MVC 的缺点就是虽然 M 和 V 是两份文件，但是数据和业务逻辑高度耦合的，也就是说，M 只负责了数据的定义，而数据的操作都在 V，一旦修改了 M，改 V 是真是苦不堪言，这种将数据与操作分离的特点，...Controller 层还是负责暴露 API 接口，M 层还是负责数据存取，V 层负责核心业务逻辑。它跟 MVC 的主要区别还是 M 和 V 的不同。...比如 Django 的 M 和 V 可能是这样的： M # models.py from django.contrib.auth.models import AbstractUser from django.db...我们接到一个后端接口的开发需求的时候，就去看接口需要的数据对应到数据库中，需要哪张表或者哪几张表，然后思考如何编写 SQL 语句来获取数据。...而 SQL 语句是不能复用的，新接口开发即使有部分相同的逻辑，也只能重新编写视图函数。 而 DDD 开发模式下，我们需要事先理清楚所有的业务，定义领域模型所包含的属性和方法。
to_主表名_id 5.当我们通过 from_主表名_id 相关联的对象查与 to_主表名_id相关联的对象时，可以直接通过 '主表对象.关系表（从表）' 查询 # views.py中 # 查询和jojo...# views.py中 # 查询和 fanbingbing 约会的男生 res = models.User.objects.filter(name='fanbingbing', gender=2)....将session表数据删除即可演示该效果 # 3.如何判断request.user用户是否通过auth.login登陆呢？...，我们可以在项目下的settings.py文件中进行配置 # settings.py # 可以在配置文件中指定auth校验登陆不合法统一跳转到某个路径 LOGIN_URL = '/login/' #...if obj: auth.login(request, obj) 2.业务逻辑函数验证
有天，供应链团队接到一个数据需求，即计算“商品库存”指标，供应链的运营需根据每个商品的库存制订商品采购计划，部门的数据开发从业务系统同步数据，进行数据清洗、聚合、深度加工，最终，产出这个指标花1周时间。...，提高数据接入速度 对数据开发，提高数据应用的管理效率，建立表到应用的链路关系 2 如何实现数据服务化 2.1 屏蔽异构数据源 数据服务要能支撑类型丰富的查询引擎，满足不同场景下数据的查询需求，常见如...熟悉数据库的同学应该知道，数据库中有一个视图的概念，视图本身并没有真实的数据，一个视图可以关联一张或者多张表，每次在查询的时候，动态地将不同表的查询结果聚合成视图的查询结果。...逻辑模型可以类比视图，它可以帮助应用开发者屏蔽底层的数据物理实现，实现相同粒度的数据构造一个逻辑模型，简化了数据接入的复杂度。...归根结底是因为建设这些数仓的人分散在各个业务部门。所以，如果你要建设数据中台，单纯有方法论和支撑技术还不够，还必须要有一个独立于业务部门的中台团队。
《django入门：环境及项目搭建》 《django入门：数据模型》 《django入门：视图及模版》 《django入门：Admin管理系统及表单》 《django入门：通用视图类重构视图》 《用django...，邮箱验证的时候需要用到 pass def message_to_user(self): # 具体发送短信逻辑可以自行查找实现 pass...在 UserManager 中，需要通过 create_user 和 create_superuser 的方法来创建用户和超级用户，所以必须重写这些方法才可以，这里根据系统的 UserManager...至于如何设计每个人都不同，我的思路是每个用户的头像都保存到各自以用户名为名的文件夹下，为了防止前一张头像被覆盖，所以用时间戳作为图像名，然后加上客户端回传的后缀名就可以生成我们的图片文件了。...3 补充一下 之前在讨论群（在公众号后台回复“django”，获取入群方式）中，有个老铁问如何通过存在的数据库反向生成 model，因为比较简单，所以这边记顺带录下。
因此挑战之一是需要思考如何引导用户进入指标范围内提问，挑战之二是当用户存在对多种指标、多类指标查询时，需要考虑如何保持指标维度口径的统一、如何有效生成对应的指标计算公式。...这意味着，业务分析师能够把多源数据按照需求定义成语义信息并形成语义标准，有效解决了多种指标、多类维度计算口径不统一的挑战。 另一方面语义层能够针对业务计算逻辑，进行语义加工、描述、关联和运算。...- DWD- DWS 三层中将数据整合为不同主题的标签和指标体系之后，通过对 DWS 调度与采集所需字段，在 DWM 层将维度与指标数据加工成大宽表。...应用层：业务人员基于场景选取所需要的标签与指标，在应用层中创建数据集作为逻辑视图，同时可以二次定义衍生的标签与指标。...为了进一步提升架构性能，数据架构 3.0 主要将处理层中大宽表进行拆分，同时将分析层统一使用 Apache Doris 作为查询分析引擎： 处理层：按照业务分类在 DWM 中将大宽表拆分成缓慢维度表与指标表
因此挑战之一是需要思考如何引导用户进入指标范围内提问，挑战之二是当用户存在对多种指标、多类指标查询时，需要考虑如何保持指标维度口径的统一、如何有效生成对应的指标计算公式。...这意味着，业务分析师能够把多源数据按照需求定义成语义信息并形成语义标准，有效解决了多种指标、多类维度计算口径不统一的挑战。 另一方面语义层能够针对业务计算逻辑，进行语义加工、描述、关联和运算。...- DWD- DWS 三层中将数据整合为不同主题的标签和指标体系之后，通过对 DWS 调度与采集所需字段，在 DWM 层将维度与指标数据加工成大宽表。...应用层：业务人员基于场景选取所需要的标签与指标，在应用层中创建数据集作为逻辑视图，同时可以二次定义衍生的标签与指标。...图片 为了进一步提升架构性能，数据架构 3.0 主要将处理层中大宽表进行拆分，同时将分析层统一使用 Apache Doris 作为查询分析引擎： 处理层：按照业务分类在 DWM 中将大宽表拆分成缓慢维度表与指标表
Django的认证系统主要包含: 1.用户 2.许可 3.组 4.可配置的密码哈希系统 5.用于用户登录或者限制访问的表单和视图工具 6.可插拔的后台系统...对象上设置一个属性来标识后端已经认证了该用户,且该信息在后续的登录过程中是需要的 user = auth.authenticate(request,username=name,password=pwd) 相当于查询...is_active:是否允许用户登录,设置为False,可以在不删除用户的前提下禁止用户登录。...auth_user表关联,这样的确可以满足要求,但是其实可以更好,就是通过继承内置的AbstractUser类,来定义一个自己的Model类。...from django.contrib.auth.models import AbstractUser class UserInfo(AbstractUser): phone = models.CharField
（如项目、屏幕、布局、视图和操作（函数））创作用户界面和业务逻辑。...该应用程序能够快速方便地管理和修改开发的设计，使您能够根据需要随时更改业务流程。由于增强了对可重用性的支持，以前开发的逻辑可以在新的设计中快速重用。...页面导航 在DELMIA Apriso中，页面由一个布局和几个视图组成。视图链接到页面Screen上的布局面板或通过操作作为弹出窗口。...Action Action是一个交互式元素，它支持在屏幕之间移动和执行业务逻辑。...调用另一个门户命令 通过标准操作调用业务逻辑 Action类型的标准操作可以在执行后调用另一个Action，并建立起Action链，如下图点击OK触发校验，校验通过执行保存，实现更细粒度和可重用的设计和构建
因此挑战之一是需要思考如何引导用户进入指标范围内提问，挑战之二是当用户存在对多种指标、多类指标查询时，需要考虑如何保持指标维度口径的统一、如何有效生成对应的指标计算公式。...这意味着，业务分析师能够把多源数据按照需求定义成语义信息并形成语义标准，有效解决了多种指标、多类维度计算口径不统一的挑战。另一方面语义层能够针对业务计算逻辑，进行语义加工、描述、关联和运算。...DWD- DWS 三层中将数据整合为不同主题的标签和指标体系之后，通过对 DWS 调度与采集所需字段，在 DWM 层将维度与指标数据加工成大宽表。...应用层：业务人员基于场景选取所需要的标签与指标，在应用层中创建数据集作为逻辑视图，同时可以二次定义衍生的标签与指标。...图片为了进一步提升架构性能，数据架构 3.0 主要将处理层中大宽表进行拆分，同时将分析层统一使用 Apache Doris 作为查询分析引擎：处理层：按照业务分类在 DWM 中将大宽表拆分成缓慢维度表与指标表
# 如果是超管，就会获得所有权限，因为不管perm是什么，都返回True return user_obj.username == settings.ADMIN_LOGIN 可以根据业务编写具体的判断逻辑...，给不同用户/组授予不同权限。...Django除了User模型，还有2个抽象模型AbstractUser和AbstractBaseUser，从源码中可以看到它们的继承关系： class User(AbstractUser):...AbstractUser和AbstractBaseUser就是对User的不同程度的抽象，AbstractUser是User的完整实现，可用于扩展User，AbstractBaseUser是高度抽象，可用于完全自定义...继承AbstractUser 除了代理模型和OneToOneField，扩展User的新方式是定义新的MyUser并继承AbstractUser，把User替换掉，再添加额外信息。
本文将探讨在Django中如何设计和实现一个健壮的用户身份验证系统和权限管理系统。 用户身份验证 用户身份验证是确保用户是其所声明的身份的过程。...user.groups.add(group) 保护视图 在Django中，可以使用装饰器来保护视图，以确保只有具有特定权限的用户才能访问它们。...总结 在这篇文章中，我们深入探讨了在Django中构建安全可靠的Web应用所涉及的关键方面。我们从用户身份验证和权限管理开始，介绍了如何使用Django的内置功能创建用户、进行身份验证以及管理权限。...我们讨论了如何使用装饰器保护视图，并演示了如何创建自定义权限和动态权限检查。接着，我们探讨了如何设计和实现基于角色的权限管理系统，以及如何在前端界面动态显示功能。...最后，我们强调了数据保护和隐私的重要性，介绍了如何加密敏感数据、安全传输数据，以及如何遵守合规性和法律要求。通过综合这些方面，我们可以构建安全可靠的Web应用，并确保用户数据的安全性和隐私保护。
查询逻辑加速 包含根据执行计划发起的主从/并行和点查/批查的查询，通过这个逻辑加速可以减少2/3（整体的统计，一批指标越多越明显）的冗余数据查询，从而提升整体TP99表现，同时在查询层通过动态获取集群CPU...在岗位下通过设计功能角色把资源（菜单）的权限进行管控，在资源下进行具体指标和维度组的关联，从而达到在基础的行列之外，提供了各种“视图”级别的权控，而每一个“视图”是展示的最小单元。...除此之外由于图表结构和逻辑比较复杂，如何设计该图表的配置化方案，成为了另一个技术难点。...为此，针对标题部分我们抽离行、列标题组，复用流程标签组件的配置逻辑；针对卡片本身，复用了原先指标卡的配置逻辑；针对指标卡的位置和连接关系，用户能够通过行列坐标的设置和关系绑定来进行细粒度配置，同时为了节省用户的配置成本...；最后，将上述封装好的操作条件，传递给后端进行查询，并将获取到的数据，根据父级指标的维度值，拼接到该项的子节点字段中，这样便语义化的可以了“在父级维度某个维值的过滤条件下，按子级维度聚合的”数据，再整体将最新的数据拼接到的表格数据中
应用和运行环境松耦合 应用研发、打包独立化、标准化，通过标准化的平台实现交付到任何运行环境中。Rainbond 提供了应用模型开发、发布、分享、安装全链路支持，服务于应用交付场景。...服务治理能力与业务逻辑解耦 这是我们新版本的重点，我们引入了应用级治理模式切换功能，实现服务治理能力可动态切换，无需业务逻辑变更，为业务提供不同的治理能力。...Prometheus 已经成功云原生监控领域的事实规范，Rainbond 支持开发者基于 Prometheus 规范定义业务监控指标，通过配置监控点后由 Rainbond 自动发现并收集监控数据，并提供给用户进行历史数据查询和可视化...管理和配置需要做很多重复的事。借助应用配置组即可将配置信息在应用级统一管理，批量更改生效，大大降低开发者的操作次数。 ?...团队视图应用列表排序改进，基于应用操作活跃情况进行排序，便于开发者快速定位操作的应用。 新增应用维度资源占用情况数据统计和展示，应用整体状况更容易掌握。
应用和运行环境松耦合 应用研发、打包独立化、标准化，通过标准化的平台实现交付到任何运行环境中。Rainbond 提供了应用模型开发、发布、分享、安装全链路支持，服务于应用交付场景。...服务治理能力与业务逻辑解耦 这是我们新版本的重点，我们引入了应用级治理模式切换功能，实现服务治理能力可动态切换，无需业务逻辑变更，为业务提供不同的治理能力。...Prometheus 已经成功云原生监控领域的事实规范，Rainbond 支持开发者基于 Prometheus 规范定义业务监控指标，通过配置监控点后由 Rainbond 自动发现并收集监控数据，并提供给用户进行历史数据查询和可视化...管理和配置需要做很多重复的事。借助应用配置组即可将配置信息在应用级统一管理，批量更改生效，大大降低开发者的操作次数。...团队视图应用列表排序改进，基于应用操作活跃情况进行排序，便于开发者快速定位操作的应用。 新增应用维度资源占用情况数据统计和展示，应用整体状况更容易掌握。
(request,username=name,password=pwd) 相当于在查询 ：user=models.User.objects.filter(name=name,pwd=pwd).... 4、一旦登录成功 ，调了 这个函数 login（request，user），以后 在视图类，函数中的request对象中，就有一个user对象，就是当前登录的用户对象，如果没有登录，request.user.../' 7、创建用户： from django.contrib.auth.models import User 创建 超级用户和普通 用户，不能用create 即：user=User.objects.create...is_active:禁止 登录网站（用户好存在，封号 ） is_staff:是否对网站有管理权限（能不能登录admin） 12、删除用户 orm删除， 如果 想在认证组件上加手机号 等其他字段：如何处理...) from django.contrib.auth.models import AbstractUser class UserInfo(AbstractUser): # username,password
用户需要具备一定的数据库知识和少量的JS技术； bi软件主要面向业务人员和管理人员。操作简单，专注于业务显示分析。两者生成的报表和数据分析报告供管理层查看，每个人通过分析数据结果以指导决策。...如何选择还得取决于企业的需求和业务需求，无法判断它们之间的好坏，每个都有自己的优势和适用的环境。 区别3.用途不同 bi软件不仅是获得企业数据全局视图的工具，还是处理计划。...两者之间的明显区别是，报表主要由IT开发人员生成并服务于业务流程，例如销售报告和供应链消耗报告。但是bi软件除了可以制作相对简单且开发较少的报表。...报表的大多数字段都被拖到维度指示器框架中以形成报表，且用户可以是IT人员也可以是业务分析师。 总而言之，bi软件和报表工具之间的主要区别在于不同的组，不同的技术架构和不同的用途。...bi软件使用适当的查询和分析工具、数据挖掘工具等进行分析和处理，然后将结果呈现给管理者，以为管理者的决策过程提供支持。
T 表示模板 (Template)：负责如何把页面(html)展示给用户。 V 表示视图（View）：负责业务逻辑，并在适当时候调用 Model和 Template。...此函数可以接收浏览器请求并根据业务逻辑返回相应的响应内容给浏览器。...常用Content_Type ‘test/html’ …… GET请求和POST请求 统一由视图函数接收，因此一定是需要隔离业务逻辑 if request.method == 'GET':...处理GET业务逻辑 elif request.method =='POST': 处理POST的业务逻辑 else: 其他业务逻辑 ```` **GET处理：** 一般用于向服务器获取数据...缺点： 对于复杂业务，使用成本较高 根据对象的操作转换为SQL语句，根据查询结果转化为对象，在映射过程中有性能损失。
文章目录 一、注册业务逻辑 1.使用django自带的用户登录模型配置 2.UsernameMobileModelBackend校验函数源码 3.定义models类 4.登录的业务逻辑 一、注册业务逻辑...先查询用户 # username 有可能是 手机号 也有可能是用户名 # 通过对username进行正则来区分 user = get_user_by_username...class User(AbstractUser): mobile=models.CharField(max_length=11,unique=True,verbose_name='手机号'...verbose_name_plural = verbose_name def __str__(self): return self.username 4.登录的业务逻辑...http.HttpResponseBadRequest('手机号不符合规则') # 2.6 验证同意协议是否勾选 # 3.验证数据没有问题才入库 # 当我们在操作外界资源
更灵活的数据治理：结合 Doris 的物化视图改写能力和自动物化服务，可以更方便的在 ADS 层进行视图建模，对业务层屏蔽屏蔽复杂的底层实现逻辑。...而快手为了能够将缓存服务能够和公司内部的其他业务系统更灵活的对接，采用了基于 Alluxio 的外置数据缓存服务，其对外提供 HDFS 兼容的 API，使得 Doris 可以很方便的对接到 Alluxio...缓存预热是非常重要的步骤，预热后的数据存储在 Alluxio 中，提高了查询响应速度。上一节已经介绍了缓存的元信息如何存储到 Meta Store 中。...消费者访问 DWS 层数据表，并基于 DWS 层进行看板和报表的配置。ADS 层实现自动物化，提供实际的数据访问，物化视图的生产逻辑对数据工程师屏蔽，全部托管在计算引擎 中。...Doris 内置的物化视图透明改写能力在未命中物化视图时，会降级到原表查询。然而，快手的降级策略要求将这类查询转向 Spark，以避免占用过多的 Doris 计算资源，因此需要引入额外的代码逻辑。
总是可以看到所有的东西是如何在一个单一的视图中联系在一起的，并对查询进行最小修改，从而使转换过程处于最理想的状态。 当使用查询诊断工具和检查更高级的特性（如查询折叠和检查查询计划）时，这非常有用。...在本书中展开了两种思维的碰撞，体现了现实中需要一种平衡，深度融入业务的技术方案设计要在直接结果和可复用扩展之间平衡，它并非科学，也非艺术，而是一种深度实践。）...图 2-3 在 Power Query 编辑器中 “Basic Import.csv” 文件的预览效果 很多用户有过这样的经验：建立了一个表，但在几个月后，业务变更导致需要调整表的列，如何确保在查询中用到的表是否包含需要的列...微软已经开始在 Power Query 在线版中解决这个问题，提供了一个更具交互性和更详细的依赖关系查看器，叫做 “Diagram View（图示视图）”。...虽然这样做有一定的逻辑，但实际情况是，需要将查询重新组织成另一种顺序。同样，和移动文件夹一样，只有在 Power Query 编辑器的【查询】导航窗格中才支持拖放。
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