参考:mp.weixin.qq.com/s/QYFW5Q_CmJ4lPLihCoizVw
新年Deepseek-R1大模型火爆出圈,很多非业内人士都听说了。而最近在帮朋友开发一个视频网站(参考《建设一个类似Youtube的视频网站 》),我打算对MediaCMS二次开发,现在我就把它配置起来,用上这个国产最强大模型,作为我的编码助手帮我干活。
配置
首先,vs code中安装Roo Code插件,然后注册SiliconCloud(硅基流动),新注册用户直接送14块的额度:
把SiliconCloud中申请的api key填写到ROO CODE插件中:
然后直接输入hi,看下能否成功和模型对话,它成功帮我解释了一下代码的结构:
没想到一个问答就消耗了5M的token,查了下余额,花了大概一毛多:
提问
我问它系统架构的问题:
我是小白,请给我介绍这个项目是如何从0基于django构建起来的。服务器本地部署程序(没用到docker)项目入口在哪里?项目根目录下所有文件夹作用是什么?
继续提问,我发现响应速度非常慢,经过好几分钟推理后,终于全部输出完成,个人感觉非常详细,对我这个小白来说都看懂了。
非常详细有咩有?包括了系统架构、文件内容、启动流程等各个方面:
甚至还生成了一个流程图(基于mermaid),实在泰裤辣:
对比
Deepseek-R1是基于强化学习、CoT思维链的大模型,辅助理解代码的能力确实很强,它会自动去思考理解我的意思,加上RooCode agent实现根据需要去读取项目文件、理解代码内容。不像普通的模型想到啥说啥,它回复得非常详细,各方面能力都极大提升。下面做了几个对比,个人感觉Deepseek-R1效果还是最好。
对比通义灵码
同样的问题,我也问了通义灵码,我感觉一般般,好像没理解我的意思:
对比o3-mini
o3-mini也是具备CoT思维链能力的模型,用cursor可以免费使用,问了它同样的问题,这是它的输出,感觉也不错:
下面给你一个简明的介绍,帮助你理解这个项目(MediaCMS)是如何从零开始基于 Django 构建起来的,以及在不使用 Docker 的情况下如何在本地服务器上部署它,并说明项目根目录下各个文件夹的作用。
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## 1. 从零开始基于 Django 构建项目
- **Django 整体架构:**
项目最开始使用 Django 的标准流程创建,即利用 `django-admin startproject` 生成一个项目(本项目的核心配置就位于 **cms/** 文件夹中),再利用 `python manage.py startapp` 创建各个子应用(如 **files**、**users**、**uploader** 等)来实现具体功能。
随后在 **cms/settings.py** 中配置了数据库(PostgreSQL)、缓存(Redis)、日志、静态和媒体文件路径、认证后端,以及集成第三方库(例如 Django REST Framework、Celery、Debug Toolbar、allauth 等)。
- **功能扩展:**
根据需求,项目除了基本的 Django 配置外,还添加了:
- REST API 接口用于与前端或其它客户端交互;
- Celery 作为异步任务队列,支持视频转码、文件处理等耗时任务;
- 日志、调试工具(比如 Debug Toolbar)以及模板、静态文件等完整的 Web 开发体系;
- 前端部分使用了 React (在 **frontend/** 中) 以丰富用户界面,但在本地部署且不使用 Docker 的情况下,你主要会关注 Django 后端和模板构建的部分。
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## 2. 服务器本地部署(非 Docker)下的项目入口
- **入口文件:**
- **manage.py**
位于项目根目录,是 Django 项目的命令行入口,用于启动开发服务器、执行数据库迁移、创建管理用户等。
- **cms/wsgi.py**
对于生产环境部署时,WSGI 服务器(例如 uWSGI、Gunicorn)会通过这个文件来加载 Django 应用。该文件中设置了环境变量 `DJANGO_SETTINGS_MODULE` 和调用 `get_wsgi_application()`。
- **本地部署流程(非 Docker 模式):**
项目中提供了一个 **install.sh** 脚本(以及 **deploy/local_install/** 文件夹内的配置文件),该脚本主要用于:
1. 在服务器上创建并激活虚拟环境;
2. 安装 Python 依赖(参见 **requirements.txt**);
3. 运行数据库迁移(`python manage.py migrate`)和加载初始数据(`loaddata`);
4. 收集静态文件(`python manage.py collectstatic --noinput`);
5. 自动生成管理员账号(调用 `createsuperuser` 或在 shell 中创建)。
因此,对于本地部署,不使用 Docker 时,你可以先按脚本步骤配置好环境,然后通过 `python manage.py runserver` 启动开发服务器,或者使用标准的 WSGI 服务器部署(加载 **cms/wsgi.py**)。
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## 3. 项目根目录下各文件夹的作用
- **cms/**
这是 Django 项目的核心配置目录。
- **settings.py、dev_settings.py、local_settings.py:** 用于全局配置(数据库、静态文件、缓存、认证、日志等)。
- **wsgi.py:** 生产环境下的应用入口,为 WSGI 服务器提供函数。
- **urls.py(可能存在):** 全局 URL 路由配置。
- **files/**
一个 Django 应用,用于管理媒体文件相关功能。
- 定义了媒体模型(视频、图片、编码信息、评论、分类、标签等),用于存储和操作上传的媒体数据。
- **users/**
用户管理应用。
- 包含自定义的用户模型(`AUTH_USER_MODEL`)以及和用户注册、登录、权限等相关的视图和功能。
- **uploader/**
专注于文件上传处理的应用。
- 负责接收、校验和处理用户上传的文件,为后续的媒体转码或存储作准备。
- **templates/**
存放所有 Django 模板文件。
- 包括基于 HTML 的页面模板,如 **base.html**、**root.html** 以及各个功能页面(媒体播放、管理后台页面等)。
- 这些模板通常会通过继承机制组合成统一风格的页面结构。
- **static/**
存放所有静态资源文件。
- 如 JavaScript、CSS、图片等文件,部署时会通过 `collectstatic` 命令将各应用的静态文件汇总到此目录供 Nginx 或 Django 直接提供服务。
- **media_files/**
用于保存上传的原始媒体以及编码、处理后的媒体文件。
- 目录结构中还可能包含子文件夹(如 **original/**、**encoded/**、**hls/** 等),分别对应原始上传文件、处理后的视频文件和视频分段(HLS)文件。
- **deploy/**
存放部署和自动化安装相关的脚本和配置文件。
- **local_install/** 内有针对本地(非 Docker)部署的安装脚本与配置(如 Nginx 配置、 systemd 服务文件等)。
- 其他子目录(如 docker/)存放 Docker 部署相关的配置,但如果你不使用 Docker,可以关注 **local_install** 中的部分。
- **docs/**
包含项目的文档资料。
- 管理员文档、开发者指南、架构说明、部署说明等,帮助用户和开发者更好地理解和使用该项目。
- **frontend/**
前端代码目录(基于 React)。
- 虽然后端主要采用 Django 模板渲染,不过项目也包含一个独立的前端应用,用于构建更现代化的用户界面。在本地部署(不使用 Docker 的情况下)你可能会单独构建前端,然后把生成的静态文件放入 Django 提供服务的 **static/** 文件夹中。
- **其他根目录文件:**
- **manage.py:** 项目的命令行工具入口。
- **requirements.txt:** 列出了项目所依赖的所有 Python 第三方库。
- **README.md:** 项目的总体介绍、安装说明和使用指南。
- **Dockerfile、docker-compose.yaml 等:** 针对 Docker 部署的配置文件(如果你选择跳过 Docker,本地部署时可以不用关注)。
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## 小结
- 从零开始构建上,这个项目利用 Django 创建了一个多应用的媒体管理系统,每个应用负责不同的功能模块(媒体文件、用户、上传等)。
- 本地非 Docker 部署的入口主要在根目录下的 **manage.py**(用于开发和测试)和 **cms/wsgi.py**(用于生产部署时被 WSGI 服务器调用)。
- 项目根目录中的各个文件夹都承载着特定的功能,从全局配置(cms/)、各个业务域的实现(files/、users/、uploader/),到前端、静态资源、媒体存储、部署脚本以及文档,各司其职构成了一个完整的 Django 项目架构。
希望这个介绍能帮助你快速了解项目的整体架构和部署流程!
遇到的问题
R1可能由于火爆,用户过多,响应速度很慢,生成一个回答花了好几分钟。
总结
由于AI助手能力越来越强,超越甚至碾压人类,可以预料到的未来是:工程师的水平不仅体现在个人能力上,更体现在驾驭AI的能力上。 项目的管理将从人管理人的时代,过渡到人管理机器的时代。