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
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://47.95.0.242:1111/
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
修改数据库连接 server\settings_dev.py
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)
创建超级管理员 python manage.py createsuperuser
运行服务 python manage.py runserver 8000
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
修改nginx.conf
listen 8012
location /media {
proxy_pass http://localhost:8000;
}
location / {
proxy_pass http://localhost:9528;
}
运行nginx.exe
打开localhost:8012即可访问
接口文档 localhost:8000/docs
后台地址 localhost:8000/admin
部署时使用的是settings_pro.py。注意修改
可以前后端分开部署, nginx代理。也可打包之后放在server/vuedist文件夹, 然后执行collectstatic
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
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
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
功能权限和数据权限的处理有大的优化空间, 可实现更加合理的权限划分, 但对目前代码改动较大,在考虑中