使用 iframe

django 使用 iframe 时，可能浏览器会出现错误，根据提示信息发现是因为 X-Frame-Options=deny 导致的。

Refused to display xxx in a frame because it set 'X-Frame-Options' to 'deny'.

官方文档中关于点击劫持保护

点击劫持保护

The X-Frame-Options HTTP 响应头是用来给浏览器指示允许一个页面可否在 , </code>,<code><embed></code> 或者 <code><object></code>中展现的标记。站点可以通过确保网站没有被嵌入到别人的站点里面，从而避免点击劫持（clickjacking）攻击。它有三个值：</p> <ul><li>DENY ：表示该页面不允许在 frame 中展示，即便是在相同域名的页面中嵌套也不允许</li><li>SAMEORIGIN ：表示该页面可以在相同域名页面的 frame 中展示</li><li>ALLOW-FROM uri ：表示该页面可以在指定来源的 frame 中展示</li></ul> <p>根据上述 X-Frame-Options的三个值描述，只要修改django的X-Frame-Options为SAMEORIGIN ，那么相同域名页面就可以使用frame中展示。</p> <h2>启用 X-Frame</h2> <p>在 settings.py 中的中间件中，启用了 <code>django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware</code> 中间件即开启了 X-Frame，django 是默认开启的。</p> <pre><code class="prism language-py">MIDDLEWARE = [...'django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware',... ] </code></pre> <h2>允许同域名使用 iframe</h2> <p>默认情况下，中间件将为每个出站的 <code>HttpResponse将X-Frame-Options</code> 头设置为 <code>DENY</code>。如果希望设置为其他值，可以在 settings.py 中的X_FRAME_OPTIONS设置：</p> <pre><code class="prism language-py">X_FRAME_OPTIONS = 'SAMEORIGIN' </code></pre> <h2>指定视图不使用 X-Frame</h2> <p>如果在使用此中间件的情况下，希望个别视图不使用 X-Frame ,则可以使用装饰器 <code>xframe_options_exempt</code></p> <pre><code class="prism language-py">from django.http import HttpResponse from django.views.decorators.clickjacking import xframe_options_exempt@xframe_options_exempt def ok_to_load_in_a_frame(request):return HttpResponse("此页面可以使用 iframe 加载") </code></pre> <p>注意：如果要提交表单或访问框架或 iframe 中的会话 cookie，则可能需要修改 <code>CSRF_COOKIE_SAMESITE</code> 或 <code>SESSION_COOKIE_SAMESITE</code> 设置。</p> <h2>指定视图使用 X-Frame</h2> <p>在指定视图中使用 X-Frame，也可以使用装饰器</p> <pre><code class="prism language-py">from django.http import HttpResponse from django.views.decorators.clickjacking import xframe_options_deny from django.views.decorators.clickjacking import xframe_options_sameorigin@xframe_options_deny def view_one(request):return HttpResponse("不能在 iframe 中使用")@xframe_options_sameorigin def view_two(request):return HttpResponse("可以在同域的 iframe 中使用") </code></pre> <h1>其他组件工具</h1> <h2>验证码</h2> <p>为了防止爬虫程序或其他非人为操作，会使用验证码进行检查，一般常用的验证码方式有：</p> <ul><li>图片验证码</li><li>滑动验证码</li><li>短信验证码</li><li>邮箱验证码</li></ul> <h3>pillow 库</h3> <p>pillow 库是 python 的一个比较简单方便的图形工具库</p> <blockquote> <p>pip install pillow<br /> 需注意的是，使用 pillow 时，是引入 PIL 库</p> </blockquote> <p>pillow 有三个主要的类，分别是 Image、ImageDraw 和 ImageFont 类。</p> <h3>画布 Image 类</h3> <p>Image 类可以创建画布，所有的绘制图形都会在画布上进行。创建画布时需指定画布大小、颜色等信息。</p> <h3>画笔 ImageDraw 类</h3> <p>ImageDraw 类用来在画布上进行绘制图案，使用时需指定画笔的颜色、绘制方式(具体的图形或绘制路径)、绘画起始坐标、结束坐标等信息。</p> <h3>字体 ImageFont 类</h3> <p>ImageFont 类可以将文本绘制为图像，使用时需要指定字体、大小、文本内容等信息</p> <h3>绘制流程</h3> <p>绘制流程一般为创建画布、绘制文本到画布上、绘制干扰图像到画布上。</p> <pre><code class="prism language-py">from PIL import Image, ImageDraw, ImageFontdef new_code_img(request):# 创建画布bg = (220, 220, 180) # 画布背景色，RGBimg = Image.new('RGB', (120, 30), bg) # 创建画布，使用RGB模式，画布大小为120*30，指定背景色# 在画布上创建画笔对象draw = ImageDraw.Draw(img, 'RGB') # 指定画布，创建画笔对象，使用RGB模式# 随机生成4位字符chars = ''while len(chars) < 4:flag = random.randint(0, 2)char = chr(random.randrange(48, 57) if flag == 0 else random.randrange(65, 90) if flag == 1 else random.randrange(97, 122))if len(chars) == 0 or chars.count(char) == 0:chars += char# 保存验证字符到 sessionrequest.session['code'] = chars# 创建字体font = ImageFont.truetype(font='static/font/Fangz.ttf',size=25)# 绘制内容for char in chars:# 指定字体颜色font_color = (random.randrange(255), random.randrange(255), random.randrange(255))# 字符坐标xy = (15 + chars.index(char) * 25, random.randint(0, 5))# 绘制字符draw.text(xy, char,font=font,fill=font_color)# 画干扰点for i in range(50):# 干扰点坐标xy = (random.randrange(120), random.randrange(30))# 干扰点颜色p_color = (random.randrange(255), random.randrange(255), random.randrange(255))# 绘制干扰点draw.point(xy, p_color)# 删除画笔和字体，释放资源del drawdel font# 生成图片对象，返回响应import io# 创建缓冲对象buf = io.BytesIO()# 保存图片到缓冲区img.save(buf, 'png')# 从缓冲区获取图片，添加到响应对象中，并返回return HttpResponse(content=buf.getvalue(), content_type='image/png') </code></pre> <h3>前端使用验证码</h3> <p>在前端可以使用 img 标签来获取验证码图片，并添加点击重新获取事件</p> <pre><code class="prism language-html"><img src='/new_code_img/' onclick='this.src="/new/code_img/?t="+new Date()*1'> </code></pre> <p>添加参数是为了确保每次请求时路径不一样，获取的都是新的验证码图片。</p> <h2>分页器 Paginator</h2> <p>django 提供了一个很方便的数据分页工具: 分页器 Paginator，用于数据模型的分页。使用时(通常在视图处理函数中)将查询到的数据模型传入即可。使用分页器可以十分方便的获取当前页号、上页下页页号、是否有上下页等信息。</p> <pre><code class="prism language-py">from django.core.paginator import Paginatordef order_list(request):# 获取查询关键字kw = request.GET.get('kw', '')# 获取展示页码page = request.GET.get('p', 1)# 获取查询数据orders = Order.objects.filter(Q(title__icontains=kw)).all()# 创建分页器，参数1是数据模型对象，参数2是每页显示记录数量paginator = Paginator(orders, 5)# 获取分页后的数据，即第几页内的数据pager = paginator.page(page)return render(request, 'list.html', locals()) </code></pre> <p>前端使用 pager.object_list 获取数据，还可以使用 paginator.page_range 获取全部页码，还有一些其他分页信息也能方便的获得。</p> <pre><code class="prism language-html"><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><title>商品列表</title><style>.page {text-decoration: none;cursor: pointer;padding: 5px;margin: 5px;}.active {background-color: lightblue;}</style></head><body><form method="GET"><input type="text" name='kw' placeholder="商品名称"><button>搜索</button></form><h3>订单查询结果</h3><table border="1" cellspacing="0" cellpadding="2" width="100%"><thead><th>ID </th><th>名称</th><th>单价</th><th>支付状态</th></thead><tbody>{% for order in pager.object_list %}<tr><td>{{ order.id }}</td><td>{{ order.title }}</td><td>{{ order.price }}</td><td>{{ order.pay_status }}</td></tr>{% empty %}<tr><td colspan="">没有查到数据</td></tr>{% endfor %}</tbody></table><p style="text-align: center;"><a {% if pager.has_previous %} href="?p={{ pager.previous_page_number }}&kw={{ kw }}" {% endif %}><</a>{% for p in paginator.page_range %}{% if p == pager.number %}<a class="page active">{{ p }}</a>{% else %}<a class="page" href="?p={{ p }}&kw={{ kw }}">{{ p }}</a>{% endif %}{% endfor %}<a {% if pager.has_next %} href="?p={{ pager.next_page_number }}&kw={{ kw }}" {% endif %}>></a></p></body> </html> </code></pre> <h2>类视图(CBV)</h2> <p>django 提供了很多视图处理类，来代替视图处理函数(类似于 tornado)。</p> <ul><li>View</li><li>TemplateView</li><li>RedirectView</li><li>ListView</li><li>EditView</li><li>FormView</li><li>DetailView</li><li>DeleteView</li></ul> <p>一个简单的 View 例子：</p> <pre><code class="prism language-py">from django.views import Viewclass GoodsView(View):# 处理 get 请求def get(self, request):pass# 处理 post 请求def post(self, request):pass </code></pre> <p>需注意的是，注册路由时注册路由处理类并使用其 as_view() 方法</p> <pre><code class="prism language-py">urlpatterns = [path('goods/', views.GoodsView.as_view(), name='goods') ] </code></pre> <p>具体的使用方法可以参考官方文档</p> <blockquote> <p>官方文档-内置的基于类的视图</p> </blockquote> <h2>django 的中间件</h2> <p>中间件基于 AOP(面向切面编程)的设计思想，目的是扩展业务，即在不修改原业务的基础上，添加新的功能，有些类似于装饰器。</p> <p>django 收到一个请求后，会经过一系列的中间件后达到视图函数，经过视图函数处理后，再经过这些中间件后将数据返回给用户浏览器。</p> <p>中间件处理<strong>请求</strong>的方法是 process_request，处理<strong>响应</strong>的方法是 process_response。处理顺序为：接收到<strong>请求</strong>交给 process_request ，然后交给 url 分发器，之后是 process_view，然后交给视图处理函数，接下来是 process_template_response（不常用），然后是处理数据模型、通过视图渲染模板，再下来是 process_response ，最后将响应发回给浏览器。如果从请求到响应的过程中出现错误，则交给 process_exception 处理，然后返回错误信息到浏览器。</p> <p>如果请求在通过中间件时， process_request 没有返回值(或返回值为 None)，则会继续交给下一步处理；如果有返回值(返回值是 HttpResponse、render、redirect)，则会禁止请求往下进行，而将返回值交给本类的 process_response 方法返回请求，直接返回给客户端，所以可以将一些放在视图函数之前或之后的行为写在中间件中。</p> <p>中间件的处理顺序按照在 settings.py 中注册的顺序，请求是顺序处理，响应是逆序处理。</p> <h3>使用中间件</h3> <p>django 使用的中间件可以在 settings.py 中的 MIDDLEWARE 字段定义。此字段是一个字符串列表，每一个字符串就是引用的中间件<strong>类</strong>所在。</p> <h3>自定义中间件</h3> <p>所有自定义的中间件(类)需继承 <strong>django.utils.deprecation.MiddlewareMixin</strong> 类。并且要在 settings.py 中添加注册</p> <pre><code class="prism language-py">from django.utils.deprecation import MiddlewareMixin from django.shortcuts import redirectclass AuthMiddleware(MiddlewareMixin):"""访问验证中间件"""def process_request(self, request):# 如果请求访问 login 页面则不进行检测if request.path_info == '/login/': # request.path_info 能获取请求URLreturn# 1. 读取当前访问用户的 session 信息，如果能读到，说明已经登录过username = request.sesssion.get('username')if username:return# 2. 如果没有登录过，else:return redirect('/login/')def process_view(self, request):passdef process_template_response(self, request, response):passdef process_response(self, request, response):return response </code></pre> <h2>信号机制</h2> <p>django 提供了<strong>信号调度</strong>机制，用于监听框架中执行某些操作，实现业务与模型或视图之间解耦。django 中某些动作发生的时候，系统会根据信号定义的函数执行相应的操作。</p> <p>发送信号有点像是调用函数并传参，只是在发送信号时并不知道需要调用什么函数，所以设立了信号机制。只在有需要时才创建接收信号的函数或方法。</p> <h3>常用的内置信号</h3> <p>django 内置了一些信号：</p> <ul><li>模型和迁移 django.db.models.signals</li></ul> <table><thead><tr><th>信号</th><th>说明</th></tr></thead><tbody><tr><td>pre_init</td><td>model 对象执行其构造方法前，自动触发</td></tr><tr><td>post_init</td><td>model 对象执行其构造方法后，自动触发</td></tr><tr><td>pre_save</td><td>model 对象保存前，自动触发</td></tr><tr><td>post_save</td><td>model 对象保存后，自动触发</td></tr><tr><td>pre_delete</td><td>model 对象删除前，自动触发</td></tr><tr><td>post_delete</td><td>model 对象删除后，自动触发</td></tr><tr><td>m2m_changed</td><td>model 对象使用 ManyToMany 字段操作数据库的第三张表(add/remove)</td></tr><tr><td>class_prepared</td><td>程序启动时，检测到已注册的model类，对于每一个类，自动触发</td></tr><tr><td>pre_migrate</td><td>执行migrate命令前，自动触发</td></tr><tr><td>post_migrate</td><td>执行migrate命令后，自动触发</td></tr></tbody></table> <ul><li>请求响应和配置文件 django.core.signals</li></ul> <table><thead><tr><th>信号</th><th>说明</th></tr></thead><tbody><tr><td>request_started</td><td>请求来到前，自动触发</td></tr><tr><td>request_finished</td><td>请求结束后，自动触发</td></tr><tr><td>got_request_exception</td><td>请求异常时，自动触发</td></tr><tr><td>setting_changed</td><td>配置文件改变时，自动触发</td></tr></tbody></table> <ul><li>模板渲染 django.test.signals</li></ul> <table><thead><tr><th>信号</th><th>说明</th></tr></thead><tbody><tr><td>template_rendered</td><td>模板执行渲染时，自动触发</td></tr></tbody></table> <ul><li>数据库 django.db.backends.signals</li></ul> <table><thead><tr><th>信号</th><th>说明</th></tr></thead><tbody><tr><td>connection_created</td><td>创建数据库连接时，自动触发</td></tr></tbody></table> <h3>信号的使用</h3> <p>一般信号写在应用 app 的 __init__.py 文件中。信号函数的参数定义是固定的，例如 sender 表示信息发送对象。django 默认将信号处理程序存储为弱引用，这意味着如果处理程序是一个本地函数，可能会被垃圾回收，所以需要添加 <code>weak=False</code>。</p> <pre><code class="prism language-py">from dango.db.models.signals import post_savedef post_save_func(sender, **kwargs):# 输出相关信息print('保存信息：', sender, kwargs)# 连接信号和处理函数 post_save.connect(post_save_func, weak=False) </code></pre> <p>也可以使用装饰器的方式</p> <pre><code class="prism language-py">from django.db.models.signals import post_save from django.dispatch import receiver@receiver(post_save, weak=False) def post_save_func(sender, **kwargs):# 输出相关信息print('保存信息：', sender, kwargs) </code></pre> <h3>信息的传递</h3> <p>django 信号处理函数主要参数有两个，sender 是信号发送者，kwargs 是个字典，存储了传递的基本信息。例如 instance 为引起信号的实例对象，signal 为传递的信号对象等。</p> <h3>自定义信号</h3> <p>除了 django 预设的信号外，我们也可以自定义一些信号</p> <h4>定义信号</h4> <p>定义信号就是</p> <pre><code class="prism language-py">from django import dispatch# providing_args 发送信息的参数列表 action = dispatch.Signal(providing_args=['name', 'age']) </code></pre> <h4>注册信号</h4> <p>注册信号就是将信号发给接收函数</p> <pre><code class="prism language-py">@receiver(action) def post_action(sender, **kwargs):print(sender, kwargs) </code></pre> <h4>发送信号</h4> <p>在行为发生时(函数、方法执行中)发送信号。发送的数据除了 sender 外，在定义信号时就定义好了。</p> <pre><code class="prism language-py">action.send(sender='sender', name='Joe', age=18) </code></pre> <h2>日志 Logging</h2> <p>django 的日志由版本号(version)、格式化(formatters)、处理器(handlers)、记录器(loggers)、过滤器(filters)五部分组成。django 的日志记录器默认存在"django.server"和"django.request"两个。</p> <p>配置日志需要在 settings.py 中声明 LOGGING，它是一个字典。</p> <pre><code class="prism language-py">LOGGING = {'version': 1, # 版本号'disable_existing_logger': False, # 是否禁用已经存在的记录器'formatters': { # 声明格式化输出'simple': { # 声明格式化的名称，后面在记录器中会使用'format': "%(asctime)s %(module)s.%(funcName)s: %(message)s", # 输出格式'datefmt': '%Y-%m-%d %H:%M:%S' # 时间格式}},'handlers': { # 声明处理器，如文件输出、控制台输出、发送邮件等'inf': {'class': 'logging.handlers.TimedRotatingFileHandler', # 处理器类'filename': f'{BASE_DIR}/out.log', # 输出文件名'when': 'WO', # 每周一切割日志'backupCount': 5, # 备份数量'formatter': 'simple', # 使用的格式'level': 'DEBUG' if DEBUG else 'INFO', # 处理级别},'err': {'class': 'logging.handlers.TimedRotatingFileHandler', # 处理器类'filename': f'{BASE_DIR}/err.log', # 输出文件名'when': 'D', # 每天切割日志'backupCount': 5, # 备份数量'formatter': 'verbose', # 使用的格式'level': 'WARNING',},'out': {'class': 'logging.StreamHandler', # 处理器类'formatter': 'simple', # 使用的格式'level': 'INFO',},'file': {'class': 'logging.FileHandler', # 处理器类'formatter': 'simple', # 使用的格式'level': 'WARNING','filename': f'{BASE_DIR}/warn.log','when': 'D', # 每天切割日志'backupCount': 7, # 备份数量}},'loggers': { # 日志记录器'inf': {'handlers': ['inf'], # 使用的处理器，一个记录器能使用多个处理器'level': 'DEBUG', # 记录级别'propagate': True, # 是否传播},'err': {'handlers': ['err'],'level': 'DEBUG','propagate': True,},'django': {'handlers': ['out', 'file'], # 使用的处理器，一个记录器能使用多个处理器'level': 'INFO', # 记录级别'propagate': True, # 是否传播}} } </code></pre> <p>配置好后可以使用，一般会在中间件里，例如对请求进行日志记录</p> <pre><code class="prism language-py">import loggingclass LoggingMiddleware(MiddlewareMixin):def process_request(self, request):ip = request.META.get('REMOTE_ADDR')path = request.get_raw_uri()msg = "%s 访问 %s" %(ip, path)# 获取日志记录器 django,并记录 INFO 级消息logging.getLogger('django').info(msg) </code></pre> <h2>缓存</h2> <p>django 有多种缓存方案，可以将渲染好的页面、session 等数据存放在缓存中等待调用。缓存也有很多选择，本地、文件服务器、redis 服务器、数据库服务器等。详细的可以查看官方文档。</p> <blockquote> <p>官方文档-缓存框架</p> </blockquote> <h3>配置缓存</h3> <p>自定义缓存需要在 settings.py 中进行配置，例如</p> <p>文件缓存：</p> <pre><code class="prism language-py">CACHES = {'default': { # 缓存方案名称'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache', # 缓存方案(使用哪种缓存技术)'LOCATION': 'c:/foo/bar', # 数据存储地点名称'TIMEOUT': 300, # 超时时间,单位是秒'OPTIONS': { # 其他的一些选项'MAX_ENTRIES': 300, # 最大的实体数},} } </code></pre> <p>内存缓存：</p> <pre><code class="prism language-py">CACHES = {'default': {'BACKEND': 'django.core.cache.backends.locmem.LocMemCache','LOCATION': 'unique-snowflake',} } </code></pre> <h3>原生缓存</h3> <p>原生缓存用来保存一些临时性的数据，有点像 session，但是是不依赖、不区分客户端的。</p> <pre><code class="prism language-py">from django.core.cache import cachecache.add(key, value, timeout=DEFAULT_TIMEOUT, version=None) # 添加缓存，如果 key 已存在则放弃 cache.set(key, value, timeout=DEFAULT_TIMEOUT, version=None) # 设置缓存 key、value、timeout cache.set_many(dict, timeout) # 传入字典，一次设置多个缓存 cache.get(key, default=None, version=None) # 获取缓存 key 的 value cache.get_many(keys, version=None) # keys 是列表，返回字典，返回多个缓存 cache.delete(key, version=None) # 显性删除 key 和其 value cache.clear() # 清空所有缓存 </code></pre> <p>更多详细的使用方式可以查看官方文档</p> <blockquote> <p>官方文档-缓存框架-底层缓存API</p> </blockquote> <h3>缓存视图</h3> <p>使用缓存保存渲染好的视图结果，可以使用装饰器 @cache_page ，它将自动缓存视图的响应。</p> <pre><code class="prism language-py">from django.views.decorators.cache import cache_page@cache_page(timeout=60,cache='default',key_prefix=None) # cache为settings.py中设置的缓存方案 def index(request):pass </code></pre> <h3>使用 redis 缓存</h3> <p>redis 的特性决定了它是一个高速缓存的分布式数据库，所以大多数的框架缓存都会使用 redis。django 使用 redis 可以使用其插件 <code>django-redis</code>，然后在 settings.py 的 CACHES 中进行设置</p> <blockquote> <p>pip install django-redis</p> </blockquote> <pre><code class="prism language-py">CACHES = {'redis': { # 缓存方案名称'BACKEND': 'django_redis.cache.RedisCache', # 缓存方案'LOCATION': 'redis://127.0.0.1:6379/1', # redis 的主机地址、端口和数据库编号'OPTIONS': { # 其他的一些选项'CLIENT_CLASS': 'django_redis.client.DefaultClient', # 连接客户端'PASSWORD': 'mysecret', # 口令'SOCKET_CONNECT_TIMEOUT': 5, # 连接超时时间，单位秒'SOCKET_TIMEOUT': 5, # 读写超时时间，单位秒'CONNECTION_POOL_KWARGS': {'max_connections': 10,} # 连接池参数},} } </code></pre> <h4>django-redis 的连接池</h4> <p>当配置好缓存信息后，可以在代码中使用连接池</p> <pre><code class="prism language-py">from django.core.cache import get_cache from django_redis import get_redis_connectionr = get_redis_connection('redis') connection_pool = r.connection_pool </code></pre> <h2>使用 Celery 异步操作</h2> <p>Celery是由Python开发、简单、灵活、可靠的分布式任务队列，是一个处理异步任务的框架，其本质是生产者消费者模型，生产者发送任务到消息队列，消费者负责处理任务。Celery侧重于实时操作，但对调度支持也很好，其每天可以处理数以百万计的任务。</p> <blockquote> <p>celery 官方英文文档<br /> 非官方中文文档</p> </blockquote> <p>由于 django 框架请求/响应的过程是同步的，框架本身无法实现异步响应。所以异步执行前端一般会使用 Ajax，后端则使用 Celery。另外 django-celery 插件已经有一段时间没有更新了，对于新版本的 python 和 django 会有适配问题，所以使用 celery</p> <p>一些参考文档</p> <blockquote> <p>celery + redis</p> </blockquote> <h3>celery 使用步骤</h3> <p>django-celery 使用步骤：</p> <ol><li>安装、配置</li><li>设置 celery 主体，创建应用对象</li><li>根据需要创建任务</li><li>数据库迁移，生成 celery 需要的数据表</li><li>调用任务，将其添加至消息队列</li><li>启动 celery，监听队列并执行任务</li><li>查看执行结果，对结果进行处理</li></ol> <h3>安装及环境配置</h3> <p>首先安装 django-celery，因为 celery 本身不实现中间件 Broker 的功能，所以还需要使用中间件。django 和 redis 配合的不错，这里就使用 django-redis</p> <blockquote> <p>pip install django-celery django-redis</p> </blockquote> <p>这里需要注意的是，windows 在 celery4.0 之后不支持多进程方式，而是更换成了协程方式，所以要使用 eventlet 或 gevent。</p> <blockquote> <p>pip install eventlet</p> </blockquote> <p>然后在 settings.py 中添加配置信息</p> <pre><code class="prism language-py">##### celery 配置 ##### from urllib.parse import quote PASSWORD = quote('123456') #使用有特殊字符密码，带有特殊字符需要进行转换才能识别# Broker配置，使用Redis作为消息中间件 BROKER_URL = f'redis://mast:{PASSWORD}@127.0.0.1:6379/8'.format(PASSWORD) # 此格式为连接需要验证的 redis # 后台结果，如果没有此参数则使用 orm 的数据库 CELERY_RESULT_BACKEND = f'redis://mast:{PASSWORD}@127.0.0.1:6379/9'.format(PASSWORD) # 结果序列化方案 CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json' # 任务结果过期时间，秒 CELERY_TASK_RESULT_EXPIRES = 60 * 60 * 24 # 指定导入的任务模块，可以指定多个 CELERY_IMPORTS = ('app.tasks',) # 参数为 tasks.py 文件路径(即应用.tasks) CELERY_TIMEZONE = ’Asia/Shanghai' # 设置时区CELERYD_LOG_FILE = BASE_DIR + "/logs/celery/celery.log" # log路径 CELERYBEAT_LOG_FILE = BASE_DIR + "/logs/celery/beat.log" # beat log路径# 设置定时器策略 from datetime import timedeltaCELERYBEAT_SCHEDULE = {# 定时任务一u'邮件发送': { # 任务名称'task': 'app.tasks.print_now', # 需要执行的任务函数# 'schedule': crontab(minute='*/2'), # 延迟'schedule': timedelta(seconds=5), # 间隔5秒'args': ('现在时间',), # 参数}, } # schedule 参数是执行频率，可以是整型(秒)、timedelta对象、crontab对象 # 还可以设置 kwargs 字典型的关键字参数 # 对于 crontab 函数使用举例 # crontab(hour='*/24') 每隔24小时 # crontab(minute=30, hour=0) 每天的凌晨 00:30 # crontab(hour=6, minute=0, day_of_month='1') 每月1号的 6:00 </code></pre> <h3>celery 主体</h3> <p>在主工程目录(settings.py 所在目录)添加 celery.py，主体代码就写在这里</p> <pre><code class="prism language-py">import os from celery import Celery from django.conf import settings# 设置项目运行的环境变量 DJANGO_SETTINGS_MODULE os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'DAdmin.settings') # 将 DAdmin.settings 添加到环境变量，根据工程名称改变# 创建 celery 应用对象 app = Celery('AdminCelery')# 加载配置 app.config_from_object('django.conf:settings')# 如果在工程的应用中创建了tasks.py模块，那么celery应用会自动去添加任务 # 比如添加了一个任务，在 django 中会实时地检索出来 app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS) </code></pre> <p>然后需要在项目中加载 celery 的 app，在项目主工程目录的 init.py 中，添加 all 属性</p> <pre><code class="prism language-py">from .celery import app as celery_app #引入 celery.py 里的 app 对象# 向项目模块中增加 celery_app 对象 __all__ = ['celry_app'] </code></pre> <h3>创建任务 tasks</h3> <p>每个任务本质上就是一个函数，写在 tasks.py 中。</p> <pre><code class="prism language-py">import datetime from celery import shared_task import logging logger = logging.getLogger(__name__)# 定时任务，在 settings.py 的 CELERYBEAT_SCHEDULE 中注册 # 参数 info 是在注册时传入 # 调用时也可以触发 @shared_task def print_now(info): print(info, datetime.datetime.now())# 也可以输出日志logger.info(info, datetime.datetime.now())# 没有在 CELERYBEAT_SCHEDULE 中注册，只能通过调用触发 @shared_task def add(x, y):time.sleep(5)return x + y </code></pre> <h3>迁移数据库</h3> <p>celery 的迁移和 django 其他的一样</p> <blockquote> <p>python manage.py makemigrations<br /> python manage.py migrate</p> </blockquote> <h3>启动 celery</h3> <p>接下来就是启动 celery 服务 worker，用来获取消息和执行任务</p> <blockquote> <p>celery -A django_test worker -l info<br /> mac、linux 系统使用此命令，-A 指定工程项目，-l 指定日志等级为 info</p> </blockquote> <blockquote> <p>celery -A django_test worker -l info -P eventlet<br /> windows 使用此命令，-A 指定工程项目，-P 指定执行单元使用 eventlet 实现后台异步操作，-l 指定日志等级为 info</p> </blockquote> <p>然后是 beat，启动后就能够执行定时任务了</p> <blockquote> <p>celery -A django_test beat -l info</p> </blockquote> <h3>在视图函数中调用任务和获取结果</h3> <p>非定时任务必须进行调用</p> <pre><code class="prism language-py">from .tasks import add # 引入写好的任务def add(request): # 视图函数...task = add.delay(100, 200) # 执行任务，返回任务异步结果对象return HttpResponse(json.dumps({'status': 'ok','task_id': task.task_id}),'application/json') </code></pre> <p>当调用时立刻能获得<strong>异步结果</strong>对象，此时对象的状态为 <strong>PENDING</strong> ，结果为 None。</p> <p>该对象的一些常用的属性和方法：</p> <ul><li>state 任务状态</li><li>task_id 任务id</li><li>result 任务结果</li><li>ready() 判断任务是否结束</li><li>wait(t) 等待t秒后获取结果，若任务执行完毕，则不等待直接获取结果，若任务在执行中，则wait期间一直阻塞，直到超时报错</li><li>successful() 判断任务是否成功，成功为True，否则为False</li></ul> <p>通常获取该对象的 task_id 然后可以在另一函数中使用 task_id 获取任务状态和结果</p> <pre><code class="prism language-py">from celery import resultdef get_result_by_taskid(request):task_id = request.GET.get('task_id')# 获取异步结果对象ar = result.AsyncResult(task_id)if ar.ready():return JsonResponse({'status': ar.state, 'result': ar.result})else:return JsonResponse({'status': ar.state, 'result': ''}) </code></pre> <h3>关于结果的存储</h3> <p>celery 的结果可以使用 django-celery-results 包来方便的保存至数据库</p> <h3>任务绑定</h3> <p>Celery可通过task绑定到实例获取到task的上下文，这样我们可以在task运行时候获取到task的状态，记录相关日志等</p> <pre><code class="prism language-py">from celery import shared_task import logging logger = logging.getLogger(__name__)# 任务绑定 @shared_task(bind=True) # bind=True 设置任务绑定 def add(self,x, y): # 第一个参数 self 能获取任务实例对象try:logger.info('add__-----'*10)logger.info('name:',self.name)logger.info('dir(self)',dir(self))raise Exceptionexcept Exception as e:# 出错每4秒尝试一次，总共尝试4次self.retry(exc=e, countdown=4, max_retries=4) return x + y </code></pre> <h3>任务钩子</h3> <p>Celery在执行任务时，提供了钩子方法用于在任务执行完成时候进行对应的操作，在Task源码中提供了很多状态钩子函数如：on_success(成功后执行)、on_failure(失败时候执行)、on_retry(任务重试时候执行)、after_return(任务返回时候执行)</p> <pre><code class="prism language-py">from celery import Taskclass MyHookTask(Task):def on_success(self, retval, task_id, args, kwargs):logger.info(f'task id:{task_id} , arg:{args} , successful !')def on_failure(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):logger.info(f'task id:{task_id} , arg:{args} , failed ! erros: {exc}')def on_retry(self, exc, task_id, args, kwargs, einfo):logger.info(f'task id:{task_id} , arg:{args} , retry ! erros: {exc}')# 在对应的task函数的装饰器中，通过 base=MyHookTask 指定 @shared_task(base=MyHookTask, bind=True) def add(self,x, y):logger.info('add__-----'*10)logger.info('name:',self.name)logger.info('dir(self)',dir(self))return x + y </code></pre> <h3>flower</h3> <p>flower 是 celery 的一个图形化管理界面</p> <h2>富文本方案</h2> <h3>django-mdeditor</h3> <h3>DjangoUeditor</h3> <blockquote> <p>django2集成DjangoUeditor富文本编辑器</p> </blockquote> <h2>django-RESTful</h2> <p>REST 即表述性状态传递（Representational State Transfer），它是一种针对网络应用的设计和开发方式，可以降低开发的复杂性，提高系统的可伸缩性。REST通常基于使用HTTP，URI，和XML以及HTML这些现有的广泛流行的协议和标准。</p> <blockquote> <p>RESTful API 设计规范<br /> 官方网站<br /> 中文文档</p> </blockquote> <p>RESTful API四大基本原则：</p> <ul><li>为每个资源设置URI</li><li>通过XML / JSON进行数据传递</li><li>无状态连接，服务器端不应保存过多上下文状态，即每个请求都是独立的</li><li>使用HTTP动词：GET POST PUT DELETE</li></ul> <h3>安装和环境配置</h3> <p>django-RESTful 需要以下包支持(除了主插件程序包外，其他的包为可选项)</p> <ul><li>DjangoRESTframework - 主插件程序包</li><li>PyYAML, uritemplate (5.1+, 3.0.0+) - Schema生成支持。</li><li>Markdown (3.0.0+) - 为browsable API 提供Markdown支持。</li><li>Pygments (2.4.0+) - 为Markdown处理提供语法高亮。</li><li>django-filter (1.0.1+) - Filtering支持。</li><li>django-guardian (1.1.1+) - 对象级别的权限支持。</li></ul> <p>可以根据需要安装相应的包</p> <pre><code class="prism language-shell">pip install djangorestframework pip install markdown # 为browsable API 提供Markdown支持。 pip install django-filter # Filtering支持。 </code></pre> <p>使用 django-RESTful 需要注册应用到 settings.py 的 INSTALLED_APPS 中</p> <pre><code class="prism language-py">INSTALLED_APPS = [...'rest_framework', ] </code></pre> <p>REST framework API的所有全局设定都会放在一个叫REST_FRAMEWORK的配置词典里，并添加到 settings.py 中：</p> <pre><code class="prism language-py">REST_FRAMEWORK = {# 在这里配置访问许可'DEFAULT_PERMISSION_CLASSES': [# 'rest_framework.permissions.DjangoModelPermissionsOrAnonReadOnly' # 匿名只读，登录用户可用'rest_framework.permissions.IsAdminUser', # 只能管理员使用],# 配置分页器'DEFAULT_PAGINATION_CLASS': 'rest_framework.pagination.PageNumberPagination','PAGE_SIZE': 10, } </code></pre> <p>如果打算用browsable API(一个可视化API测试工具)，可能也会用REST framework的登录注销视图。可以添加路由到根目录的urls.py文件</p> <pre><code class="prism language-py">urlpatterns = [...path('api-auth/', include('rest_framework.urls')) # 路由路径可以更改 ] </code></pre> <h4>测试安装和配置</h4> <p>以一个实例进行测试：创建一个读写API来访问项目的用户信息。</p> <p>在根目录的 urls.py 中创建API</p> <pre><code class="prism language-py"># urls.py from django.urls import path, include from django.contrib.auth.models import User from rest_framework import routers, serializers, viewsets# 序列化器是用来定义API的表示形式。 class UserSerializer(serializers.HyperlinkedModelSerializer):class Meta:model = Userfields = ['url', 'username', 'email', 'is_staff']# ViewSets定义视图的行为。 class UserViewSet(viewsets.ModelViewSet):queryset = User.objects.all()serializer_class = UserSerializer# 路由器提供一个简单自动的方法来决定URL的配置。 router = routers.DefaultRouter() router.register(r'users', UserViewSet) # 注册路由# 通过URL自动路由来给我们的API布局。 # 此外，我们还要把登录的URL包含进来。 urlpatterns = [path('', include(router.urls)), # 注册 REST 路由到主路由path('api-auth/', include('rest_framework.urls', namespace='rest_framework')) ] </code></pre> <p>现在可以在浏览器中打开(默认页，即第一条路由)http://127.0.0.1:8000/，查看 ‘user’ API了。如果使用了右上角的登录控制，还可以在系统中添加、创建并删除用户。这样就是安装和配置成功了。</p> <h3>基本用法</h3> <p>在实际项目中，django-RESTful 的使用分为三个步骤：</p> <ol><li>创建序列化器：及定义API的表现形式</li><li>创建视图：用来处理api请求并返回响应</li><li>注册路由：将视图注册到路由中</li></ol> <h4>创建序列化器</h4> <p>定义序列化程序，可以创建一个新的文件，这里使用 serializers.py</p> <pre><code class="prism language-py">from django.contrib.auth.models import User from rest_framework import serializers# 定义序列化处理器，继承自 serializers.HyperlinkedModelSerializer，使用超链接关系 class UserSerializer(serializers.ModelSerializer):class Meta:# model 定义使用的数模型model = User# fields 定义使用数据模型的哪些字段fields = ('url', 'username', 'email', 'groups') </code></pre> <p>django-RESTful 提供了3个序列化类的模板: Serializer、ModelSerializer、HyperlinkedModelSerializer</p> <ul><li>Serializer : 标准序列化类。需要完全自定义声明相关字段，且需实现 <code>create(**validate_data)</code> 和 <code>update(instance, **validate_data)</code> 两个函数</li><li>ModelSerializer : Serialize 的子类，使用数据模型的序列化类。通过声明 Meta 类来指定相关属性(使用的模型类和需要序列化的字段)</li><li>HyperlinkedModelSerializer : ModelSerializer 的子类，</li></ul> <h4>创建视图</h4> <p>django-RESTful 提供了一些预设的视图处理类</p> <pre><code class="prism language-py">from rest_framework import viewsets from django.contrib.auth.models import User from .serializers import UserSerializer# 视图处理类 class UserViewSet(viewsets.ModelViewSet):# queryset 为查询的结果集合queryset = User.objects.all()# serializer_classs 使用的序列化器serializer_class = UserSerializer </code></pre> <h4>创建路由</h4> <p>可以在应用中创建路由，并注册到主路由中</p> <pre><code class="prism language-py"># 应用中的 urls.pyfrom django.urls import path, include from rest_framework import routers# 路由器提供一个简单自动的方法来决定URL的配置。 # 创建路由器 router = routers.DefaultRouter() # 在路由器中注册路由及处理器(FBV或CBV) router.register(r'users', UserViewSet)# 通过URL自动路由来给我们的API布局。 urlpatterns = [path('', include(router.urls)), # 将 REST 路由器中的路由添加到 app 的路由中path('api-auth/', include('rest_framework.urls')), # 添加 browsable API 的登录路由 ] </code></pre> <h3>自定义 API 相关</h3> <p>根据实际情况自定义序列化器或者使用自定义的视图函数，有一些需要使用到的</p> <h4>序列化与反序列化</h4> <p>在自定义的视图中，需要将数据通过序列化器序列化后发出响应，接收到的请求也需要通过反序列化获取具体数据</p> <pre><code class="prism language-py">from .serializers import UserSerializer from django.contrib.auth.models import Users1 = UserSerializer(User.objects.get(pk=1)) # 序列化单条数据 s2 = UserSerializer(User.objects.all(), many=True) # 序列化多条数据# 渲染成Json字符串 from rest_framework.renderers import JSONRenderer content = JSONRenderer().render(s1.data) # 对已经渲染的Json字符串反序列化为Json对象 data = JSONParser().parse(io.BytesIO(content)) # 或直接解析 request 对象(POST) # from rest_framework.parsers import JSONParser # data = JSONParser().parse(request) # serializer = UserSerializer(data=data) # 根据提交的参数获取序列化对象 # if serizlizer.is_valid(): # 通过验证 # serializer.save() # 保存数据 </code></pre> <h4>关联关系的序列化</h4> <p>在查看和测试API的过程中，会发现某些数据表的外键指向的是关联表的数据链接，而不是数据内容。如果要使用数据内容，就需要将关联关系序列化。在定义序列化器时，将外键字段声明成为<strong>字符串关系字段</strong>即可。</p> <pre><code class="prism language-py">from django.contrib.auth.models import User from rest_framework import serializers# 定义序列化处理器，继承自 serializers.HyperlinkedModelSerializer，使用超链接关系 class UserSerializer(serializers.HyperlinkedModelSerializer):# 在此定义字段# 定义关系字段，将数据信息字符串化groups = serializers.StringRelatedField() # 如果是对多关系(对方表是多端)则需要参数 many=True# 也可以将关系对象整体序列化(即返回的 json 中，此字段是给包含了所有数据的 json 对象)# groups = GroupSerializer() # 需先定义 GroupSerializer 序列化器，且如果对方是多端也需要 many=Trueclass Meta:# model 定义使用的数模型model = User# fields 定义使用数据模型的哪些字段fields = ('url', 'username', 'email', 'groups') </code></pre> <p>这个方法在一对一、一对多、多对多关系都适用。如果对方是多端(即此表的该外键字段或反查字段有多个数据)，添加参数 many=True 即可。其中一些关联字段类型为</p> <ul><li>StringRelatedField : 获取关联模型对象字符串化(使用 str() 函数返回的字符串)</li><li>PrimarykeyRelatedField : 获取关联模型对象的主键</li><li>SlugRelatedField : 获取关联模型对象指定字段(slug_field 参数值)</li><li>HyperlinkedRelatedField : 获取关联模型对象的查询api链接，此种方式为默认方式</li></ul> <h4>自定义视图处理器</h4> <p>使用的封装好的django-RESTful视图处理类能够方便的获取请求返回响应，但是如果需要使用自定义的视图处理器，则可使用 <code>@api_view</code> 装饰器(FBV)或 <code>APIView</code> 基类(CBV)。</p> <p>FBV 方式举例，需注意的是注册路由使用 path 方法直接到 urlpatterns</p> <pre><code class="prism language-py">from rest_framework.decorators import api_view from .serializers import UserSerializer from rest_framework.response import Response from rest_framework.parsers import JSONParser from django.contrib.auth.models import User from django.http import JsonResponse@api_view(['GET', 'POST']) def user_func(request, pk=None):if request.method == 'GET':if not pk:queryset = User.objects.all()serializer = UserSerializer(queryset, many=True, context={'request': request})else:queryset = User.objects.get(pk=pk)serializer = UserSerializer(queryset, context={'request': request})# django-RESTful 重新封装了 Response，可以直接序列化# 可以根据请求类型返回数据，例如浏览器直接请求会返回管理页面，请求 json 格式则返回 json 数据# 也可以在请求地址后添加参数 ?format=json 指定获取 json 数据或 api 页面return Response(serializer.data)# return JsonResponse(serializer.data) # 返回的是序列化后的json字符串elif request.method == 'POST':# 接收的 request 是 django-RESTful 重新封装后的 request 对象# 可以直接将其内容反序列化，然后通过序列化器从数据库中查询相关数据，再进行序列化data = JSONParser().parse(request)serializer = UserSerializer(data, context={'request': request})# 序列化器对象可以进行验证if serializer.is_valid():serializer.save() # 保存至数据库return Response(serializer.data, status=201)else:return Response(serializer.errors, status=400) </code></pre> <p>CBV 方式举例，需注意的是注册路由使用 path 方法直接到 urlpatterns</p> <pre><code class="prism language-py">from rest_framework.views import APIView from .serializers import UserSerializer from django.contrib.auth.models import User from rest_framework.response import Response from rest_framework.parsers import JSONParserclass UserClass(APIView):def get(self, request, pk=None):if not pk:queryset = User.objects.all()serializer = UserSerializer(queryset, many=True, context={'request': request})else:queryset = User.objects.get(pk=pk)serializer = UserSerializer(queryset, context={'request': request})return Response(serializer.data)def post(self,request):data = JSONParser().parse(request)serializer = UserSerializer(data, context={'request': request})# 序列化器对象可以进行验证if serializer.is_valid():serializer.save() # 保存至数据库return Response(serializer.data, status=201)else:return Response(serializer.errors, status=400) </code></pre> <h4>关于授权认证</h4> <p>默认情况下， APIView 中的相关接口方法不验证权限(授权)，对资源并不安全，所以需要增加验证。</p> <p>首先在 settings.py 中的 REST_FRAMEWORK 字段配置权限访问许可</p> <pre><code class="prism language-py"># settings.pyREST_FRAMEWORK = {'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': [ # 默认使用的授权认证'rest_framework.authentication.BasicAuthentication', # 基本授权认证'rest_framework.authentication.SessionAuthentication', # 基于session的授权认证] } </code></pre> <p>然后可以在视图中指定验证方式和许可类型</p> <pre><code class="prism language-py">class EcampleView(APIView):authentication_classes = (SessionAuthentication, BasicAuthentication) # 验证方式permission_classes = (IsAuthenticated,) # 许可类型def get(self, request):pass </code></pre> <p>但是这种授权是基于 session 登录的，即 auth 模块的认证。在 api 接口中，通常会使用 token 进行认证。</p> <h3>django-RESTful 使用的 token 验证</h3> <p>TokenAuthentication 提供了简单的基于 Token 的HTTP认证方案，适用于客户端 - 服务器设置，如本地桌面和移动客户端。要在 django-RESTful 中使用 TokenAuthentication，需要<strong>配置认证类</strong>包含 <strong>TokenAuthentication</strong>，另外需要注册 <strong>rest_framework.authtoken</strong> 这个 app。需注意的是，确保在修改设置后运行一下 <code>manage.py migrate</code> ，因为 <strong>rest_framework.authtoken</strong> 会提交一些数据库迁移操作。</p> <pre><code class="prism language-py"># settings.py INSTALLED_APPS = [...'rest_framework.authtoken', ] REST_FRAMEWORK = {'DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES': [ # 默认使用的授权认证'rest_framework.authentication.TokenAuthentication', # token授权认证] } </code></pre> <h4>创建令牌</h4> <pre><code class="prism language-py">from rest_framework.authtoken.models import Token from django.contrib.auth.models import Useruser = User.objects.get(pk=1) # 获取用户 token = Token.objects.create(user=user) # 根据用户创建 token 实例 print(token.key) # token.key 就是需要验证的字段 </code></pre> <p>通常会在每个用户创建时，创建对应的 token，可以捕捉用户的 post_save 信号</p> <pre><code class="prism language-py">from django.conf import settings from django.db.models.signals import post_save from django.dispatch import receiver from rest_framework.authtoken.models import Token@receiver(post_save, sender=settings.AUTH_USER_MODEL) def create_auth_token(sender, instance=None, created=False, **kwargs):if created:Token.objects.create(user=instance) </code></pre> <p>也可以为现有用户生成令牌</p> <pre><code class="prism language-py">from django.contrib.auth.models import User from rest_framework.authtoken.models import Tokenfor user in User.objects.all():Token.objects.get_or_create(user=user)# 此方法可以返回2个值，分别为 token 对象和 created </code></pre> <h4>验证令牌</h4> <p>对客户端进行身份验证，token需要包含在名为 Authorization 的HTTP头中。密钥应该是以字符串"Token"为前缀，以空格分割的两个字符串。例如：</p> <pre><code class="prism language-js">function ajax_get() {fetch('/api/user/, {headers: {'Authorization': 'Token 9944b09199c62bcf9418ad846dd0e4bbdfc6ee4b'}}).then(response=>response.json()).then(data=>{console.log(data)}) } </code></pre> <p>如果认证成功，TokenAuthentication 提供以下认证信息：</p> <ul><li>request.user 将是一个Django User 实例。</li><li>request.auth 将是一个rest_framework.authtoken.models.Token 实例。</li></ul> <p>那些被拒绝的未经身份验证的请求会返回使用适当WWW-Authenticate标头的HTTP 401 Unauthorized响应。例如：</p> <pre><code class="prism language-py">WWW-Authenticate: Token </code></pre> <h4>通过暴露 api 端点获取令牌</h4> <p>当使用TokenAuthentication时，可能希望为客户端提供一个获取给定用户名和密码的令牌的机制。 REST framework 提供了一个内置的视图来提供这个功能。要使用它，需要将 obtain_auth_token 视图添加到你的URLconf：</p> <pre><code class="prism language-py">from rest_framework.authtoken import views urlpatterns += [path('api-token-auth/', views.obtain_auth_token) # url 路由可以自定义 ] </code></pre> <p>当使用form表单或JSON将有效的username和password字段POST提交到视图时，obtain_auth_token 视图将返回JSON响应：</p> <pre><code class="prism language-py">{ 'token' : '9944b09199c62bcf9418ad846dd0e4bbdfc6ee4b' } </code></pre> <p>请注意，默认的obtain_auth_token视图显式使用JSON请求和响应，而不是使用settings中配置的默认渲染器和解析器类。如果需要自定义版本的obtain_auth_token视图，可以通过重写ObtainAuthToken类，并在url conf中使用它来实现。默认情况下，没有权限或限制应用于obtain_auth_token视图。如果你希望应用限制，则需要重写视图类，并使用throttle_classes属性包含它们。</p><link href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/editerView/markdown_views-22a2fefd3b.css" rel="stylesheet"><link href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/style-4f8fbf9108.css" rel="stylesheet">  </div>  <div class="mt-5">  <a href="/index.php?s=news&c=search&keyword=%E8%AF%8D%E5%BA%93%E5%8A%A0%E8%BD%BD%E9%94%99%E8%AF%AF%3A%E6%9C%AA%E8%83%BD%E6%89%BE%E5%88%B0%E6%96%87%E4%BB%B6%E2%80%9CE%3A%5Chighferrum_mysql%5CConfiguration%5CDict_Stopwords.txt%E2%80%9D%E3%80%82" class="badge badge-light-primary fw-bold my-2" target="_blank">词库加载错误:未能找到文件“E:\highferrum_mysql\Configuration\Dict_Stopwords.txt”。</a> </div> <div class="mt-5"> <p class="fc-show-prev-next"> <strong>上一篇：</strong><a href="/news/48244.html">长岭法院：买卖双方起纠纷巧用庭前会议化干戈</a><br> 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