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How to use Django with Gunicorn

前端Vue结合后端DjangoFramework的在线生鲜超市(前后端分离)

用python获取股票数据、通过django用web展示_通过django搭建一个简易的web页面（实现数据的查询、添加、修改、删除）

django源码

求大神指教，如何学习Django源码？

Django源码分析（四）：请求来了

tutorial

$ python3 -m pip install Django==2.2
python -m django --version

install

Ubuntu部署Django项目方法详解 ng uswi

django项目中settings.py中的BASE_DIR的分析

1.__file__得到当前文件文件名字

2.os.path.abspath(file)得到当前文件的绝对路径

3.os.path.dirname(os.path.abspath(file))得到当前文件的上一层的文件夹路径

4.os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(file)))得到当前文件的上一次文件夹的上一层文件夹路径

grep -rn  BASE settings.py #当前文件的上一个目录是也 
'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR, 'templates'),],

关于django项目中settings.py中的BASE_DIR的分析

关于django：BASE DIR的绝对路径是什么？

依赖包到requirements.txt

项目搬迁，快捷导出环境依赖包到requirements.txt

项目搬迁的时候，需要把当前的环境依赖包导出，然后到部署项目的服务器上安装依赖。 我们可以通过下面的命令执行，把依赖包导出到requirements.txt文件里。 生成requirements.txt

pip freeze > requirements.txt

安装requirements.txt依赖

pip install -r requirements.txt

Django结合Pyecharts实现数据可视化

数据可视化图形展示pyecharts 大部分在这里啦

https://blog.csdn.net/qq_34156628/article/details/106308176

我的代码 在 https://github.com/evan886/pyecharts-learn

celery

Celery是由Python开发、简单、灵活、可靠的分布式任务队列，其本质是生产者消费者模型，生产者发送任务到消息队列，消费者负责处理任务

Celery由以下四部分构成：任务模块(Task)、消息中间件(Broker)、任务执行单元Worker、结果存储(Backend) 
  任务模块Task：包含异步任务和定时任务，异步任务通常在业务逻辑中被触发并发往任务队列，而定时任务由Celery Beat进程周期性的将任务发往任务队列
  消息中间件Broker：即为任务调度队列，接收任务生产者发来的消息（即任务），将任务存入队列。Celery本身不提供队列服务，官方提供了很多备选方案，支持RabbitMQ、Redis、Amazon SQS等，官方推荐RabbitMQ。
  任务执行单元Worker：Worker是任务执行单元，负责从消息队列中取出任务执行，它可以启动一个或者多个，也可以启动在不同的机器节点，这就是其实现分布式的核心。实时监控消息队列，获取队列中调度的任务并执行它。
  结果存储Backend：用于存储任务的执行结果。官方提供了诸多的存储方式支持：RabbitMQ、 Redis、Memcached、SQLAlchemy、Django ORM、Apache Cassandra、Elasticsearch

Django中使用Celery实现定时任务(用djcelery)

celery任务状态监控

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提高django的并发能力

如何提高django的并发能力

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