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「涨薪秘籍」
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03 | 初识Django:Django适合做什么?
04 | 用2个命令创建一个包含用户管理功能的后台
05 | 职位管理系统:开始Django之旅 :创建一个可以管理职位的后台
06 | 职位管理系统:产品体验优化:快速迭代完善应用
07 | 职位管理系统:添加自定义页面:让匿名用户可以浏览职位列表页
08 | 职位管理系统:添加自定义页面:让匿名用户可以查看职位详情
09 | 招聘评估系统:产品背景、迭代思维与MVP产品规划
10 | 招聘评估系统:唯快不破:在产品中使用产品迭代思维
11 | 招聘评估系统:数据建模 & 企业级数据库设计原则
12 | 招聘评估系统:创建应用和模型,分组展示页面内容
13 | 招聘评估系统:如何批量从Excel文件导入候选人数据
14 | 招聘评估系统:产品体验优化:候选人列表筛选和查询
15 | 招聘评估系统:省去单独的账号管理工作:企业域账号集成
16 | 招聘评估系统:批量设置面试官:面试官的导入、授权
17 | 招聘评估系统:产品新需求 :如何导出候选人的数据到CSV
18 | 招聘评估系统:如何记录日志方便排查问题
19 | 招聘评估系统:生产环境与开发环境配置分离
20 | 招聘评估系统:产品细节完善
21 | 简历投递和面试流程:定制更美观的主题
22 | 简历投递和面试流程:定制面试官权限
23 | 简历投递和面试流程:钉钉群消息集成&通知一面面试官
24 | 简历投递和面试流程:允许候选人注册登录: 集成Registration
25 | 简历投递和面试流程:候选人简历存储:创建简历Model
26 | 简历投递和面试流程:让候选人可以在线投递简历
27 | 简历投递和面试流程:使用Bootstrap来定制页面样式
28 | 简历投递和面试流程:简历评估&安排一面面试官
29 | 简历投递和面试流程:定制列表字段,查看简历详情
30 | 简历投递和面试流程:为已有系统数据库生成管理后台
31 | Django的中间件(Middleware)
32 | 创建请求日志、性能日志记录中间件
33 | 在Django中支持多语言
34 | 错误和异常日志上报:Sentry集成
35 | 错误和异常日志上报:捕获异常上报到Sentry并发送钉钉群通知
36 | Django安全防护:防止XSS跨站脚本攻击
37 | Django安全防护:CSRF跨站请求伪造和SQL注入攻击
38 | Django Rest Framework开放API
39 | 在Django中使用缓存&Redis的使用
40 | Django与Celery 集成:Celery的使用
41 | Django与Celery集成:异步任务
42 | Django与Celery集成:定时任务
43 | 文件和图片上传功能
44 | 实践中的问题:多数据库路由
45 | Django之美:大数据量的关联外键 (autocomplete_fields)
46 | Django之美:20行代码实现只读站点ReadOnlyAdmin
47| Django之美:10行代码自动注册所有Model到Admin管理后台
48 | Django之美:Signals信号及其使用场景
49 | Django之美:CSR架构总结之Celery
50 | Django之美:Sentry&Django Rest Framework
51 | Django之美:Django的常用插件
52 | 生产环境要注意哪些事项:生产环境的应用部署
53 | 应用水平扩展:使用负载均衡
54 | 让网站访问更快:使用CDN加速
55 | 让故障在第一时间被感知到:接入监控告警
56 | 生产环境中的安全:生产环境的安全设计
57 | 生产环境中的安全:应用安全
58 | 生产环境中的安全:架构安全
59 | 生产环境中的安全:数据安全
60 | 生产环境中的安全:密码安全与业务安全
61 | 云环境中的部署:Docker容器的基础用法
62 | 云环境中的部署:如何像分发集装箱一样发布应用
63 | 云环境中的部署:开发环境的容器化&构建小镜像
64 | 云环境中的部署:什么时候需要容器编排
65 | 云环境中的部署:阿里云上搭建Kubernetes集群
66 | 云环境中的部署:管理监控容器中的Django应用
67 | 云环境中的部署:应用日志收集与查询
68 | 云环境中的持续集成:CI/CD的工作流程
69 | 云环境中的持续集成:CI/CD的基本使用
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Django快速开发实战
小册名称:Django快速开发实战
### 50 | Django之美:Sentry & Django Rest Framework 在Django的广阔生态系统中,两个强大的工具——Sentry和Django Rest Framework(DRF),各自以其独特的方式展现了Django框架的灵活性与强大功能。它们不仅极大地提升了开发效率,还保障了应用的稳定性与可维护性。本章将深入探讨这两个工具如何携手共进,共同诠释Django之美。 #### 一、Sentry:错误监控与性能优化的守护者 在构建任何软件系统的过程中,错误监控与性能优化都是不可忽视的重要环节。Sentry,作为一款开源的错误追踪工具,它提供了实时、详细的错误报告,帮助开发者快速定位并解决应用中的问题。与Django集成后,Sentry成为了许多Django项目不可或缺的组成部分。 ##### 1.1 Sentry的安装与配置 要在Django项目中使用Sentry,首先需要创建一个Sentry账户并创建一个新的项目。完成这些步骤后,你会获得一个DSN(Data Source Name),它是连接你的Django应用与Sentry服务的密钥。 在Django项目中,通过安装`sentry-sdk` Python包,并在项目的`settings.py`文件中配置DSN,即可轻松集成Sentry。此外,根据需求,你还可以通过Sentry SDK配置错误日志的过滤、采样、附加上下文等功能,以实现更精细化的错误监控。 ```python # settings.py import sentry_sdk from sentry_sdk.integrations.django import DjangoIntegration sentry_sdk.init( dsn="https://your_public_dsn@oXXX.ingest.sentry.io/XXX", integrations=[DjangoIntegration()], # 其他配置... ) ``` ##### 1.2 深入Sentry的功能 - **实时错误追踪**:Sentry能够实时捕获并报告Django应用中发生的错误,包括堆栈跟踪、用户会话信息等,帮助开发者快速定位问题。 - **性能监控**:除了错误追踪外,Sentry还支持性能监控,帮助开发者了解应用的响应时间、CPU使用情况等关键性能指标。 - **事件管理与警报**:通过设置规则,Sentry可以自动将重要事件通知给相关开发人员,确保问题得到及时处理。 - **丰富的数据面板**:Sentry提供了丰富的数据面板,允许开发者从不同维度分析错误和性能数据,为决策提供支持。 ##### 1.3 实战案例:使用Sentry优化用户体验 假设你的Django应用遭遇了一个难以复现的间歇性错误,通过Sentry的错误报告,你可以发现该错误与用户的特定操作序列有关。利用Sentry的上下文信息和用户会话跟踪功能,你可以重建错误发生的场景,从而定位并解决问题。这一过程不仅提高了问题的解决效率,还提升了应用的稳定性和用户体验。 #### 二、Django Rest Framework:构建RESTful API的利器 Django Rest Framework(DRF)是一个功能强大的Django扩展,它使得构建RESTful Web API变得简单快捷。DRF提供了丰富的工具和类库,用于构建符合REST原则的网络应用接口。 ##### 2.1 DRF的安装与配置 安装DRF非常简单,只需通过pip安装`djangorestframework`包即可。安装完成后,你需要在Django项目的`settings.py`文件中添加`'rest_framework'`到`INSTALLED_APPS`列表中,以启用DRF。 ```python # settings.py INSTALLED_APPS = [ # ... 'rest_framework', # ... ] ``` ##### 2.2 DRF的核心组件 - **序列化器(Serializers)**:DRF的序列化器用于将Django模型转换为可供Web API使用的数据格式(如JSON),同时也支持反序列化,即将接收到的数据转换回Django模型实例。 - **视图(Views)**:DRF提供了多种视图类和视图集,它们简化了API视图的编写工作。通过这些视图,你可以轻松实现CRUD(创建、读取、更新、删除)操作。 - **路由(Routers)**:DRF的路由系统允许你快速定义API的URL模式,并通过视图集自动生成相应的路由。 - **认证(Authentication)**、**权限(Permissions)**和**限流(Throttling)**:DRF支持多种认证机制、权限控制和请求限流策略,帮助你保护API资源不被未授权访问。 ##### 2.3 实战案例:构建用户信息API 假设你需要为Django应用构建一个用户信息API,用于展示和更新用户的基本信息。使用DRF,你可以轻松实现这一需求。 首先,定义一个序列化器类,用于描述用户信息的输出格式: ```python from rest_framework import serializers from .models import User # 假设你已经定义了一个User模型 class UserSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model = User fields = ['id', 'username', 'email'] ``` 然后,编写一个视图集类,用于处理API的CRUD操作: ```python from rest_framework import viewsets class UserViewSet(viewsets.ModelViewSet): queryset = User.objects.all() serializer_class = UserSerializer ``` 最后,在urls.py中定义路由,将API的URL映射到视图集: ```python from django.urls import path, include from rest_framework.routers import DefaultRouter from .views import UserViewSet router = DefaultRouter() router.register(r'users', UserViewSet) urlpatterns = [ path('', include(router.urls)), # 其他URL模式... ] ``` 通过以上步骤,你就成功构建了一个简单的用户信息API。利用DRF提供的丰富功能,你可以进一步扩展这个API,增加认证、权限控制等高级特性。 #### 三、Sentry与DRF的协同工作 Sentry和DRF的结合,为Django应用的开发、测试和维护提供了全面的支持。Sentry通过实时错误追踪和性能监控,帮助开发者及时发现并解决API中的潜在问题;而DRF则提供了构建RESTful API所需的一切工具,使得API的开发更加高效和标准化。 在开发过程中,你可以将Sentry的SDK集成到DRF的视图和序列化器中,以便在API执行过程中捕获并报告任何异常。此外,你还可以通过Sentry的SDK添加自定义的监控点,比如API的响应时间、数据库查询次数等,以进一步优化API的性能。 综上所述,Sentry和Django Rest Framework作为Django生态系统中的两颗璀璨明珠,各自以其独特的功能和优势,共同提升了Django应用的开发效率和稳定性。它们的协同工作,不仅展现了Django框架的灵活性和强大功能,也为开发者构建高质量Web应用提供了有力的支持。
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