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如何从零打造自己 Linux(基于 Ubuntu 18.04.4 LTS)工作环境

前言 我们在工作或学习过程中,有许多时候会接触到 Linux,然后便想要自己亲自试试这个系统,但苦于没有系统学习过,所以想要打造自己的工作环境难免会遇到许多困难。...本博客将主要从 系统设置、常用软件安装、开发环境搭建、系统美化 三个方面着手,手把手教你如何从零打造自己的 Ubuntu (基于 Ubuntu 18.04.4 LTS )工作环境。...先展示下我自己的工作环境: 桌面 ? 程序坞 ? 文件 ?...而我们在学习工作之余听听音乐,放松下调整状体也是极好的。...系统美化 Grub 美化 对于安装双系统或多系统的读者,想要自己的启动页面变得好看一点,那么你一定不能错过。

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数据库|Flask+Redis实现登录权限管理

login_required()def test():     return jsonify({         'code': 0,         'msg': 'test',     }) 1 准备工作...首先是登录验证,大概思路是先接收用户名与密码,然后校验参数,两者都不能为空,接着用用户名去user数据库查找是否存在此用户,如果查找结果为空,则返回一个错误码。...(在存入密码的时候不能直接存明文,需要加密,此处用到了werkzeug.security这个库进行加密。)校验密码还是用这个库的check_password_hash,只需传入需要验证的两个密码。...if not all([username, password]): return jsonify(code=Code.NOT_NULL.value, msg="用户名和密码不能为空...['SECRET_KEY'], expires_in=app.config['EXPIRES_IN']) # 接收用户id转换与编码 token = None try

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Flask入门

转换器 含义 default 接受字符串,默认转换器 stirng 接受字符串,跟默认一样 int 接受整数 float 同 int 但是接受浮点数 uuid 唯一识别码 path 和默认的相似,但也接受斜线...cookie是基于域安全的 我们通过set_cookie方法设置cookie resp.set_cookie('age', "12") # 设置cookie 通过get()取cookie age...的cookie值进行加密 app.config['SESSION_TYPE'] = 'redis' # session类型为redis app.config['SESSION_KEY_PREFIX']...= 'session_myid' # 保存到session中的值的前缀 app.config['PERMANENT_SESSION_LIFETIME'] = 7200 # 失效时间 秒 app.config...代表任何能代表这台机器的地址都可以访问 app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True) # 运行程序 注意abort里面的状态码必须就是HTTP状态码,不能自己随便写

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Git管理源代码

["SECRET_KEY"] = "fdfdfdfd"app.config["SESSION_TYPE"] = "redis" #指定session的存储类型app.config["SESSION_REDIS..."] = StrictRedis() #指定redis服务器的地址app.config["SESSION_USE_SIGNER"] = True#设置session的签名信息app.config["PERMANENT_SESSION_LIFETIME...,每个人都是负责不同的模块,所以冲突问题很少有,所以不能去修改同事的代码.而且我们在工作中,下班的提交要赶紧提交,要不然太晚,出现问题,同事都回家了,没人商量了,减少问题.上班前第一件事就是pull拉下来...还有一种情况,就是当公司一个新同事来的时候,新建一个分支,让他在分支上开发所需要的功能,如果功能能用,就将这个分支合并到项目里,如果不能用,或者很糟糕,直接删除即可,不会影响项目的开发....修改已经commit的注释内容: 1/先切换到想要修改内容的版本 2/然后输入git commit --amend做对应的修改,control + x退出保存 10.dict和json相互转换(记忆)

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Docker在手,天下我有,在Win10系统下利用Docker部署Gunicorn+Flask打造独立镜像

书接上回,之前一篇:Win10环境下使用Flask配合Celery异步推送实时/定时消息(Socket.io)/2020年最新攻略,阐述了如何使用Celery异步推送Websocket消息,现在我们利用...'] = ['json', 'pickle'] app.config['REDIS_URL'] = 'redis://localhost:6379' app.config['JSON_AS_ASCII'...workers = 3 # 进程数 worker_class = "gevent" # 异步模式 bind = "0.0.0.0:5000"     由于Gunicorn并不支持Windows环境.../gunicorn.conf.py"]     可以看到,我们项目的镜像首先基于python3.6这个基础镜像,然后声明项目目录在/Project/myflask中,拷贝依赖表,之后安装相应的依赖,这里在安装过程中我们指定了国内的源用来提高打包速度...,最后利用gunicorn运行项目,值得一提的是,ENV LANG C.UTF-8是为了声明Docker内部环境中的编码,防止中文乱码问题。

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Flask 学习-12.Flask-SQLAlchemy 连接 mysql 数据库

Flask-SQLAlchemy 环境准备 Flask 使用版本v2.2.2 先安装连接 mysql 驱动包 pymysql pip install pymysql 安装Flask-SQLAlchemy...['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = DB_URI # 是否追踪数据库修改,一般不开启, 会影响性能 app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS...这一步需先设置属性,很多老的教程都缺少这一步,导致连不上数据库 db.init_app(app) 查询示例,可以直接执行原生SQL语句,主要是检查下有没正确链接数据库,查询到结果 # 执行原生SQL语句, 测试下能不能查询到结果...'] = False # 是否显示底层执行的SQL语句 app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True # 初始化db,关联flask 项目 db = SQLAlchemy(...app) # 执行原生SQL语句, 测试下能不能查询到结果 sql = 'select * from parent' result = db.session.execute(sql) print(result.fetchall

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Entity Framework 简单查询

那么同时会给packages.config和App.config添加相应的配置。 第二步添加一个数据操作上下文实体类。添加两个构造函数,并添加一个Person的实体类。...在App.config的配置文件中添加相应的数据链接配置。 第三步在调用即可生成相应的数据库。  ...Linq To Entity表达式查询  查询表达式是C#3.0新增的功能,它是由一组类似于T-SQL或XQuery声明性语句组成,CLR并不能直接读取这种查询表达式而是在编译时转换为对应的方法调用。...基于方法的查询 基于方法的查询事实上是一组对象的扩展方法,同Linq查询不同的是这些方法可以直接被CLR识别并运行。...例如上面的方法我们可以转换为如下代码,他们的效果是一样的,返回的都是“IQueryable”对象,这里的代码其实也就是我们开始为创建数据库测试的代码 using (var db

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配置 legacyUnhandledExceptionPolicy 防止后台线程抛出的异常让程序崩溃退出

于是在异常发生之后,微软 Windows 会假设开发者并不知道如何应对以便让应用程序正常工作,就擅自将应用程序进程结束掉,以便防止应用程序自己内部产生奇怪的状态和错误,避免对系统环境造成不可逆的严重后果...在这个事件中,有一个属性 IsTerminating 指示是否应用程序正因为这次异常准备退出,不过开发者并不能拿这个属性做些什么。...在 app.config 文件的 节点中添加如下代码: 1 如果你找不到在 App.config...欢迎转载、使用、重新发布,但务必保留文章署名 吕毅 (包含链接: https://blog.walterlv.com ),不得用于商业目的,基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。

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flask celery 使用方法

Redis对于Linux是官方支持的,但是不支持window,网上很多作者写文章都不写具体的系统环境,大多数直接说pip install redis就可以使用redis了,真的是坑人的玩意,本人深受其毒害...或者 redis.exceptions.ConnectionError 需要注意是:安装目录不能安装在C盘,否则会出现权限依赖错误 四、添加redis环境变量 D:\Program Files\Redis...(app.config) TaskBase = celery.Task class ContextTask(TaskBase): abstract = True...如果没有显示提供名称,任务装饰器将会自动产生一个,产生的名称会基于这些信息: 1)任务定义所在的模块, 2)任务函数的名称 显示设置任务名称的例子: >>> @app.task(name='sum-of-two-numbers...info 同时,如果你的Task.py也有任务,那么你还应该重新创建一个cmd窗口执行 celery -A main.admin.Task.celery worker -l info celery的工作进程可以创建多个

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flask_study学习笔记

flask_study 安装: windows环境下: 使用pycharm创建一个新的虚拟环境,在env环境下使用pip install flask安装即可 Linux环境下: 见python爬虫笔记...env:环境,一般时开发环境,生产环境,测试环境 debug:一般适用于开发,测试环境,可以及时更新代码,并且会将错误信息返回页面 变量的类型: 默认str(不包含斜杠的字符串) 有 int,float...print(request.base_url) res = make_response("asdasd") return res # 使用render_template方法将html文件转换成字符串并返回...index0从0开始计数行数,revindex倒序计数,revindex0倒序0开始,first 是否是第一行, last 是否是最后一行 可以选择在行内进行if 判断语句 过滤器 本质上是函数,对于一些不能直接在模板语法中使用的...例如 ; xxx | safe 禁止转义 在讲一些带有标签的数据传入html文件时,不想进行转义,使用safe xxx | capitalize 单词首字母大写 lower 和 upper 大小写的转换

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Win10环境下使用Flask配合Celery异步推送实时定时消息(Socket.io)2020年最新攻略

一般情况下,Celery被用来处理耗时任务,比如千篇一律的发邮件或者文件上传之类,本次使用Celery实时或者定时发送基于Websocket的消息队列,因为如果前端已经摒弃老旧的轮询策略,使用Websocket...,后端则需要相应的配合Celery进行对持久化的Websocket链接主动推送消息,这种场景在生产环境中还是很常见的,但是网上却鲜有文章阐述,而Celery官方对此的说明是: If using multiple...' app.config['CELERY_ACCEPT_CONTENT'] = ['json', 'pickle'] app.config['REDIS_URL'] = 'redis://localhost...False socketio.run(app,debug=True,host="0.0.0.0",port=5000)     可以看到异步调用任务使用@celery.task()来声明,而基于...这个功能本质上就是一个应用层面的解耦,用Celery特有的task方式来基于websocket推送emit消息,二者相辅相成。

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flask入门补充

以及没有接触过编程的,我会推荐一个软件,   来查看页面的请求是 post 还是 get 请求  以及我还会提到 在搭建项目的时候,软件更新版本,原来的老项目不能用   的解决方法。也会有提到。   ...# app.config['JSON_AS_ASCII'] = False # debug开启模式 # app.config['DEBUG'] = True # 第二种方式 # 从外部引入配置文件,用于加载...# # C:\Users\自己的路径,我找的是绝对路径 \www\web\config.ini 从环境变量中来配置加载 # 我的是在win-10下搭建的 # 计算机-属性-更改设置-高级-环境变量-新建...def re_json(): json_dict = {'id':10, 'title':'flask的应用','content':'flask的json格式化'} # 使用jsonify来讲定义好的数据转换为...我们把错误的提示信息以文字的方式返回 return '这个接口不能被get请求到。只能发送Post请求' # 捕获404的异常。

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