通过Django的Form方式上传文件，简单，但无法局部刷新实现ajax效果；
通过js或jQuery方式，需求使用FormData对象，仍有些浏览器不兼容；
通过Form+iframe方式上传文件，兼容性最好。
里面含有全部源代码。

主要引见了Django使用AJAX调用自己写的API接口的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
一起跟随小编过来看看吧

概要：要实现点赞功能，需要实现的有：谁进行的点赞、什么时候进行点赞、点赞的对象是谁、每一个对象的点赞数量是多少、点赞过后还需要能够取消点赞，为了是点赞后的信息能够及时的显示在前端页面，就需要使用Ajax来异步请求数据，实现实时显示。
下面话不多说了，来随着小编一起看看详细的引见吧模型分析：创建的模型需要记录的数据有：点赞者、点赞对象、点赞时间、点赞的数量，由于前面三个属性主要用于记录点赞的状态，而点赞数量主要用于记录某篇文章的点赞数量，所以这里最好把点赞数量单独放在一个模型中。
这里就创建了两个模型，LikeRecord和LIkeCount，LikeRecord用于记录点赞状态，LIkeC

该部分代码包括java上位机以及django程序，不包含stm32下位机程序。
资源引见链接：https://blog.csdn.net/qq_41020634/article/details/102762734

实战Django：Pastebin源代码.7z

摘要随着社会经济的快速发展，城镇化的加速建设，房地产买卖越来越火，尤其二手房买卖市场居高不下，互联网涌现大批网上二手房买卖网站，但是由于提供的房源质量参差不齐，对于个人用户的需求不够精确，无法做到房源精准投放，因此需要实现二手房房源推荐系统来解决用户需求，而房源推荐系统的实现首要就是需要获得足够多的房源信息，所以本毕设通过实现二手房数据爬取系统来爬取房源数据，为房源推荐系统提供数据支持。
本系统使用多线程多端爬虫的优势，设计一个基于Redis的分布式主题爬虫。
本系统采用Scrapy爬虫框架来开发，使用Xpath网页提取技术对下载网页进行内容解析，使用Redis做分布式，使用MongoDB对提取的数据进行存储，使用Django开发可视化界面对爬取的结果进行友好展示，设计并实现了针对链家网二手房数据的分布式爬虫系统。
经过开发验证，本系统可以完成对链家二手房房源数据的分布式爬取，可以为房源推荐系统提供数据支持，也可以为数据分析师提供二手房数据分析的数据源。
关键词：二手房：分布式爬虫：Scrapy：可视化

java小超市管理系统源码约翰尼·道格拉斯·马兰贡我是Johni，软件工程师、技术爱好者和开源合作者，我喜欢运动、聚会和个人增强聚会。
联系信息电子邮件：链接：居住地：巴西南卡罗来纳州弗洛里亚诺波利斯关于我我有超过10年的软件开发经验，我参与了许多使用Web、移动和桌面技术的成功项目。
除了专注于编码之外，我还是架构演讲、设计模式、最佳实践和敏捷、TDD、云计算和用户体验等主题的忠实粉丝。
寻找机会加入一个敬业且忠诚的团队，对自己的产品充满热情，创造改变生活的体验。
一个拥有同样热情和伟大的产品愿景的团队。
当我不工作时，我会在我的个人博客上分享一些知识。
我相信开源倡议，我分享了我的大部分工作，这些工作对商业秘密没有影响。
你可以在我的GitHub帐户上找到我的合作。
我协助组织一些本地聚会并讨论技术。
在我的扬声器上检查一下，技术技能我精通Python（3年以上）、Django（2年以上）、Javascript（3年以上）、ReactNative（3年以上）、AngularJS（2年以上）、PostgreSQL（8年以上）、MySQL（

django代码示例以及笔记，欢迎对python后端开发，以及django框架感兴味的朋友进行下载

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。