我们在使用DjangoRestfulFramework的时候会将每个视图类继承APIView,取代原生Django的View类 APIView的流程分析: rest_framework>>views.py>>APIView 进入APIView APIView>>as_view 走as_view方法(此方法会在Django启动时,在路由文件内执行,最终返回一个view函数内存地址) 接下来我们回顾一下Django原生的as_view内的view方法内容…

解析模块 为什么要配置解析模块 1)drf给我们提供了多种解析数据包方式的解析类 form-data/urlencoded/json 2)我们可以通过配置来控制前台提交的哪些格式的数据后台在解析,哪些数据不解析 3)全局配置就是针对每一个视图类,局部配置就是针对指定的视图来,让它们可以按照配置规则选择性解析数据 源码入口 # APIView类的dispatch方法中 request = self.initialize_request(request, *args, **kwargs) # 点进去…

一.url控制 基本路由写法:最常用 from django.conf.urls import url from django.contrib import admin from app01 import views urlpatterns = [ url(r'^admin/', admin.site.urls), url(r'^books/', views.Books.as_view()), url(r'^book/', views.Book.as_view()), url(r'^login/…

一.认证组件 使用方法: ①写一个认证类,新建文件:my_examine.py # 导入需要继承的基类BaseAuthentication from rest_framework.authentication import BaseAuthentication from rest_framework.exceptions import AuthenticationFailed from app01 import models # 创建认证类,继承BaseAuthentication class…

序列化组件 知识点:Serializer(偏底层).ModelSerializer(重点).ListModelSerializer(辅助群改) 序列化与反序列化 序列化: 将对象序列化成字符串用户传输 反序列化: 将字符串反序列化成对象用于使用 drf的序列化与反序列化 序列化: 将Model类对象序列化成字符串用户传输 反序列化: 将字符串反序列化成Model对象用于使用 Serializer 序列化准备: 模型层: models.py class User(models.Model): SE…

假如把drf看做一个汉堡包,我们之前讲的模块属于汉堡包前面的盖盖(请求模块.渲染模块)和底底(异常模块.解析模块.响应模块),但是真正中间的夹心没有讲,那么今天我就和大家来看一下汉堡包的夹心(序列化及反序列化)到底是什么东西. drf序列化(Serializer) 什么是drf序列化?序列化就是将Model对象序列化成字符串用户传输 序列化使用 数据准备 models.py class User(models.Model): SEX_CHOICES = [ [0, '男'], [1, '女'],…

转自:https://blog.csdn.net/l_vip/article/details/79156113 引言 serializers是什么?官网是这样的”Serializers allow complex data such as querysets and model instances to be converted to native Python datatypes that can then be easily rendered into JSON, XML or other…

复习 """ 1.接口:url+请求参数+响应参数 Postman发送接口请求的工具 method: GET url: https://api.map.baidu.com/place/v2/search params: ak: 6E823f587c95f0148c19993539b99295 region: 上海 query: 肯德基 output: json 2.restful接口规范 https://api.baidu.com/v1/books?ordering=-pri…

解析模块 为什么要配置解析模块 (1).drf给我们通过了多种解析数据包方式的解析类. (2).我们可以通过配置来控制前台提交的那些格式的数据台解析,那些数据不解析. (3).全局配置就是针对一个视图类,局部配置就是针对指定的视图来,让我们可以按照选择性的解析数据. 源码入口 # APIView 类的disp方法中 request = self.initialize_request(request,*args,**kwargs) #点进去 # 获取解析类 parsers=self..get_pa…

知识点:Serializer(偏底层).ModelSerializer(重点).ListModelSerializer(辅助群改) 一.Serializer 偏底层 一般不用 理解原理 1.序列化准备: 模型层:models.py from django.db import models class User(models.Model): SEX_CHOICES = [ [0, '男'], [1, '女'], ] name = models.CharField(max_length=64) pw…

前言 最近因为政企部门的工作失误,导致我们的项目差点挂掉,客户意见很大,然后我们只能被动进入007加班状态,忙得嗷嗷叫,直到今天才勉强把项目改完交付,是时候写一个小结. 技术 因为前期需求不明确,数据量不大,人手也不多,所以我直接用Django做了后端,Django自带的admin可以作为管理后台使用,可以很快完成这个需求. 我们的前端有两个,一个数据展示大屏,一个可视化地图.前者使用Vue+ElementUI+DataV实现,后者使用jQuery+百度MapV. 大概的效果如下所示,涉及到数据…

一直想写个总结,不过实在太忙了,所以一直拖啊拖啊,拖到现在,不过也好,有了这段时间的沉淀,发现自己又有了小小的进步.哈哈...... 原想框架开发的相关开发步骤.文档.代码.功能.部署等都简单的讲过了,就此了结本系列文章,经过这段日子的深入学习,发现本系列文章讲的还是太肤浅了,很多东西都没有讲到,也没有说明白.所以过段时间空闲些了,会继续从理论上来讲解怎么去设计一个框架(也算是给自己定个目标,加加压力),有了前面的代码了解,再学习理论相信大家也更容易接受了. 小结 学习如逆水行舟,不进则退,当能…

Python自然语言处理工具小结 作者:白宁超 2016年11月21日21:45:26 目录 [Python NLP]干货!详述Python NLTK下如何使用stanford NLP工具包(1) [Python NLP]Python 自然语言处理工具小结(2) [Python NLP]Python NLTK 走进大秦帝国(3) [Python NLP]Python NLTK获取文本语料和词汇资源(4) [Python NLP]Python NLTK处理原始文本(5) 1 Python 的几个自…

上一篇文章整理了Base64算法的相关知识,严格来说,Base64只能算是一种编码方式而非加密算法,这一篇要说的MD5,其实也不算是加密算法,而是一种哈希算法,即将目标文本转化为固定长度,不可逆的字符串(消息摘要). 简单了解 MD5(Message Digest Algorithm 5),翻译过来是消息摘要算法第五版,按照惯例,我们推理可能也有MD2,MD3这样名字的历史版本.. 即使完全不了解这个算法的原理,我们也可以从命名中看出一些眉道,所谓摘要,就是一个简短的概括,像我写过的毕业论文,上…

iOS--->微信支付小结 说起支付,除了支付宝支付之外,微信支付也是我们三方支付中最重要的方式之一,承接上面总结的支付宝,接下来把微信支付也总结了一下 ***那么首先还是由公司去创建并申请使用微信支付所需的信息 1.接下来就是微信支付的集成步骤了,参考着开发文档来,非常简单的 下载SDK,项目中导入所需的文件WxPay文件夹中,注意其中的.a文件容易丢失 2.根据文档对其中支持的非arc进行设置 3.设置微信支付的URL types 4.接下来就是代码内部的事情了,做支付我们知道首先需要在ap…

一:编辑被键盘遮挡的问题 参考自:http://blog.csdn.net/windkisshao/article/details/21398521 1.自定方法 ,用于移动视图 -(void)moveInputBarWithKeyboardHeight:(float)_CGRectHeight withDuration:(NSTimeInterval)_NSTimeInterval; 2.注册监听 NSNotificationCenter *defaultCenter = [NSNotific…

K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了,在我们平常的生活中也会不自主的应用.比如,我们判断一个人的人品,只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了.这里就运用了KNN的思想.KNN方法既可以做分类,也可以做回归,这点和决策树算法相同. KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同.KNN做分类预测时,一般是选择多数表决法,即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本,预测为里面有最多类别数的类别.而KNN做回归时,一般是选择平均…

在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,…

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo…

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multipl…

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Adaboost的算法原理做了一个总结.这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结,重点对调参的注意事项做一个总结. 1. Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接,就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor两个,从名字就可以看出AdaBoostClassifier用于分类,AdaBoostRegressor用于回归. AdaBo…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系.前者的代表算法就是是boosting系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 1. 回顾boosting算法的基本原理 在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中…

前言 总括:详细讲述Cookie,LocalStorge,SesstionStorge的区别和用法. 人生如画,岁月如歌. 原文博客地址:Javascript本地存储小结 知乎专栏&&简书专题:前端进击者(知乎)&&前端进击者(简书) 1. 各种存储方案的简单对比 Cookies:浏览器均支持,容量为4KB UserData:仅IE支持,容量为64KB Flash:100KB,非HTML原生,需要插件支持 Google Gears SQLite :需要插件支持,容量无限制…