互联网上有极其丰富的数据资源可以使用。使用Excel可以自动读取部分网页中的表格数据,使用Python编写爬虫程序可以读取网页的内容。
今天我们分享一篇通过Python编写测试用Web应用程序,然后使用Excel和Python从编写的Web网站上获取数据的文章,让你学爬虫更方便。
alembic是用来做ORM模型与数据库的迁移与映射。alembic使用方式跟git有点类似,表现在两个方面,第一个,alemibi的所有命令都是以alembic开头;
逛 tools 看到大佬使用这种方式日站,感觉蛮有意思的,就本地来实现玩玩。开头放上原文链接,以表崇拜之情:
iOS电量测试 活动时间:2017年11月15日 斗鱼直播 活动介绍 TMQ在线沙龙第三十三期分享 本次分享的主题是:iOS电量测试 共有69位测试小伙伴报名参加活动! 想知道活动分享了啥吗, 请往下看吧! 嘉宾 张锦铭,从12年开始跟进iOS性能相关测试,在iOS性能相关领域有比较多的了解和尝试。曾在iOS平台上提供成熟的电量、响应速度、内存等的自动测试解决方案。 分享主题 1、iOS接口层电量测试 2、基于sysdialog电量测试 3、QQ浏览器电量测试举例 4、关于电量排行榜 问答环节 1
也可以使用pipenv run python xxx.py在不激活环境的情况下用以该环境运行脚本
在扫描目录,以及爆破 admin用户密码均无果后,发现flag用户的图片外链是 github仓库,想到会存在源码泄露,于是查看作者的仓库:
上两篇文章我们介绍了swagger&yapi接口文档转换jmeter使用的方式,第三篇文章实现了yapi接口登录,已经可以覆盖大多数公司的接口文档转换,可以帮助我们的测试攻城狮解放双手,节省很多时间!
安装 $ pip install flask werkzeug:处理application jinja2:渲染html flask:组装大师 初始化application from flask im
相信很多粉丝朋友对chatgpt肯定不陌生,但是呢,他在国内的使用有一定的门槛,相信还是有不少朋友因此望而止步。没关系,咋们国内的ai产品也层出不穷,很多公司都陆陆续续的推出了自己的ai大模型,比如阿里的通义千问,百度的文心一言,字节的豆包等等,今天让我们一起来看一下小编最近新了解到的ai大模型:腾讯混元助手。
以我的经验来看,每一个不平凡的机器学习项目最终都会使用一个错漏百出的难以维护的内部工具进行缝合。而这些工具(通常是 Jupyter Notebook 或者 Flask App)往往都难以部署,通常需要对客户端和服务器架构进行整合,而且无法与 TesorFlow GPU 等机器学习框架进行很好的结合。
webpack-dev-server 是 webpack 集成的开发者服务器,用于帮助开发者快速开发应用程序。
Celery是基于分布式消息传递的开源异步任务队列或作业队列。虽然它支持调度,但其重点是实时操作。现在4版本已经步入稳定,而国内互联网的几乎都是3版本的教程。所以这里记录下4版本下的踩坑及外文解决方案的翻译记录。
文件上传本身是互联网中最为常见的一种功能需求,所以文件上传漏洞攻击是非常常见,并且是危害极大的 常见安全问题 1) 上传文件是Web脚本语言,服务器的Web容器解释并执行了用户上传的脚本,导致代码执行 2) 上传文件是Flash的策略文件crossdomain.xml,黑客用以控制Flash在该域下的行为 3) 上传文件是病毒、木马文件,黑客用以诱骗用户或者管理员下载执行 4) 上传文件是钓鱼图片或为包含了脚本的图片,在某些版本的浏览器中会被作为脚本执行,被用于钓鱼和欺诈 常见的攻击方式就是攻击
在使用Flask进行web开发中,经常会用到很多的静态CSS或JS文件,占用了大量的空间,有没有办法可以将这些静态文件打包成一个文件,并进行压缩处理呢?Flask-Assets就提供了这个功能。 Flask-Assets实际上是对webassets库进行了一层封装。
现代网页比以往任何时候都使用更多的外部脚本和资产。默认情况下,JavaScript 遵循同源策略,只能调用与运行脚本在同一域中的 URL。那么,我们怎样才能让我们的 JavaScript 支持的页面使用外部脚本呢?
实际上 Python 标准库提供了一个默认的命令行工具 Argparse,但是对于 Click 来说 Argparse 使用起来非常的繁琐和麻烦,大多数人都很少使用它。Argparse 对比与 Click 就像网页解析中使用的 re 和 BeautifulSoup。
GitHub地址:https://github.com/streamlit/streamlit/
机器学习开发者想要打造一款 App 有多难?事实上,你只需要会 Python 代码就可以了,剩下的工作都可以交给一个工具。近日,Streamlit 联合创始人 Adrien Treuille 撰文介绍其开发的机器学习工具开发框架——Streamlit,这是一款专为机器学习工程师创建的免费、开源 app 构建框架。这款工具可以在你写 Python 代码的时候,实时更新你的应用。目前,Streamlit 的 GitHub Star 量已经超过 3400,在 medim 上的热度更是达到了 9000+。
hexo 的友链页面和文章一样, 要想更新就得重新生成并部署. 使用 webhook, Github Action 或者 vercel 等实现自动化部署后, 更新网站内容变得更加方便: 本地改好后直接推送到仓库, 剩下的交给服务器去做. 但是增加友链每次都要从评论区复制粘贴到 link.yml 然后 push, 还是比较麻烦. 目前有通过 issue 添加友链的方法, 但是对于我这种懒人来讲, 能在评论区做就不想再开个网页, 所以我想要做出一点更改, 能自动获取评论中的友链信息并直接添加(这建立在自动部署的前提上). 关于审核什么的, 我就不关心了, 现在评论一共都没多少
目前状态下的应用有两个基本问题。如果你观察应用的组织方式,你会注意到有几个不同的子系统可以被识别,但支持它们的代码都混合在了一起,没有任何明确的界限。我们来回顾一下这些子系统是什么:
地球引擎有一个用户界面API,允许用户直接从JavaScript代码编辑器中构建和发布交互式Web应用。许多读者会在其他章节中遇到对ui.Chart的调用,但还有更多的界面功能可用。特别是,用户可以利用ui函数来为他们的地球引擎脚本构建整个图形用户界面(GUI)。GUI可以包括简单的部件(如标签、按钮、复选框、滑块、文本框)以及更复杂的部件(如图表、地图、面板)来控制GUI布局。关于ui部件的完整列表和关于面板的更多信息可以在下面的链接中找到。一旦GUI构建完成,用户可以通过点击代码编辑器中脚本面板上方的应用程序按钮,从JavaScript代码编辑器中发布应用程序。
本文属于新闻推荐实战—前后端交互—后端构建之Flask。Flask作为该项目中会用来作为系统的后台框架,作为一个算法工程师需要了解一些关于开发的知识,因为在实际的工作中经常调试线上的代码来调用策略或模型。本文将对Flask以及一些基本的使用进行了简单的介绍,方便大家快速理解项目中的相关内容。
最近实现了一个小需求:在本地PC端通过页面形式展示服务器端生成的一些结果图片。本文主要介绍如何利用flask搭建一个http服务。
上一篇文章我们介绍了flask的基本使用,编写了flask的第一个脚本。在本文中,我们将详细介绍如何使用Flask进行HTTP请求。我们将学习如何创建Flask应用程序,并通过不同的HTTP方法(GET、POST、PUT、DELETE等)发送请求。
Flask中的CBV以及正则表达式 一.CBV def auth(func): def inner(*args, **kwargs): print('before') result = func(*args, **kwargs) print('after') return result return inner class IndexView(views.View): methods = ['GET'] de
通过日志我们了解到上面的问题就是 Jenkins 没有办法调用 Docker 的构建命令。
Compose 是用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。通过 Compose,您可以使用 YML 文件来配置应用程序需要的所有服务。然后,使用一个命令,就可以从 YML 文件配置中创建并启动所有服务。
最近在和几个伙伴尝试搭建一个新闻推荐系统, 算是一个推荐算法的实战项目, 里面涉及到了前后端交互, 该项目里面,使用了Flask作为后台框架, 为了理清楚整个系统的交互,所以就快速参考着资料学习了下flask, 主要还是参考伙伴们写的flask简介和基础的内容, 加上了一些其他理解和实验辅助, 整理一篇心得文章, 算是flask初步入门。
今天的文章的主题是国际化和本地化,通常简称 I18n 和 L10n。我们想要我们的 microblog 应用程序被尽可能多的用户使用,因为我们不能忘记有许多人是不是讲英文的,或者会说英文,但是更愿意讲本国语言。
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。
在实际的项目开发中,需要实现的功能是很多的,通常来说一个功能至少需要一个视图函数,代码量比较大。
背景 凭借敏捷开发部署理念的推行,相信对于很多人来说docker这项容器技术已经并不陌生,Docker 1.12引擎发布了快两个月,新引擎中包含了许多特性。诸如: Swarm模式,容器集群的健康检查,节点的身份加密,docker Service API调用,容器启动的过滤匹配方式(constraint), docker的内建路由,以及支持在多平台系统上运行docker(MAC、Windows、AWS、AZURE),以及一些插件升级等等. 特性之多,就连Docker 自己的产品经理也表示这次的新版本可能是公司
本篇内容 ShowMeAI 将带大家学习,从头开始构建机器学习管道,使用 Flask 框架构建 Web 应用程序,并部署到云服务器上的过程。具体包括:
之前我们介绍了flask发送http请求,以及flaskURL的详解,我们使用的路由都是固定的,一个路径和一个视图函数绑定,当访问这条路径时会触发相应的处理函数。但是当我们要处理更为复杂的情况时,比如我们有多个用户,我们要访问这几个用户的个人信息,我们不可能为每一个用户设计一个固定的路由,这样会造成大量的重复代码,复用性也不强,因为我们就需要通过动态路由来实现我们的代码复用,减少重复的代码量。在本文中,我们将详细介绍Flask动态路由的使用方法和示例。
说实话,我个人是用Jupyter Notebook最多,主要是经常做数据可视化,方便些。
Dockerfile 是一个放置在项目根目录下的描述文件,可以利用 Docker 命令基于该文件构建一个镜像
在日常开发中,如果需要开发一个小型应用或者Web接口,一般我是极力推崇Flask的,主要是因为其简洁、扩展性高。
————————————– https://github.com/Evlos/Python-Blog-RedisPress
Flask 是一款流行的 Python Web 框架,它简单轻量而灵活,适用于构建各种规模的 Web 应用程序。在 Flask 中,URL(Uniform Resource Locator)是指定 Web 应用程序中资源的唯一标识符。URL 组成部分是构成一个完整 URL 的不同部分,包括协议、主机名、端口号、路径和查询参数等。在本文中,我们将深入探讨 Flask URL 的组成部分及其作用。
说明1:当我们直接用编译器运行Flask项目的时候,会有一个提示:意思就是:这是开发环境的服务器,不能用于生产环境的部署,请使用WSGI的服务器替换
和Django大包大揽不同,Flask建立于一系列的开源软件包之上,这其中 最主要的是WSGI应用开发库Werkzeug和模板引擎Jinja:
这是第一次进行深度学习模型的 web 应用部署,在整个过程中,进一步折射出以前知识面之窄,在不断的入坑、解坑中实现一版。
运行之后R语言会弹出一个网页,这个网页布局如下,上面为交互式的直方图,下面为app.R的代码
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