Django Model Generatior for JSon Metata
dmdj的Python项目详细描述
#数据模型django
[！[圆形ci]（https://circleci.com/gh/chop-dbhi/data-models-django/tree/master.svg？style=svg）“（https://circleci.com/gh/chop-dbhi/data-models-django/tree/master）[！[覆盖状态]（https://coveralls.io/repos/chop-dbhi/data-models-django/badge.svg？branch=master&service=github）（https://coveralls.io/github/chop-dbhi/data-models-django？branch=master）
[chop dbhi/data models service]风格json元数据的django模型生成器（https://data-model-service.research.chop.edu）。
我更喜欢[pyenv（https://github.com/yyuu/yyuu/pyenv/pyenv virtuallenv（https://github.com/yyuu/yyuu/pyenv virtuallenv）和[pyenv virtuallenv（https://github.com/yyuu/yyuu/yyuu/pyenv）和[pyenv virtualtuallenv（http://br/>
pip install dmdj
````````
>```````
>`````````````````````````````````````.git
光盘数据模型django
make install
```
'2.1.0'）
model_json=request s.get（model_url.json（）
此外，模型是动态生成的，因此可能会随时间而变化，尽管正在努力改进数据模型repo中的语义版本控制和稳定性实践。
数据模型django
make devinstall
```
我喜欢从“3.5.x”创建一个“dmdj”虚拟环境，然后使用“pyenv local dmdj 3.4.x 2.7.x `
```
make test
````
```
make covercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercover部署
任务通常由ci/cd工作流处理，但我会在这里记录下来。
版本，方法是将新标记推送到github并将dist文件上载到pypi（该项目必须在pypi注册，并且您必须具有可用的pypi凭据，或者在“pypi”用户和“pypi”pass环境变量中）。
`````
````make release
```
[！[圆形ci]（https://circleci.com/gh/chop-dbhi/data-models-django/tree/master.svg？style=svg）“（https://circleci.com/gh/chop-dbhi/data-models-django/tree/master）[！[覆盖状态]（https://coveralls.io/repos/chop-dbhi/data-models-django/badge.svg？branch=master&service=github）（https://coveralls.io/github/chop-dbhi/data-models-django？branch=master）
[chop dbhi/data models service]风格json元数据的django模型生成器（https://data-model-service.research.chop.edu）。
我更喜欢[pyenv（https://github.com/yyuu/yyuu/pyenv/pyenv virtuallenv（https://github.com/yyuu/yyuu/pyenv virtuallenv）和[pyenv virtuallenv（https://github.com/yyuu/yyuu/yyuu/pyenv）和[pyenv virtualtuallenv（http://br/>
pip install dmdj
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>```````
>`````````````````````````````````````.git
光盘数据模型django
make install
```
'2.1.0'）
model_json=request s.get（model_url.json（）
此外，模型是动态生成的，因此可能会随时间而变化，尽管正在努力改进数据模型repo中的语义版本控制和稳定性实践。
数据模型django
make devinstall
```
我喜欢从“3.5.x”创建一个“dmdj”虚拟环境，然后使用“pyenv local dmdj 3.4.x 2.7.x `
```
make test
````
```
make covercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercovercover部署
任务通常由ci/cd工作流处理，但我会在这里记录下来。
版本，方法是将新标记推送到github并将dist文件上载到pypi（该项目必须在pypi注册，并且您必须具有可用的pypi凭据，或者在“pypi”用户和“pypi”pass环境变量中）。
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````make release
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