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基于RBAC模型权限控制的中小型应用的基础开发平台,前后端分离,后端采用django+django-rest-framework,前端采用vue+ElementUI,移动端采用uniapp+uView(可发布h5和小程序).

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lianweiping/django-vue-admin

 
 

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简介

新增了base分支,base分支只包括后端,其在master分支的后端基础上进行了重新编写,拥有更完善的权限控制、工作流引擎、运维管理、websocket支持并提供多种常用功能集成到utils中.

后期功能变动将以base分支为主,master分支只做兼容性处理,具体可切换至base分支查看

下面为master分支介绍

基于RBAC模型权限控制的中小型应用的基础开发平台,前后端分离,后端采用django+django-rest-framework,前端采用vue+ElementUI,移动端采用uniapp+uView(可发布h5和小程序).

JWT认证,可使用simple_history实现审计功能,支持swagger

内置模块有组织机构\用户\角色\岗位\数据字典\文件库\定时任务\工作流(已上传大部分代码, 后端代码位于apps/wf)

使用工作流建议数据库用Postgresql, 下面的预览环境因为是用的sqlite因此有些json查询不支持, 使用方法可参考loonflow文档基本是一致, 主要是做了简化

支持功能权限(控权到每个接口)和简单的数据权限(全部、本级及以下、同级及以下、本人等)

欢迎提issue

部分截图

image image image

预览地址

预览地址直接使用的runserver,账户admin,密码admin。请谨慎操作,勿修改密码 http://49.232.29.236:2222/

启动(以下是在windows下开发操作步骤)

django后端

定位到server文件夹

建立虚拟环境 python -m venv venv

激活虚拟环境 .\venv\scripts\activate

安装依赖包 pip install -r requirements.txt

复制server文件夹下的conf_e.py为conf.py 根据需要修改里面的数据库连接及DEBUG参数

同步数据库 python manage.py migrate

可导入初始数据 python manage.py loaddata db.json 或直接使用sqlite数据库(超管账户密码均为admin,每隔一段时间数据库会重置)

创建超级管理员 python manage.py createsuperuser

运行服务 python manage.py runserver 8000

vue前端

定位到client文件夹

安装node.js

安装依赖包 npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org

运行服务 npm run dev

nginx

本地跑时修改nginx.conf,可显示资源文件

listen 8012
location /media {
    proxy_pass http://localhost:8000;
}
location / {
    proxy_pass http://localhost:9528;
}

运行nginx.exe

运行

打开localhost:8012即可访问

接口文档 localhost:8000/api/swagger/

后台地址 localhost:8000/django/admin/

部署

部署时注意修改conf.py

可以前后端分开部署, nginx代理。也可打包之后将前端dist替换server/dist, 然后执行collectstatic

使用gunicorn启动: 进入虚拟环境执行 gunicorn -w 5 -b 0.0.0.0:2251 server.wsgi

如果需要webscoket还需要配置daphne启动,可使用supervisor监控

Nginx配置可参考如下:

server {
        listen 2250;
        client_max_body_size 1024m;
        location /media/ {
                alias /home/lighthouse/xx/media/;
                limit_rate 800k;
        }
        location / {
                alias /home/lighthouse/xx/dist/;
                index index.html;
        }
        location ~ ^/(api|django)/ {
                set $CSRFTOKEN "";
                if ($http_cookie ~* "CSRFTOKEN=(.+?)(?=;|$)") {
                        set $CSRFTOKEN "$1";
                }
                proxy_set_header X-CSRFToken $CSRFTOKEN;
                proxy_pass http://localhost:2251;
                proxy_pass_header  Authorization;
                proxy_pass_header  WWW-Authenticate;
                proxy_set_header Host $host;
                proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
                proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        }
        location /ws/ {
                proxy_pass http://localhost:2252;
                proxy_http_version 1.1;
                proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
                proxy_set_header Connection "upgrade";
                proxy_redirect off;
                proxy_set_header Host $host;
                proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
                proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
                proxy_set_header X-Forwarded-Host $server_name;
        }

}

docker-compose 方式运行

前端 ./client 和后端 ./server 目录下都有Dockerfile,如果需要单独构建镜像,可以自行构建。

这里主要说docker-compose启动这种方式。

按照注释修改docker-compose.yml文件。里面主要有两个服务,一个是backend后端,一个是frontend前端。

默认是用开发模式跑的后端和前端。如果需要单机部署,又想用docker-compose的话,改为生产模式性能会好些。

启动

cd <path-to-your-project>
docker-compose up -d

启动成功后,访问端口同前面的,接口8000端口,前端8012端口,如需改动,自己改docker-compose.yml

如果要执行里面的命令 docker-compose exec <服务名> <命令>

举个栗子:

如果我要执行后端生成数据变更命令。python manage.py makemigrations

则用如下语句

docker-compose exec backend python manage.py makemigrations

理念

首先得会使用django-rest-framework, 理解vue-element-admin前端方案

本项目采用前端路由,后端根据用户角色读取用户权限代码返回给前端,由前端进行加载(核心代码是路由表中的perms属性以及checkpermission方法)

后端功能权限的核心代码在server/apps/system/permission.py下重写了has_permission方法, 在APIView和ViewSet中定义perms权限代码

数据权限因为跟具体业务有关,简单定义了几个规则,重写了has_object_permission方法;根据需要使用即可

由于实际情况比较复杂,这里建议根据不同情况自己写drf的permission_class

关于定时任务

使用celery以及django_celery_beat包实现

需要安装redis并在默认端口启动, 并启动worker以及beat

进入虚拟环境并启动worker: celery -A server worker -l info -P eventlet, linux系统不用加-P eventlet

进入虚拟环境并启动beat: celery -A server beat -l info

工作流

工作流模块参考loonflow的实现可查看其文档(逻辑一样, 感谢loonflow) 目前大部分代码已上传, 可查看swagger

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愿意交流的话可以加微信群 image

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