国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Node.js vs Django: Memilih Rangka Kerja Bahagian Belakang yang Tepat

Node.js vs Django: Memilih Rangka Kerja Bahagian Belakang yang Tepat

Nov 28, 2024 am 08:13 AM

Node.js vs Django: Choosing the Right Backend Framework

Mengenai pembangunan bahagian belakang, dua rangka kerja popular yang sering terlintas di fikiran ialah Node.js dan Django. Kedua-duanya mempunyai kekuatan dan kelemahan mereka, dan memilih yang sesuai untuk projek anda boleh menjadi tugas yang sukar. Dalam artikel ini, kami akan menyelidiki butiran Node.js dan Django, meneroka kebaikan dan keburukan mereka, untuk membantu anda membuat keputusan termaklum.
Node.js: Masa Jalan JavaScript
Node.js ialah masa jalan JavaScript yang dibina pada enjin V8 Chrome. Ia membolehkan pembangun menjalankan JavaScript pada bahagian pelayan, menjadikannya pilihan popular untuk aplikasi web masa nyata, perkhidmatan mikro dan API RESTful.
Kelebihan:

Pantas dan Boleh Skala: Node.js dibina pada model I/O yang tidak menyekat, dipacu peristiwa, menjadikannya sangat pantas dan boleh skala.
?JavaScript Everywhere: Dengan Node.js, anda boleh menggunakan JavaScript pada bahagian hadapan dan belakang, mengurangkan keluk pembelajaran dan meningkatkan produktiviti.
?Ekosistem Besar: Node.js mempunyai ekosistem pakej dan modul yang besar, menjadikannya mudah untuk mencari perpustakaan dan alatan untuk projek anda.

Keburukan:

Neraka Panggilan Balik: Sifat tak segerak Node.js boleh membawa kepada "neraka panggil balik", menjadikan kod lebih sukar dibaca dan diselenggara.
?Pengendalian Ralat: Pengendalian ralat Node.js boleh menjadi rumit, terutamanya untuk pemula.
?Berbilang Benang Terhad: Node.js direka bentuk untuk aplikasi berbenang tunggal, yang boleh mengehadkan prestasinya dalam tugas intensif CPU.

const express = memerlukan('express');
const bodyParser = memerlukan('body-parser');
aplikasi const = express();
port const = 3000;
app.use(bodyParser.json());
biarkan pengguna = [
{ id: 1, nama: 'John Doe', e-mel: 'john@example.com' },
{ id: 2, nama: 'Jane Doe', e-mel: 'jane@example.com' },
];
// Dapatkan semua pengguna
app.get('/users', (req, res) => {
res.json(pengguna);
});
// Dapatkan pengguna dengan ID
app.get('/users/:id', (req, res) => {
const id = parseInt(req.params.id);
pengguna const = users.find((user) => user.id === id);
jika (!pengguna) {
res.status(404).json({ mesej: 'Pengguna tidak ditemui' });
} lain {
res.json(pengguna);
}
});
// Cipta pengguna baharu
app.post('/users', (req, res) => {
const { nama, e-mel } = req.body;
const newUser = { id: users.length 1, name, email };
users.push(newUser);
res.json(newUser);
});
app.listen(port, () => {
console.log(Pelayan bermula pada port ${port});
});

Django: Rangka Kerja Web Python
Django ialah rangka kerja web Python peringkat tinggi yang membolehkan pembangunan pantas tapak web yang selamat, boleh diselenggara dan berskala. Ia menyediakan seni bina, templat dan API untuk membina aplikasi web yang mantap.
Kelebihan:

Pembangunan Pantas: Pendekatan termasuk bateri Django dan perpustakaan yang luas menjadikannya sesuai untuk prototaip dan pembangunan pantas.
?Selamat: Django menyediakan rangka kerja keselamatan yang teguh, melindungi aplikasi anda daripada kelemahan web biasa.
?Boleh skala: Django direka bentuk untuk mengendalikan trafik tinggi dan set data yang besar, menjadikannya pilihan yang bagus untuk aplikasi web yang kompleks.

Keburukan:

Keluk Pembelajaran Curam: Django mempunyai seni bina yang kompleks dan banyak ciri terbina dalam, yang boleh menggembirakan bagi pemula.
?Monolitik: Django direka bentuk sebagai rangka kerja monolitik, yang boleh menjadikannya lebih sukar untuk disepadukan dengan perkhidmatan atau rangka kerja lain.
?Prestasi: Penaipan dinamik dan overhed Django boleh menghasilkan prestasi yang lebih perlahan berbanding Node.js.

models.py:

daripada model import django.db

Pengguna kelas(model.Model):
id = models.AutoField(primary_key=True)
nama = model.CharField(panjang_maks=255)
e-mel = models.EmailField(unique=True)

serializers.py:

daripada rest_framework import serializers
daripada .models import Pengguna

kelas UserSerializer(serializers.ModelSerializer):
kelas Meta:
model = Pengguna
medan = ['id', 'nama', 'e-mel']

views.py:

daripada status import rest_framework
daripada rest_framework.response import Response
daripada rest_framework.views import APIView
daripada .models import Pengguna
daripada .serializers import UserSerializer

kelas UserListView(APIView):
def get(self, request):
pengguna = User.objects.all()
serializer = UserSerializer(pengguna, ramai=Benar)
return Response(serializer.data)

def post(self, request):

serializer = UserSerializer(data=request.data)
jika serializer.is_valid():
serializer.save()
return Response(serializer.data, status=status.HTTP_201_CREATED)
return Response(serializer.errors, status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)

urls.py:

dari laluan import django.urls
dari . paparan import
urlpatterns = [
path('users/', views.UserListView.as_view()),
]

Ingat, Node.js dan Django ialah rangka kerja berkuasa yang boleh membantu anda membina aplikasi yang menakjubkan. Luangkan masa untuk meneroka setiap pilihan dan pilih yang paling sesuai dengan keperluan anda.

Atas ialah kandungan terperinci Node.js vs Django: Memilih Rangka Kerja Bahagian Belakang yang Tepat. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial PHP
1502
276
Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Terangkan pernyataan Python. Terangkan pernyataan Python. Jul 07, 2025 am 12:14 AM

Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.

Apakah petunjuk jenis python? Apakah petunjuk jenis python? Jul 07, 2025 am 02:55 AM

TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread

Cara Menghidupkan Dua Senarai Sekali Python Cara Menghidupkan Dua Senarai Sekali Python Jul 09, 2025 am 01:13 AM

Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.

Apakah Iterator Python? Apakah Iterator Python? Jul 08, 2025 am 02:56 AM

Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

Tutorial Python Fastapi Tutorial Python Fastapi Jul 12, 2025 am 02:42 AM

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Cara Menguji API dengan Python Cara Menguji API dengan Python Jul 12, 2025 am 02:47 AM

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Skop pembolehubah python dalam fungsi Skop pembolehubah python dalam fungsi Jul 12, 2025 am 02:49 AM

Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam fungsi adalah pembolehubah tempatan dan hanya sah dalam fungsi; Ditakrifkan secara luaran adalah pembolehubah global yang boleh dibaca di mana sahaja. 1. Pembolehubah tempatan dimusnahkan kerana fungsi dilaksanakan; 2. Fungsi ini boleh mengakses pembolehubah global tetapi tidak dapat diubahsuai secara langsung, jadi kata kunci global diperlukan; 3. Jika anda ingin mengubah suai pembolehubah fungsi luar dalam fungsi bersarang, anda perlu menggunakan kata kunci nonlocal; 4. Pembolehubah dengan nama yang sama tidak mempengaruhi satu sama lain dalam skop yang berbeza; 5. Global mesti diisytiharkan apabila mengubah suai pembolehubah global, jika tidak, kesilapan unboundlocalerror akan dibangkitkan. Memahami peraturan ini membantu mengelakkan pepijat dan menulis lebih banyak fungsi yang boleh dipercayai.

See all articles