Flask-App是专门给Flask提供项目初始化的工具,通过该工具可以快速地创建一个Flask的初始项目/应用。新创建的项目/应用会包含良好的目录结构和基础的项目配置信息,无需再通过手工的方式创建这些基础目录和文件。
Cython是属于PYTHON的超集,他首先会将PYTHON代码转化成C语言代码,然后通过c编译器生成可执行文件。优势:资源丰富,适合快速开发。翻译成C后速度比较快,在windows环境中用cython加密后的文件后缀是pyd文件,在linux环境中加密后的问题后缀是so文件,下面以linux环境作为演示
b.本文主要以《深入浅出Istio:Service Mesh快速入门与实践》中的python-flask-demo为例论述。
因为如果只是单纯的使用pyecharts,我们展示的时候只能将我们的图表生成为静态文件,虽然也在也可以使用iframe等语句嵌入前端页面但是并不方便前后端数据交互。
因为服务器的80端口已用于展示个人博客,所以会将本项目监听于其他端口,定为8001。
使用github上开源的一个python的demo项目,地址为:https://github.com/imooc-course/docker-cloud-flask-demo 打开自己的gitlab,点击New project,把项目导入。
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
配套视频 http://mpvideo.qpic.cn/0bc3oiaawaaa7mac2jveojqva4wdbnzaacya.f10002.mp4?dis_k=0377bc3b10a320fa1c
最近看技术论坛,发现提到 fly.io 的次数越来越多了。 fly.io 是一个容器化的部署平台,只需要一个Dockerfile文件就能部署代码到fly.io 的服务器上,同时还自动生成域名。其他的好处多多,我根据自己体验,我总结成了下面的这些条:
Flask-script的作用是可以通过命令行的形式操作flask。安装方式:pip install flask-script
需求如标题,需要将Flask项目部署至远程服务器中的Docker容器内,并实现远程访问。本文将从零开始进行操作。
前言 flask 使用app.run() 启动项目的时候,默认debug模式是关闭的,需自己开启debug模式。 本篇教2种方法开启 flask 项目debug模式。 为什么要开启debug模式 在Flask 项目开发过程中我们一般会用 debug 模式,方便调试。启动flask访问,默认是没开启debug模式的 from flask import Flask, jsonify, make_response, render_template from flask import request app =
PS:基本的流程就是开发人员提交代码,自动构建,然后可以在ci服务器上访问,整个流程基本就是这样。
demo01blueprint.py """ 蓝图基本使用[掌握] - 作用: 为了进行模块化开发 - 特点: 属于flask中自带的,不需要安装扩展就能使用 - 蓝图的使用流程: - 1.创建蓝图对象 - 2.使用蓝图装饰视图函数 - 3.将蓝图注册到app中 """ from flask import Flask,Blueprint from demo02product import blue from demo03user import user_blue app = Flask(_
前言 Flask 接口返回的json 格式数据有中文的时候,默认是以ASCII码 返回的,没正常显示中文。 jsonify 返回 json 数据 函数直接返回dict 数据 或返回jsonfy() 函数处理的数据,都是以json格式返回的 from flask import Flask, jsonify from flask import render_template from flask import request app = Flask(__name__) @app.route('/json1',
这一篇,我们介绍一下使用Gitlab-runner进行持续集成与部署,经过以往的经验,我们使用Jenkins的时候,会在jenkins中安装一系列的开发环境包,比如:
FLASK_APP = test_sqlalchemy.py FLASK_ENV = development FLASK_DEBUG = 1 In folder /Users/autotest/PycharmProjects/python3_flask /Users/autotest/PycharmProjects/python3_flask/venv/bin/python /Applications/PyCharm.app/Contents/helpers/pydev/pydevd.py --module --multiproc --qt-support=auto --client 127.0.0.1 --port 55365 --file flask run pydev debugger: process 3089 is connecting
难道模板名字叫__main__吗?我应该是我创建的py文件的文件名吗?其实这里有一个小知识点,当我们把某个模板当做启动模板时,那么这个模板的__name__会默认成为__main__,如果不是作为启动模板,也就是我们导入到启动模板当中的模板名称才会是文件的文件名。
'mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/demo'按照示例填写即可
前言 在 Flask 中 由全局对象 request 来提供请求信息。 Request 请求对象 首先,您必须从 flask 模块导入请求对象: from flask import request 通过使用 method 属性可以操作当前请求方法,通过使用 form 属性处理表单数据(在 POST 或者 PUT 请求 中传输的数据)。 以下是使用上述两个属性的例子: from flask import Flask from flask import render_template from flask i
flask-migrate是基于alembic进行的一个封装,并集成到flask中,而所有的迁移操作其实都是alembic做的,它能跟踪模块的变化,并将变化映射到数据库中。
之前写python都是用的virtualenv,后来发现miniconda更简练好用,现在改用minicodna,特写此文备案。
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;
1、问题 最近要实现这样一个功能:某个 cgi 处理会很耗时,需要把处理的结果实时的反馈给前端,而不能等到后台全完成了再咔一下全扔前端,那样的用户体验谁都没法接受。 web 框架选的 flask,这个比较轻量级,看了下官方文档,恰好有个叫 Streaming from Templates 的功能: http://flask.pocoo.org/docs/patterns/streaming/#streaming-from-templates 可以满足需求,它以 generate yield 为基础,流式的返
描述:Flask 官方介绍Web Develoment one drop at a time,实际上它是一个基于Python开发的Web轻量级框架; 通过Flask和各种插件的配合使用,以新的框架实现Web前后端联合开发。
我们在创建一个 python 的 web 服务的镜像时,一般的做法是,将 python 环境与代码打包成一个镜像,然后将这个镜像进行发布。
django 中迭代字典,可以直接Dict.items,在flask 中迭代字典遇到了一些坑
趁着元旦假期最后一天,有着大把时间,奔着把tep做大做强的目标,好好学习了一波。在开始正文之前,先回答可能会问到的两个问题。第一个问题是为什么要集成HttpRunner?因为我最近在思考如何给tep做分层设计,参考了我司现有的接口自动化平台,它的设计是每个用例有很多测试步骤,可以针对用例设置预设变量,然后在测试步骤中引用。正当我准备自己开发类似功能时,想到了HttpRunner,我记得HttpRunner第3版是建议直接编写pytest代码而非以前的ymal或json文件了。大有所获,HttpRunner正是以这种方式编写的代码,而且和pytest有很好的结合,很符合tep要集成的第三方包的希望。第二个问题是为什么要集成Flask?刚开始只是我用来调试代码的,等到把Mock写完以后,想到可能大家也需要调试代码,就把它做到tep里面了,并且附带了测试用例的示例代码,安装完以后就能一键运行,开箱即用,美滋滋。归根结底,都是为了把tep做大做强。
# Python是解释型语言,我们写的Flask或Django项目如果部署,源码可能会泄露,因此我们可以把项目打包成exe,来保护源码# 需要用到工具 -pyinstaller:把python项目打包成不同平台的可执行文件 -nsis:NSIS(Nullsoft Scriptable Install System)是一个开源的 Windows 系统下安装程序制作程序,它提供了安装、卸载、系统设置、文件解压缩等功能。这如其名字所指出的那样,NSIS 是通过它的脚本语言来描述安装程序的行为和逻辑的
楔子 我在之前的文章《flask源码解析之上下文》中对flask上下文流程进行了详细的说明,但是在学习的过程中我一直在思考flask上下文中为什么要使用栈完成对请求上下文和应用上下文的入栈和出栈操作
应用上下文和请求上下文都是存放在一个‘LocalStack’的栈中,和应用app相关的操作就必须要用到应用上下文,比如通过current_app获取当前的这个app的名字。和请求相关的操作就必须用到请求上下文,比如使用url_for反转视图函数。
http://127.0.0.1:5000/src/css/demo.css可以看出,这个url变成了static_url_path替换部分
flask 有个jsonify() 函数,如果返回的是一个字典,那么调用 jsonify 创建一个响应对象。
上下文这个概念多见于文章中,是一句话中的语境,也就是语言环境。一句莫名其妙的话出现会让人不理解什么意思,如果有语言环境的说明,则会更好,这就是语境对语意的影响。
修改Runner的 /etc/gitlab-runner/config.toml文件,在其中的 [runner.docker]下增加:
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。
前言 在很多框架里面都提到一个词:上下文(Context),比如django里面的request 就是一个请求上下文对象。 flask 里面 current_app 用于获取应用app对象。 上下文(Context) 什么是上下文(Context) 维持一段程序正常运行的所需要的外部变量的值的集合,叫做上下文(context)。 详细描述: 每一段程序都有很多外部变量。只有像Add这种简单的函数才是没有外部变量的。 一旦你的一段程序有了外部变量,这段程序就不能独立完整的运行。 你为了使他们运行,就要给所有的
技术这东西就得用,不用就会忘,之前写博客感觉就是给自己记笔记用,还有大部分,估计睡在语雀里都落灰了,哈哈!
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。
俗话说,工欲善其事,必先利其器。我们写代码也是如此。在Python开发过程中,如何管理Python运行环境、package依赖关系是每个开发者都绕不过去的问题。在PyCon2018上,Kenneth Reitz介绍的Pipenv,就是用来解决这类问题的大杀器。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/179055.html原文链接:https://javaforall.cn
源码地址:https://github.com/limingios/docker-cloud-flask-demo
我能想到的是,大概率是这部分知识,应该是超出了我现在的水平了,也就是说我存在知识断层了,整体感觉真的是一知半解。
PS:实际上这个例子,就是特定版本的docker image的产生。一个版本的发布代表我们这个软件的稳定的版本的问世,接下来就可以进行对稳定版本的部署,我们对稳定版本的部署,稳定版本的部署具体是docker swarm还是k8s,最重要的是我们已经有了一个docker image,我们可以通过手动,或者自动的升级。update docker image 实现服务的不中断。 总体言之这几次的流程是:开发代码提交到分支后,分支下进行校验pipline,没有问题,进行deploy的,在deploy测试没有问题,打包tag,形成稳定的dockerimage版本。
https://flask-sqlalchemy.palletsprojects.com/en/master/quickstart/
当前Serverless热度越来越高,越来越多的开发者们开始抛弃传统开发模式基于Serverless来搭建自己的产品服务。在享受腾讯云Serverless产品SCF的免运维、低成本优势的同时,也要适应SCF与传统开发模式的差异。其中DevOps便是很重要的一环,因为SCF特有的runtime,使得开发者无法复用现有DevOps平台完成CI/CD流程。
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