博客
关于我
通过cmd命令创建django项目,并在pycharm配置运行
阅读量:167 次
发布时间:2019-02-28

本文共 1590 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

在PyCharm中配置并运行Django项目

安装Django是开始一个Django项目的第一步。打开终端,输入以下命令安装Django:

pip install django

接下来,创建一个新的Django项目。运行以下命令,指定项目名称myproject

django-admin startproject myproject

这将创建一个名为myproject的新目录,里面包含了项目的基础文件结构。目录结构如下:

myproject/├── manage.py├── myproject/│   ├── __init__.py│   ├── settings.py│   ├── urls.py│   └── wsgi.py└── myproject/    └── __init__.py

进入项目目录,使用以下命令启动Django的开发服务器:

python manage.py runserver

注意:确保在运行命令前已经进入了myproject目录。Django服务器将在127.0.0.1:8000上运行。

在PyCharm中配置Django项目

打开PyCharm,选择文件 -> 打开,找到并打开myproject目录。

在PyCharm中,点击菜单栏中的 File -> Settings,选择 Project Interpreter,确保项目的环境正确配置。

接下来,设置PyCharm作为默认编辑器。选择 Run -> Edit Configurations...,点击 + 添加一个新的配置文件debug-runserver,填写以下参数:

  • Script parameters: runserver 127.0.0.1:8000(根据实际需求配置)
  • Working Directory: 项目根目录

点击 OK,然后运行配置好的脚本。

settings.py 中,将 ALLOWED_HOSTS 设置为 '*',允许所有本地访问:

ALLOWED_HOSTS = ['*']

配置模板和静态文件

settings.py 中,确保 TEMPLATES 配置正确:

TEMPLATES = [    {        'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',        'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR, 'templates')],        'APP_DIRS': True,        'OPTIONS': {            'context_processors': [                'django.template.context_processors.debug',                'django.template.context_processors.request',                'django.contrib.auth.context_processors.auth',                'django.contrib.messages.context_processors.messages',            ],        },    },]

创建一个 static 文件夹,放在项目根目录下。将其添加到 STATICFILES_DIRS 中:

STATICFILES_DIRS = [    os.path.join(BASE_DIR, 'static'),]

通过以上配置,你已经完成了Django项目的基本设置和PyCharm的配置。现在可以通过PyCharm的开发服务器轻松运行你的Django项目。

转载地址:http://epnj.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Objective-C实现获取CPU温度(附完整源码)
查看>>
Objective-C实现获取文件头的50个字符(附完整源码)
查看>>
Objective-C实现随机图生成器算法(附完整源码)
查看>>
OJ中常见的一种presentation error解决方法
查看>>
OK335xS UART device registe hacking
查看>>
ok6410内存初始化
查看>>
one_day_one--mkdir
查看>>
OpenCV 中的图像转换
查看>>
opencv&Python——多种边缘检测
查看>>
OpenCV-Python接口、cv和cv2的性能比较
查看>>
opencv26-模板匹配
查看>>
opencv5-图像混合
查看>>
opencv9-膨胀和腐蚀
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>