实现了hexo的md文件格式解析,通过什么方式怎么来迁移hexo的博客到django的博客呢?开始想到的是通过Django的manage.py的shell命令,通过shell可以执行写好的python脚本进行hexo的md文件格式解析并入库。后来想想为啥不直接自定义一个manage.py的命令直接进行迁移呢?就如我们新建Django工程迁移数据库一样,执行python manage.py mig
实现了hexo的md文件格式解析,通过什么方式怎么来迁移hexo的博客到django的博客呢?开始想到的是通过Django的manage.py的shell命令,通过shell可以执行写好的python脚本进行hexo的md文件格式解析并入库。后来想想为啥不直接自定义一个manage.py的命令直接进行迁移呢?就如我们新建Django工程迁移数据库一样,执行python manage.py mig
最近用django+Vue实现了一个博客应用,原来的hexo的博客用着也挺好,想继续留着用,于是就想将hexo生成的.md的博客内容文件解析后直接写到django的博客数据库里做同步显示。 hexo生成的.md文件内容主要分两部分,一部分是博客的信息、一部分是博客内容,博客信息包括标题、目录、标签、发布日期等,博客内容就是具体博客写的内容主体了。 ![hexo生成的.md文件内容](https
Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成。采用了MTV的框架模式,即模型M,视图V和模版T。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的,即是CMS(内容管理系统)软件。对于博客网站来说是典型的CMS应用。本文介绍通过Django+Vue的博客模版快速实现一个可用的博客网站。 这里用的博客模板是Gblog是一款nice的基于 vue 的博客模板
MySQL是常用的开源数据库,Python环境下django框架连接MySQL数据库用的是mysqlclient库,今天在用pip安装mysqlclient库时报错,特记录一下,避免后续继续踩坑。 # 环境说明: 操作系统:CentOS Linux 7.2 Python版本:Python 3.9.13 pip版本:pip 22.1.2 # 报错信息: 执行`pip3 install mysq
一般来说一个CMS系统如博客系统都需要一个好的富文本编辑器,现在大家更多的是选择MarkDown编辑器来编辑内容。Django作为python的主流web开发框架当然少不了markdown的插件。本文介绍如何在Django框架中引入markdown编辑器及在使用markdown时的注意事项。 在Django框架中引入markdown编辑器主要是通过安装引入Django-mdeditor库来实现
在前后端分离是大趋势的背景下,前端获取数据都是通过调用后台的接口来获取数据微服务的应用越来越多。Django是Python进行web应用开发常用的web框架,用Django框架进行web应用框架减少了很多工作,通常用很少量的代码就可以实现数据的增、删、改、查的业务应用,同样用Django的restframework的框架对外发布接口也是非常的简单方便,几行代码就可以将数据对象通过接口的方式提供服
初次用Django开发web应用,在试图用Pycharm进行debug的时候,出现了一个奇怪的问题。以正常模式启动或者在terminal启动都没有问题。但是以debug模式启动时,显示`can't find '__main__' module”`报错。在网上找了很久都没有看到解决方法,最后在某乎上看到一篇文章,在启动时加上`--noreload`参数,既可以debug模式启动。 **报错信息:
最近有个小项目,需要爬取页面上相应的资源数据后,保存到本地,然后将原始的HTML源文件保存下来,对HTML页面的内容进行修改将某些标签整个给替换掉。 对于这类需要对HTML进行操作的需求,最方便的莫过于**BeautifulSoup4**的库了。 样例的HTML代码如下: ```html <html> <body> <a class="videoslide" href="http:
![pandas](https://xiejava1018.github.io/xiejavaimagesrc/images/2022/20220223/pandas_logo.png) Pandas 是一个开源的第三方 Python 库,从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来,享有数据分析“三剑客之一”的盛名(NumPy、Matplotlib、Pandas)。是学习数
一图胜千言,将信息可视化(绘图)是数据分析中最重要的工作之一。它除了让人们对数据更加直观以外,还可以帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的想法等等。pandas 在数据分析、数据可视化方面有着较为广泛的应用。本文将通过实例介绍pandas的数据绘图。 ![pandas数据绘图](https://xiejava1018.github.io/xiejavaimagesrc/images/