前言 Flask-restfull 是flask 框架开发接口的一个框架，Flask-RESTPlus是Flask-restfull 升级版，功能做了一些优化，主要是可以生成swagger 在线文档了。 环境准备 先安装 Flask-RESTPlus 插件 pip install flask-restplus 目前最新版本v0.13.0 官方文档地址https://flask-restplus.readthedocs.io/en/stable/quickstart.html 快速入门 与其他所有扩展一样，可
前言 Flask-restfull 是flask 框架开发接口的一个框架，Flask-RESTPlus 是Flask-restfull 升级版，可以生成swagger 在线文档了。 但是 Flask-RESTPlus 这个项目不再维护了，迁移到 Flask-RESTX 了。Flask-RESTX 与 Flask-RESTPlus 的 API 保持 100% 兼容。 环境安装 Flask-RESTX 目前最新版本0.5.1 （但是不支持最新的flask 2.2.2版本） 以下是可以用的匹配版本 Flask==
前言 本页介绍了构建一个稍微复杂的 Flask-RESTPlus 应用程序，该应用程序将涵盖在设置实际基于 Flask-RESTPlus 的 API 时的一些最佳实践。 多个namespaces 命名空间 组织 Flask-RESTPlus 应用程序有很多不同的方法，但在这里我们将描述一种可以很好地扩展大型应用程序并保持良好级别组织的方法。 Flask-RESTPlus 提供了一种使用与 Flask 的蓝图几乎相同的模式的方法。主要思想是将您的应用程序拆分为可重用的命名空间。 这是一个示例目录结构： pr
前几天有人辗转找到公众号，留言询问之前一篇介绍 Flask-RESTPlus 文章的源代码（获得该文章请在公众号回复 swagger），Flask-RESTPlus 虽然看起来非常方便，但在实际编写代码时总有种和当前项目结构冲突的感觉，因此整理一篇改造某项目的总结，分享并探讨最佳实践。
设计框架原则：复用性高内聚，低耦合举例：高内聚：将数据库的增删改查的操作都内聚在一个模块中管理，便于可读性低耦合：针对于扩展性，例如appium有很多工作引擎来切换，安卓，ios，小程序等，可以很方便的将新的引擎集成到框架中高耦合示例：图片问题：判断条件过多，业务逻辑非常复杂低内聚示例：图片问题：同一个路径对应过多请求方法，代码没有复用Flask RESTX接口配置flask-restx 是一个支持RESTFul的flask插件，用于规范化接口的编写，并且支持swagger文档支持python2.7和pyt
此时，我们可以通过 Swagger UI 或者 curl 来请求我们上面创建的 一个 get 和 一个 post 请求接口。
虽然这种事情已经做过好几遍了，但是不读文档还是没辙；我把这种半吊子形容为“我认识人民币，但是画不出来…T_T”
前言 flask 注册路由有2种方式，一种是通过@app.route()装饰器来实现，另外一种是通过app.add_url_rule()方法来实现路由注册 路由的注册 在没有使用 Flask-RESTX 框架之前，我们学的第一个hello world 程序是通过@app.route()装饰器来注册的路由 from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route("/hello") def hello_world(): return {'he
获取一个实例化Api对象，app是一个实例化的flask对象，通过在实例化Api对象时通过doc 参数可以指定最终的接口文档通过什么路由可以访问到。api.namespace ：是命名空间，很多接口都有get，post，命名空间把他们分隔开，可理解为蓝图。 path：代表他们的路由地址，这里让他们都使用route的地址，不写的话会把命名空间的name加到路由地址的最前面 description：是对该组下所有接口的总的一个注释。
前言 Flask-RESTX 接口返回400，405会以JSON格式返回，像400,500返回的是html格式 自定义异常message 内容 Werkzeug HTTPException 会自动正确地重新使用描述属性进行序列化。 from werkzeug.exceptions import BadRequest raise BadRequest() 将返回 400 HTTP 代码并输出 { "message": "The browser (or proxy) sent a request tha
过去一个月里，我们对近 1000 篇 Python 文章进行了排名，并挑选出热度前10的文章。这份清单的内容涵盖了包括 master python、REST APIs、twitter bot、random module、贝叶斯模型和线性回归实现等主题。2018年最后 10 篇 python 热文，完美收官！
前言 Swagger API 文档是自动生成的，可从您的 API 的根 URL 获取。@api.doc()您可以使用装饰器配置文档。 Swagger UI 文档 默认flask-restx提供 Swagger UI 文档，从 API 的根 URL 提供 from flask import Flask from flask_restx import Api, Resource, fields app = Flask(__name__) api = Api(app, version='1.0', title=
Flask-RESTX 框架默认返回的是application/json格式，使用render_template()返回html内容遇到了一些问题
一直想开发一个完整的机器学习应用程序，将有一个UI来输入一些输入和机器学习模型来预测这些值。上周做到了这一点。在这个过程中，在React和Flask中创建了一个易于使用的模板，任何人都可以在几分钟内修改创建自己的应用程序。
Flask 学习-1.简介与环境准备 Flask 学习-2.url访问地址（路由配置） Flask 学习-3.设置 HTTP 请求 方法（get/post） Flask 学习-4.templates 渲染模板 Flask 学习-5.请求对象Request Flask 学习-6. jsonify()返回JSON格式数据 Flask 学习-7. make_response() 自定义响应内容 Flask 学习-8. jsonify返回中文没正常显示问题 Flask 学习-9. 开启调试模式（d
前言 flask 管理一个大的项目时，可以把项目分为几个不同的应用，通过蓝图来管理。 flask 里面的蓝图 相当于 django 的app。 蓝图基本使用 在视图部分使用蓝图 from flask import Blueprint from flask_restx import Api blueprint = Blueprint('api', __name__) api = Api(blueprint) # ... 使用蓝图绑定到app上 from flask import Flask from api
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。
前言 Swagger API 文档是自动生成的，可从您的 API 的根 URL 获取。@api.doc()您可以使用装饰器配置文档。 基本配置 默认flask-restx提供 Swagger UI 文档，从 API 的根 URL 提供 from flask import Flask from flask_restx import Api, Resource, fields app = Flask(__name__) api = Api(app, version='1.0', title='Sample A
前言 Flask-RESTX 通过提供每个和它自己的标准 Python实例来扩展Flask 的日志记录。这允许在每个命名空间的基础上分离日志记录，以允许更细粒度的细节和配置。 基本示例 默认情况下，这些记录器从 Flask 应用程序对象记录器继承配置。 import logging import flask from flask_restx import Api, Resource # configure root logger logging.basicConfig(level=logging.IN
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。
前言 Flask-RESTX 的整个请求解析器部分将被删除，并将被有关如何与其他可以更好地执行输入/输出内容的包（例如 marshmallow）集成的文档所取代。 这意味着它将保持到 2.0，但认为它已被弃用。不用担心，如果您现在有代码使用它并希望继续这样做，它不会很快消失。 reqparse 解析请求参数 这是请求解析器的一个简单示例。它在flask.Request.values字典中查找两个参数：一个整数和一个字符串 from flask_restx import reqparse parser =
前言 Flask-RESTX 提供了一种简单的方法来控制您在响应中实际呈现的数据或期望作为输入有效负载的数据。使用该fields模块，您可以在资源中使用所需的任何对象（ORM 模型/自定义类/等）。fields还允许您格式化和过滤响应，因此您不必担心暴露内部数据结构。 在查看您的代码时，也非常清楚将呈现哪些数据以及将如何格式化。 基本用法 user模型 class Users(db.Model): __tablename__ = 'user' # 数据库表名 id = db.Column(
前言 我们在开发的接口中，一般会带上用户登录的token认证，需在请求头部传Authorization。 Flask-RESTX 生成 Swagger 文档，可以直接在文档上登录，方便快速测试接口。 需登录认证的接口 接着前面一篇，需要登录的接口加上@jwt_required()装饰器 from flask_jwt_extended import jwt_required @api.route('/') class TodoList(Resource): '''Shows a list of al
前言 Flask-RESTX 官方文档中没提供文件上传接口示例，需结合flask 框架的文件上传功能 文件上传 RequestParser 参数校验 parser = reqparse.RequestParser() parser.add_argument('file', required=True, type=FileStorage, location='files') parser.add_argument('title', type=FileStorag
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/128777.html原文链接：https://javaforall.cn
转眼间，2018 年已进入倒计时阶段，回忆起这一年中编程语言界的发展，过得风生水起的语言非 Python 莫属。而它的火热和人工智能产业的爆发不无关系，但全局来看，得益于 AI 的 Python 并非止于 AI，Python 还在系统编程、多媒体应用、数据库编程、Web、爬虫等多个场景中均有应用。不仅如此，这一年的 Python 在 TIOBE 编程语言排行榜中，两度超越了 C++，涌进排行榜的前三甲。
我在使用 gunicorn 部署 flask线上环境，访问需要jwt auth的接口地址，不断收到” NoAuthorizationError Missing Authoring Header”错误
前言 一般在接口开发中，会定制统一的返回JSON 格式如：{‘code’: 0, ‘message’: ‘success’, ‘data’: {}} 定制JSON 格式 Flask-RESTX 的Api对象提供了一个representation的装饰器，允许定制返回数据的呈现格式 基本示例 api = Api(app) @api.representation('application/json') def output_json(data, code, headers): # TODO ....
在刚开始想要写这个脚本的时候，其实目的很简单，就是想提高下自己代码水平，并且在工作中也想体现下自身价值。于是乎，在没有方案，没有明确目标的情况下，就开始着手准备大干一场。
前言 通过api.model() 设置的模型，只能校验post请求的json格式，无法设置location参数校验get请求的查询参数 遇到的问题 当我访问一个分页查询地址/teacher?page=
好久没给大家分享英文博客了，大家的英文阅读能力没有退步吧？（有也不会认的 :)）前几天，我被一些小伙伴考四六级的消息刷屏了，不知道大家考得如何啊？虽然我已毕业几年了，不用为考级而学习英语，但是，我也意识到，除了编程技能，英语技能是万万不能丢的。所以，我开始培养起阅读英文材料的习惯了（两周前还尝试翻译了一篇），在公众号分享英文文章也是一种有益的尝试。曾有读者留言，说关注咱公众号还能练习英语，他觉得很赞。这个回复令我信心大增，所以这种分享会一直延续下去的。我会控制好频率，同时在标题注明是英文分享，以示区分。今天分享的是 Medium 网站上的一篇关于 Python 的年度总结。作者分 Good 和 Bad 两方面，介绍了几个重要的模块，比如：JupyterLab、mypy、Pipfile and pipenv、f-strings，等等。希望对你有帮助。（PS：Python猫读者交流群建立起来了，详情请看今日的第二条推文。）
版权: https://github.com/humiaozuzu/awesome-flask Awesome Flask ============= 介绍 Awesome-Flask 是由 h
PDM has released 2.0.0 recently, it is mostly complete feature-wise. This post lists and illustrates the important new features, and more details can be seen in the changelog.
PDM 在最近发布了 2.0.0 版本，新特性已基本完成。本文将介绍这次更新的内容。详细改动日志在这里可以看到。
前言 model()工厂允许您将模型实例化并注册到您的API或Namespace. api.model() 工厂 有2种使用方式,第一种直接使用 api.model my_fields = api.model('MyModel', { 'name': fields.String, 'age': fields.Integer(min=0) }) 第二种间接注册到api,以下方式是等价的 # Equivalent to my_fields = Model('MyModel', { 'na
这个月早些时候我在加拿大PyCon的演讲让我兴奋不已，在会议期间，我与许多聪明人交谈，似乎每个人都在谈论着同样的希望和痛苦。 这是一个试图将社区中微弱的耳语合成一个单一的有凝聚力的帖子。
很荣幸有时间能静下心来写在这篇文章，前段时间写了一些没有营养的文章对那些关注我的同学来说非常抱歉，接下来的一段日子里会围绕近期所做的Flask项目写一系列的博客，以记录自己的不足。 鉴于可能有些小白可能会看到这篇文章，于是我尽量写的通俗易懂。 接下来进入正题，我这篇文章要写的是一个系统的权限部分。权限的控制对于一个优秀的系统来说至关重要，但是对于权限的设计和把空是比较麻烦的。 一般如果我们不考虑按钮的话，逻辑大致如下： 把菜单和权限、权限用户关联起来。 1、用户页面，可以增删改查，并且还要有一个分配权限的按钮。 2、权限页面，可以增删改查，并且有一个分配用户的按钮和一个分配菜单的按钮。 3、建立两个表，分别为用户权限表（保存用户ID和权限ID）、权限菜单表（保存权限ID和菜单ID）。 4、当在用户页面中选中一个用户，点击用户的“分配权限”按钮时，打开展示所有权限的页面（并把用户ID传进去），左边展示所有还没有分配的权限列表，右边展现已经分配的权限列表，然后选择需要分配的左边权限后，点击分配，把数据分配到右边已分配的列表中，然后点击“确定”按钮，把用户ID和选择的权限ID保存到用户权限表。 5、当在权限页面选中一个权限，并点击“分配用户”时，处理方式和4相同，当选择需要分配权限的用户后，同样把用户ID和权限ID保存到用户权限表。 6、当在权限页面选中一个权限，并点击“分配菜单”时，打开一个树展现所有菜单的页面，每个树节点前面有一个复选框，并把这个权限已经分配的树默认选中，然后在要分配的菜单节点树前面的复选框上选中，最后保存数据，把权限Id和所有选中的菜单ID保存到权限菜单表。 7、当用户登陆系统的时候，首先检查用户输入的口令信息，如果口令正确，再根据用户倒查用户权限表，再通过用户权限表查到的权限，到权限菜单表查询相应的菜单，再把相应的菜单展示出来。 上面便是不考虑按钮的情况下的业务逻辑，其实加上按钮的话也是差不多的，因为按钮隶属于菜单，只有给某个用户分配了某个角色，这个用户才能在登录的时候看到他所拥有角色对应下的菜单和按钮，这样即完成了角色的权限控制。 接下来开始我们的项目。 首先根据上面的业务描述，我们大概可以用到的表和字段如下：
前言 使用 reqparse.RequestParser() 解析器校验请求参数时，如果没传这个参数，解析后会给个None值，导致更新数据的时候非常不方便。 遇到问题 下面代码有3个请求参数，都是非必须的，在更新数据的时候, 期望传什么参数就更新什么参数的内容，没传过来的参数不要给默认值None from flask_restx import Namespace, Resource, reqparse api = Namespace('api', description='项目') parser = re
專 欄 ❈ 夏轩，Python中文社区专栏作者。 博客：http://blog.csdn.net/u012734441 ❈ 1.flask介绍 2.所需工具和环境 3.搭建flaskApp 4.具体程序编写 5.综上 1.flask介绍 flask是一款十分轻量级的python Web应用框架，也被认为是一种微框架，我最初喜欢使用是因为flask中提供的那一套使用的注解跟我当时在公司中使用java开发的系统，里面使用的restful的框架jersey的用法比较像，都十分方便，简洁，等到我熟悉使用flas
前言 reqparse.RequestParser() 解析器可以帮助我们经验请求参数。trim=True可以去掉字符两边空格 trim=True 使用 from flask_restx import Namespace, Resource, reqparse api = Namespace('api', description='项目') parser = reqparse.RequestParser(trim=True) parser.add_argument('name', location='js
前言 注册接口主要是密码需要加密，用到werkzeug.security 模块的2个方法generate_password_hash, check_password_hash. 数据库操作用到Flask-SQLAlchemy ，相关的基础配置就不写了，这里主要讲注册相关的代码。 models 模型设计 设计Users 表模型 from . import db from datetime import datetime from werkzeug.security import generate_passwo
前言 通常我们会为每个资源创建不同的解析器，如果多个解析器直接有共同的参数，可以写一个包含所有共享参数的父解析器。 然后使用copy() 复制一个父类解析器 同一个参数覆盖使用 replace_argument() 完全删除参数校验remove_argument() 继续添加参数add_argument() 解析器继承 基于一个父类解析器 from flask_restx import reqparse parser = reqparse.RequestParser() parser.add_argume
前言 在校验请求参数的时候，除了一些基本的required=True， type类型外，还会遇到一些校验，比如是否为空，字符串长度，以及一些自定义的参数规则。 add_argument 参数 class Argument(object): """ :param name: Either a name or a list of option strings, e.g. foo or -f, --foo. :param default: The value produced if the
前言 SQLAlchemy 连接到关系型数据库，关系型数据最擅长的东西就是关系。 一对一模型设计 有个Student 记录学生基本信息，Contact表记录学生联系方式，Student和Contact是一对一关系。 class Student(db.Model): __tablename__ = 'student' # 数据库表名 id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) name = db.C
本文翻译自 Moving from Flask to FastAPI， 作者：Amal Shaji
在app.run()中传入关键字参数debug，app.run(debug=Ture)，就设置当前项目为debug模式。如下所示：
随着人工智能技术的不断发展，智能监控系统在城市管理和安全领域扮演着愈发重要的角色。其中，行人交通违法行为的监测与处理成为了一项备受关注的技术挑战。本文将探讨如何利用人工智能技术构建智能监控下的行人交通违法行为自动罚款系统，并提供相应的代码实例。
关于yolov5模型的flask的部署, 需要通过torch.hub.load 加载yolov5 自定义的模型，source需要设置local
去年年中朋友左思右想从工作了5年的企业离职，离职原因很简单，待疲了，薪资也没咋涨过，新来的自动化测试钱比Ta多一倍。但离职Ta还是很忐忑的，在这个公司待久了，自己会的东西一直是那些，业务也一直是电商这块儿的，其他没咋接触过，也就是传说中的点点点测试。 特别是在Ta搜了很多岗位后，发现自己能去的只有外包……可打心里Ta不想去外包，风险高、不稳定、跟着项目到处跑…… 但是好点儿的企业要求也高，自动化基本是标配，要求有编程经验，薪资基本30K左右，而且大厂基本只招测试开发，Ta啥也不占，临时抱佛脚也不现实…
今天，我们将自己动手打造出一款基于深度学习的照相机，当小鸟出现在摄像头画面中时，它将能检测到小鸟并自动进行拍照。最终成品所拍摄的画面如下所示：
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