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Table des matières
? 1. Créez un modèle d'utilisateur personnalisé
? 2. Mettre à jour les paramètres.py
? 3. Créez et exécutez la migration
? 4. Contexte de gestion personnalisée (facultatif)
? 5. Créez un test de superutilisateur
? 6. Utiliser dans le formulaire (facultatif)
? Notes FAQ
Maison développement back-end Tutoriel Python Exemple de modèle d'utilisateur personnalisé Python Django personnalisé

Exemple de modèle d'utilisateur personnalisé Python Django personnalisé

Aug 01, 2025 am 06:41 AM

L'utilisation d'un modèle d'utilisateur personnalisé dans Django est recommandée, en particulier au début du projet; 2. étendre les champs en héritant de l'abstractUser et en modifiant la méthode de connexion, telles que la définition de la bo?te aux lettres comme champ de connexion unique; 3. Vous devez définir AUTH_USER_MODEL dans Settings.py pour pointer vers le modèle personnalisé à l'avance, sinon les modifications ultérieures entra?neront la rupture des clés étrangères; 4. Créez la migration et exécutez pour générer une structure de table de base de données; 5. Vous pouvez personnaliser la classe d'administration pour afficher de nouveaux champs en arrière-plan; 6. Créez un super utilisateur pour vérifier que la configuration est efficace; 7. Vous pouvez gérer la logique d'enregistrement via des formulaires personnalisés; 8. AbstractUser convient aux scénarios de champ étendus, et AbstractBaseuser est utilisé pour une authentification entièrement personnalisée; 9. Si vous avez besoin de masquer le nom d'utilisateur, il peut être généré automatiquement dans la méthode du formulaire ou de l'enregistrement. Le processus complet couvre la définition du modèle, la configuration, la migration, la gestion des arrière-plans et l'adaptation du formulaire, et les paramètres du modèle d'utilisateur doivent être terminés au début du projet pour éviter les problèmes de dépendance des données.

Exemple de modèle d'utilisateur personnalisé Python Django personnalisé

L'utilisation du modèle d'utilisateur personnalisé dans Django est recommandée, en particulier dans les premiers stades du projet. Il offre une plus grande flexibilité, comme l'expansion des champs (tels que le numéro de téléphone mobile, le surnom), la modification des méthodes d'authentification (telles que la connexion avec le courrier électronique au lieu du nom d'utilisateur) et une meilleure adaptation aux besoins futurs.

Exemple de modèle d'utilisateur personnalisé Python Django personnalisé

Vous trouverez ci-dessous un exemple complet du modèle d'utilisateur personnalisé Django , en utilisant l'extension AbstractUser et en définissant la bo?te aux lettres comme champ de connexion unique.


? 1. Créez un modèle d'utilisateur personnalisé

Supposons que votre projet s'appelle myproject et que votre application est appelée users .

Exemple de modèle d'utilisateur personnalisé Python Django personnalisé

Créez d'abord l'application (sinon déjà):

 Python manage.py startApp Utilisateurs

Définissez ensuite le modèle d'utilisateur personnalisé dans users/models.py :

Exemple de modèle d'utilisateur personnalisé Python Django personnalisé
 # utilisateurs / modèles.py
De Django.Contrib.auth.Models Import AbstractUser
à partir de modèles d'importation django.db

CustomUser de classe (AbstractUser):
    e-mail = modèles.emailfield (unique = true) # e-mail un téléphone unique = Models.charfield (max_length = 15, vierge = true, null = true)
    nause = modèles.charfield (max_length = 50, blanc = true, null = true)

    Username_field = 'email' # Connectez-vous avec Email requis_fields = ['username', 'first_name', 'last_name'] # champs dont les superutilisants ont besoin pour remplir def __str __ (self):
        retourner self.email

? Avis:

  • L'héritage de AbstractUser peut conserver les fonctions d'origine et étendre les champs en même temps.
  • USERNAME_FIELD est défini sur email , ce qui signifie que l'utilisateur se connecte via l'adresse e-mail.
  • REQUIRED_FIELDS est un champ (sauf le mot de passe) qui doit être entré lors de la création d'un superutilisateur.

? 2. Mettre à jour les paramètres.py

Dites à Django d'utiliser votre nouveau modèle d'utilisateur dans myproject/settings.py :

 # myproject / settings.py

# Modifier le modèle utilisateur par défaut auth_user_model = 'users.customUser'

# Autres paramètres ...
Installé_apps = [
    'django.contrib.admin',
    ?django.contrib.auth?,
    ?django.contrib.ContentTypes?,
    'django.contrib.Sessions',
    'django.contrib.messages',
    'django.contrib.staticfiles',
    ?utilisateurs?, # Registre Application Users]

?? Remarque: Cette étape doit être terminée avant la première migration! Sinon, les modifications ultérieures seront très gênantes.


? 3. Créez et exécutez la migration

 Python Management.py Makémigrations Utilisateurs
python manage.py migrer

Cela crée une structure de base de données contenant vos tables d'utilisateurs personnalisées.


? 4. Contexte de gestion personnalisée (facultatif)

Afin de faire appara?tre les champs personnalisés normalement dans Django Admin, modifiez users/admin.py :

 # utilisateurs / admin.py
De Django.Contrib d'importation Admin
à partir de django.contrib.auth.admin importation userAdmin
à partir de .models Importer la coutumier

Class CustomUserAdmin (userAdmin):
    modèle = coutumateur
    list_display = ['email', 'username', 'first_name', 'last_name', 'is_staff']
    fieldsets = userAdmin.FieldSets (
        (Aucun, {'Fields': ('Phone', 'surnom')}),
    )
    add_fieldssets = useradmin.add_fieldssets (
        (Aucun, {'Fields': ('Phone', 'surnom')}),
    )

admin.site.register (CustomUser, CustomUserAdmin)

? 5. Créez un test de superutilisateur

Exécutez la commande pour créer un superutilisateur:

 python manage.py créeuperuser

Entrez votre e-mail, nom d'utilisateur, mot de passe et autres informations, et connectez-vous à http://ipnx.cn/link/d5a44bdaee01bac1c4490d1aded4c0d8 pour voir s'il est efficace.


? 6. Utiliser dans le formulaire (facultatif)

Vous pouvez personnaliser le formulaire d'enregistrement pour vous adapter au nouveau modèle:

 # utilisateurs / forms.py
à partir des formulaires d'importation de Django
à partir de django.contrib.auth.forms Import UserCreationForm
à partir de .models Importer la coutumier

Class CustomUserCreationForm (UserCreationForm):
    Classe Meta:
        modèle = coutumateur
        Fields = ('Username', 'Email', 'First_name', 'last_name', 'password1', 'password2', 'Phone', 'Nelname')

Utilisez ensuite ce formulaire dans la vue pour traiter la logique d'enregistrement.


? Notes FAQ

  • Pourquoi ne pouvez-vous pas changer le modèle utilisateur à mi-chemin?
    Parce que les dépendances des clés étrangères de Django (telles que l'authentification, les sessions et l'entrée du journal) pointent tous vers auth.User , la modification des clés étrangères se cassera. Il doit donc être mis en place au début du projet.

  • AbstractUser vs AbstractBaseuser?

    • AbstractUser : adapté aux scénarios où seuls les champs doivent être élargis ou connectés (recommandés pour la plupart des cas).
    • AbstractBaseUser : personnalise entièrement la logique d'authentification (comme utiliser uniquement le numéro de téléphone mobile, la connexion sans mot de passe, etc.), ce qui est plus compliqué.
  • Comment se connecter avec un e-mail sans permettre aux utilisateurs de remplir le nom d'utilisateur?
    Vous pouvez générer automatiquement le nom d'utilisateur dans le formulaire (comme préfixé avec une bo?te aux lettres), ou remplacer save() .


Fondamentalement, c'est tout. Cet exemple couvre le processus complet de la définition du modèle à la gestion du backend et convient à la plupart des besoins du projet. Pas compliqué, mais il est facile d'ignorer les détails, en particulier AUTH_USER_MODEL DOIT être défini le plus t?t possible.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Polymorphisme dans les classes python Polymorphisme dans les classes python Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Le polymorphisme est un concept de base dans la programmation orientée objet Python, se référant à "une interface, plusieurs implémentations", permettant le traitement unifié de différents types d'objets. 1. Le polymorphisme est implémenté par la réécriture de la méthode. Les sous-classes peuvent redéfinir les méthodes de classe parent. Par exemple, la méthode Spoke () de classe animale a des implémentations différentes dans les sous-classes de chiens et de chats. 2. Les utilisations pratiques du polymorphisme comprennent la simplification de la structure du code et l'amélioration de l'évolutivité, tels que l'appel de la méthode Draw () uniformément dans le programme de dessin graphique, ou la gestion du comportement commun des différents personnages dans le développement de jeux. 3. Le polymorphisme de l'implémentation de Python doit satisfaire: la classe parent définit une méthode, et la classe enfant remplace la méthode, mais ne nécessite pas l'héritage de la même classe parent. Tant que l'objet implémente la même méthode, c'est ce qu'on appelle le "type de canard". 4. Les choses à noter incluent la maintenance

Arguments et paramètres de fonction Python Arguments et paramètres de fonction Python Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Les paramètres sont des espaces réservés lors de la définition d'une fonction, tandis que les arguments sont des valeurs spécifiques transmises lors de l'appel. 1. Les paramètres de position doivent être passés dans l'ordre, et l'ordre incorrect entra?nera des erreurs dans le résultat; 2. Les paramètres de mots clés sont spécifiés par les noms de paramètres, qui peuvent modifier l'ordre et améliorer la lisibilité; 3. Les valeurs de paramètres par défaut sont attribuées lorsqu'elles sont définies pour éviter le code en double, mais les objets variables doivent être évités comme valeurs par défaut; 4. Les args et * kwargs peuvent gérer le nombre incertain de paramètres et conviennent aux interfaces générales ou aux décorateurs, mais doivent être utilisées avec prudence pour maintenir la lisibilité.

Expliquez les générateurs et itérateurs Python. Expliquez les générateurs et itérateurs Python. Jul 05, 2025 am 02:55 AM

Les itérateurs sont des objets qui implémentent __iter __ () et __Next __ (). Le générateur est une version simplifiée des itérateurs, qui implémentent automatiquement ces méthodes via le mot clé de rendement. 1. L'ITERATOR renvoie un élément chaque fois qu'il appelle Next () et lance une exception d'arrêt lorsqu'il n'y a plus d'éléments. 2. Le générateur utilise la définition de la fonction pour générer des données à la demande, enregistrer la mémoire et prendre en charge les séquences infinies. 3. Utilisez des itérateurs lors du traitement des ensembles existants, utilisez un générateur lors de la génération de Big Data ou de l'évaluation paresseuse, telles que le chargement ligne par ligne lors de la lecture de fichiers volumineux. Remarque: les objets itérables tels que les listes ne sont pas des itérateurs. Ils doivent être recréés après que l'itérateur a atteint sa fin, et le générateur ne peut le traverser qu'une seule fois.

Python `@ ClassMethod` Décorateur expliqué Python `@ ClassMethod` Décorateur expliqué Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Une méthode de classe est une méthode définie dans Python via le décorateur @classMethod. Son premier paramètre est la classe elle-même (CLS), qui est utilisée pour accéder ou modifier l'état de classe. Il peut être appelé via une classe ou une instance, qui affecte la classe entière plut?t que par une instance spécifique; Par exemple, dans la classe de personne, la méthode show_count () compte le nombre d'objets créés; Lorsque vous définissez une méthode de classe, vous devez utiliser le décorateur @classMethod et nommer le premier paramètre CLS, tel que la méthode Change_var (new_value) pour modifier les variables de classe; La méthode de classe est différente de la méthode d'instance (auto-paramètre) et de la méthode statique (pas de paramètres automatiques), et convient aux méthodes d'usine, aux constructeurs alternatifs et à la gestion des variables de classe. Les utilisations courantes incluent:

Comment gérer l'authentification de l'API dans Python Comment gérer l'authentification de l'API dans Python Jul 13, 2025 am 02:22 AM

La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Quelles sont les méthodes Python Magic ou les méthodes Dunder? Quelles sont les méthodes Python Magic ou les méthodes Dunder? Jul 04, 2025 am 03:20 AM

Les MagicMethodes de Python (ou Méthodes Dunder) sont des méthodes spéciales utilisées pour définir le comportement des objets, qui commencent et se terminent par un double soulignement. 1. Ils permettent aux objets de répondre aux opérations intégrées, telles que l'addition, la comparaison, la représentation des cha?nes, etc.; 2. Les cas d'utilisation courants incluent l'initialisation et la représentation des objets (__init__, __repr__, __str__), les opérations arithmétiques (__add__, __sub__, __mul__) et les opérations de comparaison (__eq__, ___lt__); 3. Lorsque vous l'utilisez, assurez-vous que leur comportement répond aux attentes. Par exemple, __Repr__ devrait retourner les expressions d'objets refactorables et les méthodes arithmétiques devraient renvoyer de nouvelles instances; 4. Des choses sur l'utilisation ou la confusion doivent être évitées.

Comment fonctionne la gestion de la mémoire Python? Comment fonctionne la gestion de la mémoire Python? Jul 04, 2025 am 03:26 AM

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Décrivez la collection Python Garbage à Python. Décrivez la collection Python Garbage à Python. Jul 03, 2025 am 02:07 AM

Le mécanisme de collecte des ordures de Python gère automatiquement la mémoire grace à un comptage de référence et à la collecte périodique des ordures. Sa méthode principale est le comptage de référence, qui libère immédiatement la mémoire lorsque le nombre de références d'un objet est nul; Mais il ne peut pas gérer les références circulaires, donc un module de collecte d'ordures (GC) est introduit pour détecter et nettoyer la boucle. La collecte des ordures est généralement déclenchée lorsque le nombre de références diminue pendant le fonctionnement du programme, la différence d'allocation et de libération dépasse le seuil, ou lorsque GC.Collect () est appelé manuellement. Les utilisateurs peuvent désactiver le recyclage automatique via GC.Disable (), exécuter manuellement GC.Collect () et ajuster les seuils pour atteindre le contr?le via gc.set_thershold (). Tous les objets ne participent pas au recyclage des boucles. Si les objets qui ne contiennent pas de références sont traités par comptage de référence, il est intégré

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