构建既可扩展又引人入胜的现代 Web 应用程序需要使用相关技术。ReactJS和Flask是两个流行的框架,分别用于前端和后端开发。
GraphQL 由于其灵活性和高效性,已经成为构建 API 的热门选择。当与 React.js 结合使用时,这个强大的 JavaScript 库为创建动态、响应式的 Web 应用程序打开了无限的可能性。在本指南中,我们将介绍如何将 GraphQL 无缝集成到您的 React.js 项目中。
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将你和你的家连接到互联网的产品并不短缺。每一个都会有一个WiFi设备连接到您的网络,以及另一组麦克风,每个麦克风都会在您的家中监听它们的特殊触发字。
博客:https://somenzz.cn,电脑阅读更方便,阅读原文可访问文中的链接。
阅读本文后,你将能够部署机器学习模型,并用你想要的编程语言进行预测。没错,你可以坚持使用 Python,也可以通过 Java 或 Kotlin 直接在你的 Android 应用程序中进行预测。另外,你可以直接在你的 web 应用程序中使用该模型——你有很多很多选择。为了简单起见,我会用 Postman。
作者 | Brian Schmidt 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 此博客文章中的代码可以在此github仓库中找到。 https://github.com/schmidtbri/
Python程序员有很多很好的选择来创建Web应用程序和API;Django,Weppy,Bottle和Flask引领潮流。
重装了波系统(Windows 2004 版本),这个版本下,Docker Desktop 是以 WSL2 为 backend 的,不用 Hyper -V 了,舒服了很多。
原文:https://fastapi.tiangolo.com/alternatives/
选自pyimagesearch 作者:Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与:Jane W、黄小天 本文介绍了如何使用 Keras、Redis、Flask 和 Apache 将自己的深度学习模型迁移到生产环境。文中的大多数工具可以互换,比如 Keras 可替换成 TensorFlow 或 PyTorch,Django 可代替 Flask,Nginx 可代替 Apache。作者唯一不推荐替换的工具是 Redis。同时本文还对深度学习 REST API 进行了压力测试,这种方法可以轻松扩展到添加的
Cube是无界面商业智能平台。它帮助数据工程师和应用程序开发人员从现代数据存储中访问数据,将其组织为一致的定义,并将其交付给每个应用程序。Cube 旨在与所有支持 SQL 的数据源一起工作,包括像 Snowflake 或 Google BigQuery 这样的云数据仓库、像 Presto 或 Amazon Athena 这样的查询引擎,以及像 Postgres 这样的应用程序数据库。Cube 内置关系缓存引擎,为 API 请求提供亚秒级延迟和高并发。
Web开发通常分为两类:前端开发和后端开发。后端开发人员负责构建web应用程序的服务器端。
编译 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 4 月 Python 热门文章推荐 1、用 Python 实现区块链的实用介绍 原文链接: http://ad
总的来说,HTTP协议出现以来Web服务也就存在了。但是,自从云计算出现后,才成为实现客户端与服务和数据交互的普遍方法。
http://127.0.0.1:5632/blog/api/articles输出如下:
这些疑问,我们以前碰到过,通过不断的摸索,试验出了不同的复杂机器学习的上线方法,来满足不同场景的需求。在这里把实践经验整理分享,希望对大家有所帮助。(我们的实践经验更多是倾向于业务模型的上线流程,广告和推荐级别的部署请自行绕道)。
创建成功后,会自动跳转到机器人设置界面,在这里你可以对机器人进行个性化定制。其实,图灵机器人提供简单的方法,快速接入微信公众号,这太没有挑战性了,对于喜欢搞事情的我们,肯定不能选择这种方法。
有些人可能会强烈反对反对提到的/ translate和其他JSON路由是API路由。其他人可能会同意,但也会认为它们是一个设计糟糕的API。那么一个精心设计的API有什么特点,为什么上面的JSON路由不是一个好的API路由呢?
GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件,从GitHub记录大量数据。这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive,称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例:
本文展示了如何用 Keras 构建深度学习模型的简单示例,将其作为一个用 Flask 实现的 REST API,并使用 Docker 和 Kubernetes 进行部署。本文给出的并不是一个鲁棒性很好的能够用于生产的示例,它只是为那些听说过 Kubernetes 但没有动手尝试过的人编写的快速上手指南。
文章介绍并整理了一直在维护的一个小项目:京东价格监控,并详细整理了该项目前前后后几次重构的技术选型,作为一篇总结。
如果您想在很短的时间内使用Python构建web应用程序,那么Flask是一个非常好的选择。Flask是一个小而强大的web框架。它也很容易学习和简单的代码。
2017年就要过完了,我们来总结一下2017年最好用的17个Python Web框架 群内不定时分享干货,包括2017最新的python企业案例学习资料和零基础入门教程,欢迎初学和进阶中的小伙伴入群学习交流 📷 Django Django的主要原则是在时间上发展任何复杂的东西。它最初是为内容管理系统开发的,但其丰富的功能(包括但不限于模板,自动数据库生成,数据库访问层,自动管理界面生成)非常适合其他类型的Web应用程序。提供用于开发的Web服务器。形成序列化和验证,具有模板继承的模板系统,以多种方式缓存,国
包管理 管理包和依赖的工具。 pip:Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools:保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 pipenv:Python 官方推荐的新一代包管理工具。 poetry: 可完全取代 setup.py 的包管理工具。 conda:跨平台,Python 二进制包管理工具。 Curdling:管理 Python 包的命令行工具。 wheel:Python 分发的新标准,意在取代 eggs。 分发 打包为可执行文件以便分发。 PyInstaller:将 Python
在这个教程中,我将向你展示如何将 Vue 的单页面应用和 Flask 后端连接起来。
前面的一至八篇我们一直在研究如何从网站上快速、方便的获取数据,并将获取到的数据存储在数据库中。但是将数据存储在数据中并不是我们的目的,获取和存储数据的目的是为了更好的利用这些数据,利用这些数据的前提首先需要从数据库按一定的格式来读取数据,这一篇主要介绍如何实现通过 RESTful API 来获取数据库中的数据。
Flask很有趣易于设置,就像在Flask 网站上所说的那样。这个Python的微框架提供了一种使用REST端点注释Python功能的强大方法。正在使用Flask发布ML模型API,以供第三方业务应用程序访问。
Flask诞生于2010年,是用Python语言基于Werkzeug工具箱编写的轻量级Web开发框架。
花下猫语:如果你还不知道 FastAPI 是什么/有多好,请先看看我之前转载的 这篇文章,然后再阅读本文。今天分享的是一篇译文,译自 FastAPI 的官方文档,作者主要是将它与其它框架/库作了对比,介绍了 FastAPI 从它们身上吸收的一些亮点。阅读本文可以加深对 FastAPI 的理解,开阔对相关库的认知,更能知道优秀的开发者是如何从其它项目中吸收养分的。阅读愉快!
Python为啥这么火,这么多人学,就是因为简单好学,功能强大,整个社区非常活跃,资料很多。而且这语言涉及了方方面面,比如自动化测试,运维,爬虫,数据分析,机器学习,金融领域,后端开发,云计算,游戏开发都有涉及。
欢迎来到《Python周刊》这是第2期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文“,才能访问文中的链接。文章和教程1、使用Django REST Framework在30分钟内构建REST API[1] 在Django中构建REST API非常简单。这教程中,详细记录了实现并启动一个API应用的详细步骤。2、Django搜索教程[2] 这个教程,主要介绍在Django网站中实现基本搜索,并探讨使用更高级选项改进它的方法。3、PyMongo教程:在Pytho
人们使用不同类型的设备连接到互联网并浏览网页。因此,需要从各种位置访问应用程序。对于传统网站,具有响应式UI通常就足够了,但更复杂的应用程序通常需要使用其他技术和体系结构。其中包括具有单独的REST后端和前端应用程序,可以实现为客户端Web应用程序,Progressive Web Apps(PWA)或本机移动应用程序。
中文翻译版:Django API开发: 使用Python和Django构建web APIs
reverse proxy(反向代理)是一种代理服务器,它接收HTTP(S)请求并将它们透明地分发到一个或多个后端服务器。反向代理非常实用,因为许多现代Web应用程序是使用后端应用程序服务器处理传入的HTTP请求,并非直接由用户访问,并且通常只支持基本的HTTP功能。
图片来源:edureka.co 翻译 | 林椿眄 编辑 | Donna [导读]热门资源博客 Mybridge AI 比较了18000个关于Python的项目,并从中精选出45个最具竞争力的项目。我们进行了翻译,在此一并送上。 这份清单中包括了各不相同的20个主题,以及一些资深程序员分享使用Python的经验,值得收藏。Mybridge AI 的排名结合了内部机器评估的内容质量和各种人为因素,包括阅读次数和阅读时长等。 对于Python的初学者,我们推荐以下这些课程: REST API:使用 Python,
Janakiram MSV是Janakiram & Associates的首席分析师,也是国际信息技术学院的兼职教师。他也是Google Qualified Developer、亚马逊认证解决方案架构师、亚马逊认证开发者、亚马逊认证SysOps管理员和微软认证Azure专业人员。
在本文中,我们将从Python Web开发人员的角度看处理Web身份验证的最常用方法。
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在本教程中,我将向大家展示如何使用前端的 Vue.js 单页面应用和后端的 Flask 进行交互。
也许你刚刚用solidity[4]、rust 编写了一个链上程序,但是如果没有一个很好的前端交互,几乎没有人可以使用它。
Web框架使Web开发人员的开发尽可能简单。然而,Python是最流行的编程语言之一,它在后端开发中的应用得到了许多贡献。
除了发现隐藏在大量数据中的有洞察力的趋势和模式之外,还有什么比这更有趣?能够轻松地与同事和其他业务团队共享并向他们解释!新的Cloudera 的机器学习( CML ) 1.2 ,我们非常高兴地宣布托管持久的基于Web的应用程序和使用Flash、仪表板和Shiny到共享分析结果及洞察力与企业利益相关者框架仪表盘的支持。跟随本文中的演示,立即开始使用CML的新分析应用程序功能获得更多乐趣。(注意:CDSW 1.7中也提供此功能)。
上一篇文章,介绍了使用 Java + Spring Boot + MyBatis 构建 RESTful API 的详细步骤;很多小伙伴表示,更愿意用 Python 编写 RESTful API 服务,希望我能写一下
route-detect是一款功能强大的Web应用程序路由安全扫描工具,该工具可以帮助广大研究人员在Web应用程序路由中轻松识别和检测身份认证漏洞和授权漏洞。
大数据文摘作品 编译:姜范波、云舟 本文讲的是如何快速而不求完美地部署一个训练好的机器学习模型并应用到实际中。如果你已经成功地使用诸如Tensorflow或Caffe这样的框架训练好了一个机器学习模型,现在你正在试图让这个模型能够快速的演示,那么读这篇文章就对了。 阅读时长: 10-15分钟 使用前检查清单 检查tensorflow的安装 从 stdin 运行在线分类 在本地运行分类 把分类器放到硬编码(hardcoded)的代理 把分类器放到有服务发现(service discovery)的代理 用一
大家有时候有没有仔细想过,我们开发一个网站,本质上是在做什么呢?Web 开发从刀耕火种的 HTML 时代,到现代的 Web 开发模式,巨鲸发生了怎么样的演变呢?我今天就带大家开一起看一下 ~
DataHub 是第三代元数据平台,支持为现代数据堆栈构建的数据发现、协作、治理和端到端可观察性。DataHub 采用模型优先的理念,重点是解锁不同工具和系统之间的互操作性。
随着微服务架构的日益流行,企业正面临着构建高可用、可扩展且安全的微服务系统的挑战。在这种背景下,本方案提出了一种基于 APISIX 网关和 K3S 集群的微服务部署策略。这种策略不仅提高了系统的可用性和伸缩性,还简化了服务的发现和路由管理。
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