mdwiki是一款markdown wiki系统,可以作为个人或小型团队的知识库管理系统。项目地址:本系列文章最后一篇给出(需要时间整理和测试)
我的个人博客从Hexo迁移到自建主机,主要是为了能自由的增减特性,和随时随地的更新博客(然而并没有)。所以考虑用Python的Web框架来写,由于我最开始是从Flask入门的,对它的源码也最了解,所以就选择了Flask。总的来说,一个个人博客网站,主要包含以下几个功能:
辰哥最近利用空闲时间在写一个在线可视化平台,过程中也觉得一些技术还是比较有意思的,所以就以模块化的形式分享出来。如:从网页界面(前端)上传文件到服务器(后端)。
Flask是一个轻量级的可定制框架,较其他同类型框架更为灵活、轻便、安全且容易上手。本文通过一个图书馆借阅的实例逐步实现flask从入门到崩溃之路。
为什么Python被大家当作是作为入门的第一语言?不仅是因为它简单易学,还有一个原因就是:市面上有着大量开箱即用的第三方库,正是23万个由用户提供的软件包使得Python真正强大和流行。
首先,创建一个Environments实例,并使用它初始化Flask应用,然后将Bundle对象注册到Assets上。
在当今互联网时代,全栈开发已经成为了一种趋势。全栈开发者具备前端和后端开发的能力,能够独立完成一个项目的从前端到后端的所有工作。Python作为一种简洁而强大的编程语言,已经在全栈开发领域展现出了其独特的魅力。本文将介绍Python中全栈开发的基本概念,并结合代码实例,演示如何在Python中实现前端与后端的完美融合。
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。
4、基本数据类型,基本二,字符串,列表,元组,字典,集合
在本教程中,我将向大家展示如何使用前端的 Vue.js 单页面应用和后端的 Flask 进行交互。
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。
Python的用处太多,前端、后端、数据、ML\AI、自动化等等等等。很多小白不知道学习方向导致学的东西太杂,技能范围很广但是没有高度,自己玩可以工作就完蛋。这就是跳进坑里出不来。 Python尽管无所不能,但从大方向上看也是有几大分支存在——比如我们之前提到的几个方向。 在不同方向上,有不同的技能需求。选择自己最爱的方向学,才能早日跳坑。所以我整理了各个方向的需求,给各位一个参考。 今天会主要着眼于:Python前端。 第一阶段:Python入门 Python是我们的技能基础。 数据类型 流程控制 常
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。
1、POST/PUT/DELETE/PATCH访问一个url地址的时候才可以带请求体
通常我们在使用服务的时候,数据从我们的设备传输到服务器,往往会有两种方式:一是直接传输文件,但这种情况受网络情况影响较大,文件可能传不过去,并且文件直接在网路上传播,你的数据安全就保证不了。因此需要一种加密格式,也就是我们使用的第二种方法,base64格式加密。有对base64算法加密的过程感兴趣的推荐看一下这一篇博客:
有人要问,我为什么要前后端分离?这个说起就话长了,网上也能搜索到一些解答,不过可简要概括为以下两点:
1、可以使用send_from_directory从目录发送文件,这在某些情况下非常方便。
大家好,我是阿辰,今天教大家如何利用Flask框架结合ECharts,将采集的数据实现在线可视化效果(可以将可视化效果放到网页上,分享给其他小伙伴)
python可以做很多事情,虽然它的强项在于进行向量运算和机器学习、深度学习等方面。但是在某些时候,我们仍然需要使用python对外提供web服务。
为了尽量减少缓存穿透,同时减少web的响应时间,我们可以针对那些需要一定时间才能获取结果的函数和那些不需要频繁更新的视图函数提供缓存服务,可以在一定的时间内直接返回结果而不是每次都需要计算或者从数据库中查找。flask_caching插件就是提供这种功能的神器。
先吐槽两句,搞个mysql安装配置弄了4个小时,怎么都是外网无法访问,我靠,我特么也是服了。
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大家只需要修改your_code_here文件夹下面的RedisUtil.py就能完成本项目。
随着互联网的快速发展,Web服务已成为现代技术的核心。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,在Web服务开发领域占据着重要地位。Python Web服务开发的重要性在于它能够提供高效、可扩展且易于维护的解决方案。本篇博客将探讨如何使用Python的Flask框架、Gunicorn WSGI服务器和Nginx网页服务器来实现高性能的Web服务。
前些日子,老师给我看了这本书,于是便开始了Flask的学习 GitHub上的大神,于是我也在GitHub上建了一个Flask的项目。 有兴趣可以看看: https://github.com/Silen
为了使用CKEditor,我们首先要在模板中引入CKEditor的JavaScript等资源文件。推荐的做法是自己编写资源引用语句,你可以在CKEditor提供的Online Builder构建一个自定义的资源包,下载解压后放到项目的static目录下, 并引入资源包内的ckeditor.js文件,比如(实际路径按需调整):
我写东西喜欢写系列,系列输出可以让掌握的知识更加牢固和系统化。系统化、结构化的知识,可以让我们的大脑记忆的更好。这个系列主要使用Vue和Flask来完成一个前后端分离的图书管理应用。
公司的项目是前后端分离,前端Vue+后端JavaSpringBoot为主,部分功能是PythonTornado,那么需要支持一个是跨域以及Options请求。
jQuery对Ajax的操作进行了封装。jQuery中.ajax()属于最底层的方法。 先来看一个简单的例子:
在创建一个网页版年终海报模板的过程中,我们将使用 Python 的 Flask 作为后端 Web 框架,Jinja2 作为模板引擎,以及 HTML、CSS 和 JavaScript 构建前端界面。这个项目的目标是通过一个简洁而灵活的方式,让用户选择不同的主题,并根据选择生成相应的年终海报。
记得选下面这个Previously configured interpreter选项,上面那个是新建环境,而这个是自己C盘的环境,上面那个容易出现报错。
优雅地关闭容器在 Kubernetes(K8s)中是一个重要的操作,它确保了应用程序可以安全地保存其状态并释放资源,同时避免对服务的用户造成不必要的中断。
Flask是python编写的, Web应用框架;微内核的web框架,适用于小型网站
前言:想熟练掌握一门web框架,为以后即将诞生的测试工具集做准备。为什么选择flask要做熟练掌握的一门框架,而不是其他的,最主要的原因是可以随意定制。
Flask 是一个 Python 实现的 Web 开发微框架。Flask 依赖两个外部库:Jinja2 模板引擎和 Werkzeug WSGI 工具集。
使用Ajax技术网页应用能够快速地将增量更新呈现在用户界面上,而不需要重载刷新整个页面,这使得程序能够更快地回应用户的操作,如下笔记将简单介绍使用AJAX如何实现前后端数据通信。
初始化需要app和数据库(SQLAlchemy)需要配置Flask-script扩展 使用在manager添加一个管理指令,manager.add_command(‘db’,MigrateCommand)
首先,我会使用Vue CLI搭建一个新的Vue应用程序,然后通过Python和Flask支持的后端RESTful API执行基本的CRUD操作。
前端提交登陆表单时数据包加密了, 而且有个 sign 字符串每次都不一样用于校验, 应该是用 js 加密
实时音视频(TRTC) 是腾讯云提供的一套低延时、高质量的音视频通讯服务,致力于为腾讯云客户提供稳定、可靠和低成本的音视频传输能力。您可以使用该服务快速构建“视频通话”、“在线教育”、“直播连麦”、“在线会议”等对通信延时要求比较苛刻的音视频应用。 参考链接:https://cloud.tencent.com/document/product/647
1.功能强大、性能优良、界面美观、多平台兼容,但是收费;不过收费也不是很贵,有条件的还是建议买个正版,省事又方便。
而且蛮力爆破也不可行,setInterval(() => requests = 10, 60000);使用 setInterval 函数,每隔 60000 毫秒(即每分钟)将 requests 的值重置为 10,也就是每分钟可以处理的请求数量。
笔者技术真的很一般,也许是只靠着笨鸟先飞的这种傻瓜坚持,才能侥幸的在互联网行业生存下来吧!
网络,爬虫,数据分析,测试,运维,人工智能等,要属当下最火的还是人工智能,好多人冲着人工智能的方向学python,其实人工智能听起来确实很高大上,都想往这方面涌入,但是作为过来人,如果单纯从编程0基础想转行人工智能还是难度相当大的(大神除外),因为好多搞人工智能的公司会相对比较大,现在企业又不愿意去培养人,所以招聘时候学历,专业,项目经验,工作年限都相对还是比较硬性的。
现在访问 http://localhost:5000/docs 查看交互式 API 文档(Swagger UI):
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