简介：本文的首席执行官Note将向您介绍Django与之相关的内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
Sqlalchemy使用两个级别。1是使用SQL表达式。坦率地说，您可以让您在Python中编写SQL。2是它的ORM。ORM使用会话。它可以在多个过程中管理会话和通过会话。操作业务自己。写作是通常的事务脚本（域模型通常称为贫血）。实际上的编码通常与1和1混合。
Django通过中间件的中部隐藏了连接/交易管理的概念，并且写作相对简单。它接近爪哇交通拥堵的交通拥堵。内容中没有SQL表达式级别。
但是，在可用于达到Sqlalchemy高峰的ORM中，它没有以其他语言看到。Ruby具有Sqlalchemy的阴影。
（1）烧瓶
烧瓶确实是“轻”。这确实是微框架。从Django到烧瓶的开发人员将确定
烧瓶是免费的，灵活的，并且具有强大的可扩展性。可以广泛使用第三方库的选择。您可以在开发过程中结合自己喜欢的车轮。它也可以与最受欢迎的Python库结合使用。
简介很简单，即使没有许多网络开发经验，您也可以快速建立网站
非常适合小型网站
非常适合开发Web服务API
没有开发大型网站的压力，但是代码架构需要由其本身设计。开发成本取决于开发人员的能力和经验
各个方面的表现等于或优于django
django自己的或第三方赞美功能，烧瓶总是找到第三方图书馆，就像第三方图书馆一样
烧瓶是灵活开发的，python基本上像烧瓶一样，但可能与django混合
烧瓶和关系数据库的组合并不比Django弱，并且其与NOSQL数据库的合作远胜于Django
烧瓶比django更具Pythonic，并且与Python的哲学更一致
（2）Django
Django太重了。除了网络框架，使用ORM和模板引擎，灵活性和自由度不够高
Django可以开发小型应用程序，但总会有一种“用牛刀杀死鸡”的感觉
Django自己的ORM非常好，全面评估略高于Sqlalchemy
Django自己的模板引擎简单易用，但其强大而全面的评估略低于Jinja
Django自己的ORM也使Django与关系数据库之间的关系过高。如果您想使用NOSQL数据，例如MongoDB，则需要选择合适的第三方图书馆。
Django目前支持非官方模板引擎（例如Jinja）
Django自己的数据库管理应用程序受到了良好接收
Django非常适合开发企业级别的网站：快速，可靠，稳定
Django成熟，稳定且完美，但与烧瓶相比，Django的整体生态相对封闭
Django是Python Web框架的先驱。有很多用户。第三方库是最丰富的。最好的Python图书馆。
Django也更容易开始。开发文件是详细的，完美的，丰富的相关信息
它并没有说Django-CMS是一个内容管理系统，而是它实际上是一个基本的开发平台。不像常规CMS，Django-CMS不是包装盒中使用的产品，也不提供许多内置模板和主题，允许用户快速构建一个网站。相反，可以使用Django-CMS要求用户熟悉Django，其构造过程非常“像”，这是与Django一起开发的过程。
本文总结了一日文档阅读经验。
从结构上讲，django-cms包含以下内容：
1.基本框架：
多站点支持 - 嗯，实际上是django
多语言支持。没有不同语言的页面。
页面管理。后台视觉支持，包括页面结构和插件（插件）的配置
可扩展菜单系统
集成/继承从Django模板系统。ADD占位符。
基于插件的扩展机制的集成-Django应用程序（APP）。
2.一组插件
文件
文本
谷歌地图
推特
闪光
视频
3.一组模板标签
show_menu
show_breadcrumb
show_submenu
占位符
... ... ...
4，其他
SEO支持
虚拟根（软根）
站点地图
（内容）版本历史记录功能
Em
在使用方面，Django-CMS的主要客户应该是程序员，而不是最终用户或设计师。这是由其部署过程确定的。当使用Django-CMS开发网站时，通常随后是以下步骤：
使用标准的django-admin.py startproject建立标准Django项目
modify settings.py，installed_apps添加了CMS，菜单和其他插件，Template_Context_Processors，语言和其他CMS_MOCKS。
使用manage.py syncdb生成数据库
开发模板和样式
manage.py runserver启动
然后使用背景系统构建目标网站结构
如果您发现无法满足需求，则可以访问Django-CMS网站以检查插件库或根据其扩展机制开发自己的插件。这纯粹是基于标准Django应用程序的开发（应用程序），以及与Django-CMS的集成。
尽管Django-CMS提供的功能不大，但它提供了一个非常好的基础架构，从而使开发人员可以快速构建产品。从这个角度来看，它似乎更适合增强的Django。
根据朋友和同事的强烈建议，我最近开始看到Python。实际上，这主要是因为Python是2007年的一种语言。我该如何与时代保持同步？最近，我似乎一直都有一定的经验。我希望与您分享。
我不打算从PY的语法基础开始，并直接谈论Django的经历：
要首先与Django联系，您需要了解这可能是他的榜样。建立模型就是一切。对于Java的人员来说，这仍然非常有吸引力（当然，这是动态语言的儿科部门）。看一个模型的示例：
懒惰，将用户直接带到django-admin中
类用户（型号。模型）：
用户名= models.charfield（_（_（'用户名'），maxlength = 30，unique = true，value_list = [validator.isalphanuseric]）
first_name = models.charfield（_（_（'firan name'），maxlength = 30，空白= true）
last_name = models.charfield（_（_姓氏'），maxlength = 30，空白= true）
电子邮件= models.emailfield（_（_（_mail地址'），空白= true）
密码= models.charfield（_（_（'密码'），maxlength = 128）
元类：
订购=（'用户名'，）
每个属性都是库表的字段，它非常简单明了。模型提供了许多类型的字段相似的电子邮件field.different字段具有不同的设置，您可以看到相应的原始设置。
模型类内还有类元。此类的属性制定了该表的某些访问策略，例如这里的排序。可以使用Model..ok的_Meta属性获得MetAclass中的属性。那么，该模型如何才能实现数据库的灵活操作table.LET看看。
首先分析/django/django/db/models/base.py，其中包含诸如model.model之类的定义：model：
看看班级定义的第一行，第一行足以让我考虑一段时间：
类模型（对象）：
__ metaclass__ = modelbase
模型使用新样式类定义。对于此内容，您可以让狗看。第一行是__Metaclass_属性的定义。此属性的值是modelbase，它是一个类。该课程的一个例子是此类，我相信您很头晕。然后以这种模型来解释，如果没有__ metaclass__，则实例是一个正常的过程。通过此属性过程，将会有更改：
第一个呼叫basemodel .__新__（CLS，名称，基础，attrs）。返回值是类型类型，然后使用此类创建一个实例。实际上，basemodel是模型的元模型，用于制定模型类的最终外观。有关Meta类的更多信息，请参阅此处。
然后我们的眼睛被转移到基本模型班上，我有一种直觉。梅塔（Meta），班级可以最终使用_meta将其带到这里。看一下基本模型的定义。有点长：
类Modelbase（类型）：
“所有模型的元类”
def __new __（Cls，Name，Bases，Attrs）：
＃如果这不是模型的子类，请不要做任何特别的事情。
如果名称=='模型'或不过滤（lambda b：issubclass（b，model），基地）：＃1 1
返回超级（modelbase，cls）.__新__（CLS，名称，基础，attrs）
＃创建类。
new_class = type .__ new __（Cls，Name，bases，{'__module__'：attr.pop（'__ module__'）}）＃2 2 2
new_class.add_to_class（'_ meta'，options（attr.pop（'meta'，none）））＃3
new_class.add_to_class（'dionNotexist'，types.classtype（'do notexist'，（objectdoesnotexist，），{}），{}）
＃建立完整列表＃4
对于基地的基础：
＃todo：检查“ _Meta”的存在是hackish。
如果在dir（基本）中的'_meta'：
new_class._meta.parents.append（基础）
new_class._meta.parents.extend（base._meta.parents）
model_module = sys.modules [new_class .__模块__]
如果getttr（new_class._meta，'app_label'，none）无：
＃通过查找一个级别来找出app_label。
＃对于'django.contrib.sites.models'，这将是“大小”。
new_class._meta.app_label = model_module .__名称__。拆分（'。'）[-2]＃5
＃如果我们有Alream创建此类，请尽早救助。
m = get_model（new_class._meta.app_label，name，false）＃6
如果m不是没有：
返回m
＃将所有属性添加到类中。
对于obj_name，obj in attr.items（）：
new_class.add_to_class（obj_name，obj）＃7 7
#ADD字段从父母那里继承
对于new_class._meta.parents中的父母：
for parent._meta.fields：
＃仅在此课程死亡时添加火场。
尝试：
new_class._meta.get_field（field.name）
除了fielddoesnotexist：
field.contribute_to_class（new_class，field.name）＃8
new_class._prepare（）
register_models（new_class._meta.app_label，new_class）＃9
＃由于进口的发生方式（递归），我们可能会或可能不会
＃该模型以框架注册的第一类。
＃只能是每个型号的一类，因此我们必须始终返回
＃注册版本。
返回get_model（new_class._meta.app_label，name，false）＃10
让我们简要分析此代码：
1.检查课程是否是模型的子类。如果没有，如果您不进行任何治疗，它将直接传递给父过程，这等同于正常处理类别。请注意，当多个继承继承时，超级应严格使用它。
2.使用类型创建类，创建一个普通的模型类
3.这句话非常重要。add_to_class是模型中的类方法。实际上，此方法将其传递到名称和值中，以将类属性添加到模型中。看到，原始的神奇_meta来自。add_to_class方法很简单。查看其代码：
def add_to_class（CLS，名称，值）：
如果名称=='admin'：
assert type（value）== types.classtype，“％s model MST的％r属性为类，而不是％s对象”％（name，cls ._____，type（value））
值=管理
如果hasattr（value，'contrute_to_class'）：
value.contribute_to_class（CLS，名称）
别的：
setttr（CLS，名称，值）
add_to_class = classMethod（add_to_class）
最后一句话是将此方法提出为类方法。特征是该方法的第一个参数是类。实际上，ClassMethod是装饰器。2.4之后，您可以使用@进行简要介绍。我在这里要提及的是他对管理员的特殊处理。尽管管理模块不在管理模块中，但仍与管理员的内容绑定。以下是“ contrute_to_class”方法的特殊处理。为什么django不会得到脱杯点？也将其包装成选项，一个是在基本模型（该元的包装）中制成的，另一个是在add_to_to_class方法中制成的。这有点不合理。我可能不太了解。我不知道他的意图。
4.元的集成，此类选项提供继承方法
5.获取Applabel，也就是说，将模型的名称分为第二个。我喜欢诸如2之类的设置
6. GET_MODEL方法将其输入缓存。
7.取出所有类属性，然后再进行一次，然后将一般属性安定回。如果此属性具有contrute_to_class，则可以执行该属性（可以完全这样的处理。
8.每个文件调用自己的控制_to_class方法用于特殊处理
9.输入缓存，我们暂时致电缓存。
10.很明显地看到注释。我们必须将模型放在缓存中。
结论：以上是首席CTO注释给所有人提出的Django的所有内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。