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begin-with-django-blog-learning

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简介:
本项目是利用Django框架构建个人博客网站的学习教程。适合初学者了解并掌握如何使用Python Django快速搭建功能齐全的博客系统。 first-learn-django-blog是一个初学者在学习Django框架时创建的博客应用练习项目。这个项目主要用于熟悉Django的基本操作和Web开发流程,使用的Python版本为3.6,而Django框架的版本是2.0.5。 描述中提到的“第一次学习Django”意味着这个项目将涵盖Django的基础概念和核心功能。Django是一个高级的Python Web框架,它遵循模型-视图-控制器(MVC)设计模式,旨在简化网页开发过程。使用Python 3.6作为编程语言,意味着该项目利用了该版本引入的新特性,如类型注解和asyncawait语法,但不包括3.7及更高版本的特性。Django 2.0.5是一个稳定版本,它可能包含对路由、模板系统、数据库管理、表单处理等方面的改进和优化。 这个项目的核心技术栈是Django框架。Django具有许多特性,如内置的ORM(对象关系映射),用于与数据库交互;强大的管理界面(admin);以及支持用户认证和权限管理。在这个项目中,开发者可能已经实践了如何创建模型来定义数据结构,设置URL路由,编写视图函数来处理请求和响应,以及设计模板来呈现HTML页面。 在Django项目中,我们通常会看到以下几个主要部分: 1. **manage.py**:Django提供的命令行工具,用于启动服务器、迁移数据库、创建应用等。 2. **requirements.txt**:列出项目所依赖的库及其版本,确保在其他环境中可以复现项目。 3. **settings.py**:项目的配置文件,定义了数据库连接、应用列表、中间件、静态文件和媒体文件路径等。 4. **urls.py**:项目或应用的URL配置,定义了URL到视图的映射。 5. **wsgi.py**:用于部署项目的WSGI服务器入口。 6. **apps**:可能包含一个或多个应用,每个应用都有自己的模型、视图、模板和URL配置。 7. **static** 和 **media** 目录:分别存放静态资源(如CSS、JavaScript和图片)和用户上传的媒体文件。 8. **templates**:存放HTML模板文件,与视图配合渲染输出。 9. **models.py**:定义数据库模型,描述数据结构。 10. **views.py**:实现业务逻辑,处理HTTP请求并返回响应。 通过分析这个项目,初学者可以学习到Django的基础知识,如如何创建和管理模型、设置URL、编写视图函数、设计模板,并且了解如何使用Django的管理界面。同时还能了解到如何处理数据库操作、用户认证和权限管理以及部署和运行Django项目的方法。这样的练习有助于深入理解Web开发流程,并为进一步学习打下坚实基础。

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客服
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  • begin-with-django-blog-learning
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    本项目是利用Django框架构建个人博客网站的学习教程。适合初学者了解并掌握如何使用Python Django快速搭建功能齐全的博客系统。 first-learn-django-blog是一个初学者在学习Django框架时创建的博客应用练习项目。这个项目主要用于熟悉Django的基本操作和Web开发流程,使用的Python版本为3.6,而Django框架的版本是2.0.5。 描述中提到的“第一次学习Django”意味着这个项目将涵盖Django的基础概念和核心功能。Django是一个高级的Python Web框架,它遵循模型-视图-控制器(MVC)设计模式,旨在简化网页开发过程。使用Python 3.6作为编程语言,意味着该项目利用了该版本引入的新特性,如类型注解和asyncawait语法,但不包括3.7及更高版本的特性。Django 2.0.5是一个稳定版本,它可能包含对路由、模板系统、数据库管理、表单处理等方面的改进和优化。 这个项目的核心技术栈是Django框架。Django具有许多特性,如内置的ORM(对象关系映射),用于与数据库交互;强大的管理界面(admin);以及支持用户认证和权限管理。在这个项目中,开发者可能已经实践了如何创建模型来定义数据结构,设置URL路由,编写视图函数来处理请求和响应,以及设计模板来呈现HTML页面。 在Django项目中,我们通常会看到以下几个主要部分: 1. **manage.py**:Django提供的命令行工具,用于启动服务器、迁移数据库、创建应用等。 2. **requirements.txt**:列出项目所依赖的库及其版本,确保在其他环境中可以复现项目。 3. **settings.py**:项目的配置文件,定义了数据库连接、应用列表、中间件、静态文件和媒体文件路径等。 4. **urls.py**:项目或应用的URL配置,定义了URL到视图的映射。 5. **wsgi.py**:用于部署项目的WSGI服务器入口。 6. **apps**:可能包含一个或多个应用,每个应用都有自己的模型、视图、模板和URL配置。 7. **static** 和 **media** 目录:分别存放静态资源(如CSS、JavaScript和图片)和用户上传的媒体文件。 8. **templates**:存放HTML模板文件,与视图配合渲染输出。 9. **models.py**:定义数据库模型,描述数据结构。 10. **views.py**:实现业务逻辑,处理HTTP请求并返回响应。 通过分析这个项目,初学者可以学习到Django的基础知识,如如何创建和管理模型、设置URL、编写视图函数、设计模板,并且了解如何使用Django的管理界面。同时还能了解到如何处理数据库操作、用户认证和权限管理以及部署和运行Django项目的方法。这样的练习有助于深入理解Web开发流程,并为进一步学习打下坚实基础。
  • begin-your-journey-with-openrefine
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    本教程将引导您开始使用OpenRefine进行数据清洗和管理。通过一系列实用示例,帮助初学者掌握其强大功能,开启高效的数据处理之旅。 OpenRefine(原名Google Refine)是一款强大的数据清洗与转换工具,特别适合处理大量复杂的数据集。本教程旨在引导读者入门使用OpenRefine,并掌握其核心功能,从而提升个人在数据分析、信息管理等领域的效率。 **一、简介** OpenRefine是一个开源项目,提供了一个基于Web的界面供用户进行交互式数据操作。它能够方便地解决数据中的错误、不一致和格式问题,并支持批量编辑、清洗、转换与整合等功能,在学术研究及商业分析等多个领域中扮演着重要角色。 **二、安装与启动** 1. 下载OpenRefine最新版本,根据操作系统选择合适的安装包。 2. 安装完成后运行该软件。它将作为独立服务器工作,并可通过浏览器访问其界面进行操作。 **三、基本操作** 1. **导入数据**: 支持CSV、TSV、Excel等格式的数据文件的直接导入,甚至可以直接连接到数据库获取数据。 2. **浏览数据**: OpenRefine会以列表形式展示每一列的内容。用户可以通过下拉菜单查看每个字段的不同值。 3. **过滤数据**:利用文本框或下拉选项快速筛选出满足特定条件的数据行。 4. **排序与重排**: 可根据某一列的数值对整个表格进行升序或者降序排列,也可以调整各列的位置顺序。 **四、数据清洗** 1. **校正错别字**:通过“文本操作”中的“更正拼写”功能自动识别并修正错误单词。 2. **去除空格和特殊字符**: 使用内置的清除工具去除不需要的空白或符号。 3. **标准化日期格式**: 选择“转换”菜单下的相关选项统一所有日期字段的表现形式。 4. **去重**:利用专门的功能移除重复的数据记录。 **五、数据转换** 1. **函数应用**:运用如`edit.distinct()`和`edit.cell`等内置函数对单元格内容进行计算或更改。 2. **分列与合并**: 将单一字段拆分为多个子字段,或是将几个相关联的字段信息整合为一个单独的新字段。 3. **正则表达式**:利用强大的匹配模式来处理复杂的文本替换任务。 **六、高级功能** 1. **Facets(筛选项)**: 类似于搜索引擎侧边栏的功能,可以对数据集进行多维度分析与快速过滤。 2. **Cluster(聚类)**: 利用算法帮助发现并标记相似值以辅助数据清洗工作。 3. **历史记录**:所有操作都被详细记录下来,方便用户随时回溯查看或恢复之前的版本状态。 4. **导出结果**:完成处理后可以将最终的数据集保存为CSV、JSON等多种格式。 **七、实际应用场景** 1. 数据预处理: 在正式开始数据分析之前使用OpenRefine整理和准备数据。 2. 清洗数据库中的不规范记录: 对从数据库中提取出来的混乱或错误信息进行快速修复。 3. 网络爬虫后处理:用于管理网络抓取过程中获得的大量半结构化数据。 通过本教程的学习,读者能够掌握OpenRefine的基本功能,并解决实际工作中的各种数据问题。随着经验积累,还可以探索更多高级技巧以进一步提高工作效率和质量。现在就开启你的OpenRefine之旅吧!你会发现这个世界的数据变得更加清晰、有序。
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    本课程聚焦于使用深度学习技术进行时间序列预测。通过理论讲解与实践操作相结合的方式,深入探讨循环神经网络等模型的应用。适合对时间序列分析感兴趣的学员。 使用MLPs、CNNs 和 LSTMs 在 Python 中预测未来