DjangoBlog-by-liangliangyy

 基于Django的博客系统.

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基于python3.8和Django3.0的博客。

   

主要功能：

• 文章，页面，分类目录，标签的添加，删除，编辑等。文章及页面支持Markdown，支持代码高亮。
• 支持文章全文搜索。
• 完整的评论功能，包括发表回复评论，以及评论的邮件提醒，支持Markdown。
• 侧边栏功能，最新文章，最多阅读，标签云等。
• 支持Oauth登陆，现已有Google,GitHub,facebook,微博,QQ登录。
• 支持Memcache缓存，支持缓存自动刷新。
• 简单的SEO功能，新建文章等会自动通知Google和百度。
• 集成了简单的图床功能。
• 集成django-compressor，自动压缩css，js。
• 网站异常邮件提醒，若有未捕捉到的异常会自动发送提醒邮件。
• 集成了微信公众号功能，现在可以使用微信公众号来管理你的vps了。

安装

mysql客户端从pymysql修改成了mysqlclient，具体请参考 pypi 查看安装前的准备。

使用pip安装： pip install -Ur requirements.txt

如果你没有pip，使用如下方式安装：

• OS X / Linux 电脑，终端下执行:

  curl http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py | python
  curl https://raw.github.com/pypa/pip/master/contrib/get-pip.py | python
  

• Windows电脑：

  下载 http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py 和 https://raw.github.com/pypa/pip/master/contrib/get-pip.py 这两个文件，双击运行。

配置

配置都是在 setting.py 中，部分配置迁移到了后台配置中。

很多 setting 配置我都是写在环境变量里面的.并没有提交到 github 中来.例如SECRET_KEY,OAHUTH,mysql以及邮件部分的配置等.你可以直接修改代码成你自己的,或者在环境变量里面加入对应的配置就可以了.

test目录中的文件都是为了travis自动化测试使用的.不用去关注.或者直接使用.这样就可以集成travis自动化测试了.

bin目录是在linux环境中使用Nginx+Gunicorn+virtualenv+supervisor来部署的脚本和Nginx配置文件.可以参考我的文章:

DjangoBlog部署教程

有详细的部署介绍.

运行

修改DjangoBlog/setting.py 修改数据库配置，如下所示：

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'djangoblog',
        'USER': 'root',
        'PASSWORD': 'password',
        'HOST': 'host',
        'PORT': 3306,
    }
}

创建数据库

mysql数据库中执行:

CREATE DATABASE `djangoblog` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci */;

然后终端下执行:

./manage.py makemigrations
./manage.py migrate

注意： 在使用 ./manage.py 之前需要确定你系统中的 python 命令是指向 python 3.6 及以上版本的。如果不是如此，请使用以下两种方式中的一种：

• 修改 manage.py 第一行 #!/usr/bin/env python 为 #!/usr/bin/env python3
• 直接使用 python3 ./manage.py makemigrations

创建超级用户

终端下执行:

./manage.py createsuperuser

创建测试数据

终端下执行:

./manage.py create_testdata

收集静态文件

终端下执行:  

./manage.py collectstatic --noinput
./manage.py compress --force

开始运行：

执行： ./manage.py runserver

浏览器打开: http://127.0.0.1:8000/ 就可以看到效果了。

更多配置:

更多配置介绍 集成elasticsearch

问题相关

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