百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 热门文章 > 正文

Vue3+Django4全新技术实战全栈项目(完结)

bigegpt 2024-09-20 13:53 3 浏览

"夏哉ke":quangneng.com/5339/

Vue3+Django4全新技术实战全栈项目

随着互联网技术的快速发展,前端和后端技术的更新换代也日益加速。近年来,Vue3和Django4作为前端和后端技术的佼佼者,逐渐成为了许多企业和开发者首选的技术方案。本文将介绍如何使用Vue3和Django4搭建一个全栈项目,帮助读者快速掌握这两门技术。

1. 环境准备

1.1 安装Node.js

Vue3是一个基于JavaScript的前端框架,因此需要安装Node.js环境。访问Node.js官网(https://nodejs.org/)下载并安装最新版本。

1.2 安装Python3

Django4是一个基于Python的后端框架,因此需要安装Python3环境。访问Python官网(https://www.python.org/)下载并安装最新版本。

1.3 安装Vue CLI

Vue CLI是Vue官方提供的一个脚手架工具,用于快速生成Vue项目。在命令行中执行以下命令安装Vue CLI:

npm install -g @vue/cli

1.4 安装Django

在命令行中执行以下命令安装Django:

pip install django

2. 创建项目

2.1 创建Vue3项目

在命令行中执行以下命令创建一个名为vue3_project的Vue3项目:

vue create vue3_project

按照提示选择Vue3版本和其他配置项。

2.2 创建Django4项目

在命令行中执行以下命令创建一个名为django4_project的Django4项目:

django-admin startproject django4_project

进入项目目录,创建一个名为app的应用:

cd django4_project
python manage.py startapp app

3. 配置数据库

在django4_project/django4_project/settings.py中配置数据库连接信息,这里以MySQL为例:

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'your_database_name',
        'USER': 'your_database_user',
        'PASSWORD': 'your_database_password',
        'HOST': 'your_database_host',
        'PORT': 'your_database_port',
    }
}

根据实际情况填写数据库连接信息。

4. 创建模型

在app/models.py中创建模型:

from django.db import models

class ExampleModel(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.IntegerField()

执行以下命令生成数据库表:

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

5. 编写API

在app/views.py中编写一个简单的API:

from django.http import JsonResponse
from .models import ExampleModel

def example_api(request):
    if request.method == 'GET':
        examples = ExampleModel.objects.all()
        data = [{'name': example.name, 'age': example.age} for example in examples]
        return JsonResponse(data, safe=False)

在django4_project/urls.py中添加API路由:

from django.contrib import admin
from django.urls import path, include

urlpatterns = [
    path('admin/', admin.site.urls),
    path('api/', include('app.urls')),
]

在app/urls.py中添加具体的API路径:

from django.urls import path
from .views import example_api

urlpatterns = [
    path('example/', example_api),
]

6. 编写Vue3组件

在vue3_project/src目录下创建一个名为ExampleComponent.vue的组件:

<template>
  <div>
    <h1>示例组件</h1>
    <ul>
      <li v-for="item in exampleData" :key="item.id">{{ item.name }} - {{ item.age }}</li>
    </ul>
  </div>
</template>

<script>
import axios from 'axios';

export default {
  data() {
    return {
      exampleData: [],
    };
  },
  created() {
    this.fetchData();
  },
  methods: {
    fetchData() {
      axios.get('http://localhost:8000/api/example/')
        .then(response => {
          this.exampleData = response.data;
        })
        .catch(error => {
          console.error(error);
        });
    },
  },
};
</script>

在vue3_project/src/App.vue中引入并使用该组件:

<template>
  <div id="app">
    <ExampleComponent />
  </div>
</template>

<script>
import ExampleComponent from './components/ExampleComponent.vue';

export default {
  components: {
    ExampleComponent,
  },
};

```

在vue3_project/src/main.js中注册ExampleComponent组件:

import { createApp } from 'vue'
import App from './App.vue'
import ExampleComponent from './components/ExampleComponent.vue'

const app = createApp(App)
app.component('ExampleComponent', ExampleComponent)
app.mount('#app')

7. 运行项目

7.1 运行Django后端

在命令行中进入django4_project目录,运行Django开发服务器:

python manage.py runserver

默认情况下,Django开发服务器会在http://127.0.0.1:8000/上运行。

7.2 运行Vue3前端

在命令行中进入vue3_project目录,运行Vue开发服务器:

npm run serve

默认情况下,Vue开发服务器会在http://localhost:8080/上运行。

8. 访问前端页面

在浏览器中访问http://localhost:8080/,你应该能够看到Vue3前端页面,并且能够看到从Django后端获取的数据显示在页面上。

9. 构建和部署

9.1 构建Vue3项目

在命令行中进入vue3_project目录,构建Vue项目:

npm run build

这将生成一个dist目录,其中包含静态文件,可以部署到任何静态文件服务器上。

9.2 部署Django项目

将Django项目部署到服务器上,可以使用Gunicorn作为WSGI服务器,配合Nginx作为反向代理服务器。具体的部署步骤可能会根据服务器环境和个人偏好有所不同。

10. 结束语

通过本文的介绍,你已经掌握了如何使用Vue3和Django4搭建一个全栈项目。这个项目涵盖了前端和后端的开发,以及如何将两者结合起来。你可以在此基础上继续深入学习Vue3和Django4的更多高级功能,以便在实际项目中更加得心应手。

相关推荐

方差分析简介(方差分析通俗理解)

介绍方差分析(ANOVA,AnalysisofVariance)是一种广泛使用的统计方法,用于比较两个或多个组之间的均值。单因素方差分析是方差分析的一种变体,旨在检测三个或更多分类组的均值是否存在...

正如404页面所预示,猴子正成为断网元凶--吧嗒吧嗒真好吃

吧嗒吧嗒,绘图:MakiNaro你可以通过加热、冰冻、水淹、模塑、甚至压溃压力来使网络光缆硬化。但用猴子显然是不行的。光缆那新挤压成型的塑料外皮太尼玛诱人了,无法阻挡一场试吃盛宴的举行。印度政府正...

Python数据可视化:箱线图多种库画法

概念箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况。例如:数据的中心位置,数据间的离散程度,是否有异常值等。把数据从小到大进行排列并等分成四份,第一分位数(Q1),第二分位数(Q2)和第三分位数(Q3)...

多组独立(完全随机设计)样本秩和检验的SPSS操作教程及结果解读

作者/风仕在上一期,我们已经讲完了两组独立样本秩和检验的SPSS操作教程及结果解读,这期开始讲多组独立样本秩和检验,我们主要从多组独立样本秩和检验介绍、两组独立样本秩和检验使用条件及案例的SPSS操作...

方差分析 in R语言 and Excel(方差分析r语言例题)

今天来写一篇实际中比较实用的分析方法,方差分析。通过方差分析,我们可以确定组别之间的差异是否超出了由于随机因素引起的差异范围。方差分析分为单因素方差分析和多因素方差分析,这一篇先介绍一下单因素方差分析...

可视化:前端数据可视化插件大盘点 图表/图谱/地图/关系图

前端数据可视化插件大盘点图表/图谱/地图/关系图全有在大数据时代,很多时候我们需要在网页中显示数据统计报表,从而能很直观地了解数据的走向,开发人员很多时候需要使用图表来表现一些数据。随着Web技术的...

matplotlib 必知的 15 个图(matplotlib各种图)

施工专题,我已完成20篇,施工系列几乎覆盖Python完整技术栈,目标只总结实践中最实用的东西,直击问题本质,快速帮助读者们入门和进阶:1我的施工计划2数字专题3字符串专题4列表专题5流程控制专题6编...

R ggplot2常用图表绘制指南(ggplot2绘制折线图)

ggplot2是R语言中强大的数据可视化包,基于“图形语法”(GrammarofGraphics),通过分层方式构建图表。以下是常用图表命令的详细指南,涵盖基本语法、常见图表类型及示例,适合...

Python数据可视化:从Pandas基础到Seaborn高级应用

数据可视化是数据分析中不可或缺的一环,它能帮助我们直观理解数据模式和趋势。本文将全面介绍Python中最常用的三种可视化方法。Pandas内置绘图功能Pandas基于Matplotlib提供了简洁的绘...

Python 数据可视化常用命令备忘录

本文提供了一个全面的Python数据可视化备忘单,适用于探索性数据分析(EDA)。该备忘单涵盖了单变量分析、双变量分析、多变量分析、时间序列分析、文本数据分析、可视化定制以及保存与显示等内容。所...

统计图的种类(统计图的种类及特点图片)

统计图是利用几何图形或具体事物的形象和地图等形式来表现社会经济现象数量特征和数量关系的图形。以下是几种常见的统计图类型及其适用场景:1.条形图(BarChart)条形图是用矩形条的高度或长度来表示...

实测,大模型谁更懂数据可视化?(数据可视化和可视化分析的主要模型)

大家好,我是Ai学习的老章看论文时,经常看到漂亮的图表,很多不知道是用什么工具绘制的,或者很想复刻类似图表。实测,大模型LaTeX公式识别,出乎预料前文,我用Kimi、Qwen-3-235B...

通过AI提示词让Deepseek快速生成各种类型的图表制作

在数据分析和可视化领域,图表是传达信息的重要工具。然而,传统图表制作往往需要专业的软件和一定的技术知识。本文将介绍如何通过AI提示词,利用Deepseek快速生成各种类型的图表,包括柱状图、折线图、饼...

数据可视化:解析箱线图(box plot)

箱线图/盒须图(boxplot)是数据分布的图形表示,由五个摘要组成:最小值、第一四分位数(25th百分位数)、中位数、第三四分位数(75th百分位数)和最大值。箱子代表四分位距(IQR)。IQR是...

[seaborn] seaborn学习笔记1-箱形图Boxplot

1箱形图Boxplot(代码下载)Boxplot可能是最常见的图形类型之一。它能够很好表示数据中的分布规律。箱型图方框的末尾显示了上下四分位数。极线显示最高和最低值,不包括异常值。seaborn中...