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。
现在除了容器内容封装的一些依赖关系,我们就拥有了一个相对正常的开发环境了。然而这里还有一个问题,那就是我们不能在生产环境使用这个容器,因为它正在运行的是默认的Flask webserver,它只适用于开发者,在生产环境中则效率低下并且不安全。一个好的解决方法就是采纳Docker减少开发环境和生产环境的区别,现在让我们在看一下怎么处理吧。
Making Flask async and Quart sync (pgjones.dev)
正如我多次讨论过的,Web框架的作用是将HTTP请求转换为函数调用,将函数返回值转换为HTTP响应。框架的真正本质是一个层,它通过HTTP和相关协议将工作的业务逻辑连接到Web。该框架负责我们的会话管理,并将URL映射到函数,使我们能够专注于应用逻辑。
本文翻译自 Moving from Flask to FastAPI, 作者:Amal Shaji
当提到“传统托管”时,意思是应用是手动或通过原始服务器机器上的脚本安装部署的。该过程涉及安装应用程序、其依赖项和生产规模的Web服务器,并配置系统以确保其安全。
微服务是用于构建大规模应用程序的越来越流行的体系结构。应用程序不是使用单一的单一代码库,而是分解为一组称为微服务的较小组件。这种方法提供了多种好处,包括扩展单个微服务的能力,使代码库更易于理解和测试,以及为每个微服务使用不同的编程语言,数据库和其他工具。
Armin Ronacher的Flask是过去几年中为Python创建的Web应用程序框架领域中发生过的最伟大的事情之一。
大家还记得那个开发了 SVDFeature,XGBoost,cxxnet等著名机器学习工具、Distributed (Deep) Machine Learning Common 的发起人之一——陈天奇大佬吗?。
首先我们达成一个共识,框架是用来帮助我们提升效率,节省时间,避免处理那些低级细节的,如果能达到这个目标,就是一个合适的框架。选择合适的框架,会事半功倍。
在这篇文章之前,所有的应用都是在命令行使用 Python 直接运行的,但是这种方式只适合在开发过程中使用,并不适合在生产环境中使用,在生产环境中可以使用 uWSGI + Nginx 来部署程序。
Kubernetes 是一个跨主机集群的 开源的容器调度平台,它可以自动化应用容器的部署、扩展和操作 , 提供以容器为中心的基础架构。
Docker是目前主流IT公司广泛接受和使用的,用于构建、管理和保护它们应用程序的工具。
从 Docker 迁移到 Docker Swarm,再到 Kubernetes,然后处理了多年来的所有各种 API 更改之后,我非常乐意发现部署中出现的问题和把问题进行修复。
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
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:
有关深度学习或机器学习方面的文章层出不穷,涵盖了数据收集,数据整理,网络/算法选择,训练,验证和评估等主题。
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
该报告基于Cloud Native Computing Foundation(CNCF)提供的调查数据,当前我们正在调研关于云原生技术的落地情况。以下为情况的简要说明。
cookie 是后端可以存储在用户浏览器中的小块数据。 Cookie 最常见用例包括用户跟踪,个性化以及身份验证。
首先得明确一点,和Django一样,在2020年Flask 1.1.1以后的版本都不需要所谓的三方库支持,即Flask-Celery或者Flask-Celery-Help这些库,直接使用Celery原生库即可。
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?
你可能已经听过很多次了,但只有一小部分机器学习模型投入生产。部署和运行机器学习模型对于大多数已经开始将ML应用于用例的行业来说都是一个挑战。在这篇文章中,我将分享一些MLOps的最佳实践和技巧,它们将允许您在生产环境中使用您的ML模型并正确地操作它。在我们开始之前,让我们讨论一下我们可能都知道的典型的ML项目生命周期。
现代无状态应用程序的构建和设计可在Docker等软件容器中运行,并由Kubernetes等容器集群管理。它们使用Cloud Native和Twelve Factor原则和模式开发,以最大限度地减少人工干预并最大限度地提高可移植性和冗余性。将基于虚拟机或基于裸机的应用程序迁移到容器(称为“容器化”)并在集群内部署这些应用程序通常会导致这些应用程序的构建,打包和交付方式发生重大变化。
2014 年 Martin Fowler 发表了一篇关于微服务的文章,当时,我所在的团队正在构建面向服务的架构。这篇文章以及随后的炒作几乎影响了世界上所有的软件团队。那时,“Netflix OSS 栈”是世界上最酷的东西,它可以让世界各地的工程师在分布式系统中使用 Netflix 的经验。六年多过去了,如果我们现在来看看软件工程的工作,就会发现,其中大部分都是关于微服务的架构的。
那么,什么是Universal Profiling ™?Universal Profiling ™正迅速成为可观测性的重要组成部分。自 2010 年左右以来,该技术已成为超大规模企业内部的一个标准功能,且正在慢慢渗透到更广泛的行业。Universal Profiling ™让您可以随时查看您的代码在生产中是如何工作的,广泛支持各种编程语言,并且可以分析用户空间和内核空间代码。它可以在容器化或非容器化的环境中使用,并提供强大的 UI 来挖掘全系统范围内的低效率的应用和优化机会。
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
本文介绍如何利用OWASP的Dependency-Track存储和分析软件清单,以识别开源组件中的安全漏洞。它指导如何在生产环境中部署Dependency-Track,并总结这个平台的优缺点。
欢迎来到我的“Vue + Flask”系列的第十部分。这也是本系列最后一部分。在次内容中,我们将把我们的项目部署在一个生产服务器上。在部署应用之前,需要在服务器上安装好nginx。关于nginx的安装本文不做介绍。我们先从前端的部署开始。
选自fast.ai 机器之心编译 参与:蒋思源、路雪 搭建深度学习系统需要哪些硬件、软件、环境、课程和数据?本文将为我们一次解答这些问题。 深度学习初学者经常会问到这些问题:开发深度学习系统,我们需要什么样的计算机?为什么绝大多数人会推荐英伟达 GPU?对于初学者而言哪种深度学习框架是最好的?如何将深度学习应用到生产环境中去?所有这些问题都可以归结为一个——搭建深度学习系统都需要些什么?(其中包含硬件、软件、环境与数据)在本文中,让我们将这些问题一并解决。 你需要的硬件 我们要感谢游戏行业 从收益来看,视频
在本指南中,您将使用Ubuntu 18.04上的Flask微框架构建Python应用程序。本文的大部分内容将涉及如何设置uWSGI应用程序服务器以及如何启动应用程序以及如何配置Nginx以充当前端反向代理。
导读: 本系列深入浅出的讲述了如何用 Python 从 0 开始,写一个 web 服务器,并让其与业界流行的 web 框架协同工作,最后还进一步完善了开头的 web 服务器 demo,让其可以支持多并发请求的处理,并解决了过程当中遇到的“僵尸进程”等一系列 socket/网络编程 中的常见问题,图文并茂、循序渐进,是篇非常不错的教程,对了解整个 Web 编程理论相当有帮助,推荐一看。 作者:伯乐在线 - 高世界 翻译 1、什么是 Web 服务器,以及怎样工作的? 一起写一个 Web 服务器(1) http:
最近在开发QA平台的时候,有这样一个需求,就是将后端的数据实现分页,同时前端使用分页参数实现分页数据的获取和渲染。
CrackerJack是Hashcat的Web GUI实现,该项目基于Python编程语言开发,旨在维持Hashcat工具独立的情况下实现GUI接口。简而言之,CrackerJack能够实现下列功能:
王瀚宸 编译自 South Park Commons博客 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 最近,Google Brain员工,TensorFlow产品经理Zak Stone在硅谷创业者社群South Park Commons上做了个讲座,谈到了TensorFlow、XLA、Cloud TPU、TFX、TensorFlow Lite等各种新工具、新潮流如何塑造着机器学习的未来。同时,他还暗示了一些还未向公众披露的exciting的事儿。 讲座的题目叫“Tensor Flow, Cloud TPUs,
众所周知,Kubernetes很难! 以下是在生产中使用它应遵循的一些最佳实践。遵循这些步骤能够确保更高的安全性和生产效率。
世界上第一个工业用机器人,是美国发明家George Devol 与Joseph Eagleburger 在1954年一场关于科幻小说的对话之后所衍生的想法;六年之后,名为“Unimate”的机器人诞生,在1961年开始于通用汽车(General Motors)的生产线服役。 但在当时,大众不可避免地对于Unimate的安全性抱持怀疑态度──因为1950年代一部惊悚片《The Day the Earth Stood Still》里,有个会发射雷射光武器的机器人Gort;不过在五十年的实践之后,现在的工业机器人
本文为你分享Google产品经理关于机器学习工具的讲座概要。 最近,Google Brain员工,TensorFlow产品经理Zak Stone在硅谷创业者社群South Park Commons上做了个讲座,谈到了TensorFlow、XLA、Cloud TPU、TFX、TensorFlow Lite等各种新工具、新潮流如何塑造着机器学习的未来。同时,他还暗示了一些还未向公众披露的exciting的事儿。 讲座的题目叫“Tensor Flow, Cloud TPUs, and ML progress”,以
近期参加比赛,原本 windows server 部署的 Flask 后端项目所用的服务器快要过期了,开始改用 Linux 服务器部署。
193.scrapy和scrapy-redis有什么区别?为什么选择redis数据库?
本文主要介绍了航空公司互联网能力持续提升的大背景下,国内某大型航空公司移动互联网基础架构团队针对南北向网关从 NGINX 升级到 APISIX 的历程。
RonSchmelzerContributor(Ron SchmelzerContributor公司)
本文探讨了容器技术的基础设施和实现方式,包括 Docker 和 Kubernetes 等工具。作者强调,容器技术仍然处于成长阶段,许多其他基础架构问题仍需解决。
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