1.Flask实践:待办事项(ToDo-List)
2.Python Flask 开发,码部Flask 的码部 Swagger 神器 —— Flask-RESTX
3.关于flask的jsonify与json.dumps的一些追溯和思考
4.实战案例:Sakila数据可视化系统 基于 PyEcharts + Flask + Bootstrap
5.django和flask哪个好(django与flask性能对比)
6.宜信开源|漏洞管理平台『洞察』部署指南
Flask实践:待办事项(ToDo-List)
Flask实战:待办事项(ToDo-List)实现概述
本文将带你探索如何使用Flask框架构建一个简单的待办事项列表应用,关注于提高用户体验和简化页面操作。码部首先,码部我们通过Materialize框架简化模板设计,码部减少页面跳转,码部欢乐达人源码例如,码部编辑条目功能只需一个页面通过jQuery的码部AJAX技术实现,而删除条目则采用无页面跳转的码部后台处理技术。 在技术选型上,码部我们采用了SQLAlchemy作为数据库框架,码部结合Flask-SQLAlchemy扩展,码部使用SQLite存储数据。码部配置选项包括创建一个data.sqlite文件,码部并通过db对象操作数据库。码部此外,一对多关系在条目和分类的模型中得以体现,通过对象形式存储分类信息。 具体实现中,尽管程序简洁,但已引入jQuery进行表单验证,你可以通过demo或源码进行体验。未来计划增加更多功能,如拖拽排序、日期设置和优先级设定,甚至可能加入音效效果。 如果你对Flask和Web开发有更多兴趣,别忘了关注我们的Hello, Flask! - 知乎专栏,那里有更多的优质内容等你发现。Python Flask 开发,Flask 的 Swagger 神器 —— Flask-RESTX
在构建Python Web应用时,Flask是一个轻量级的选择,它允许开发者以最小的投入快速搭建应用。而当涉及到构建RESTful API时,Flask-RESTX库提供了方便的方法来定义、编写和查看API文档。
Flask-RESTX是楚天麻将源码Flask框架的扩展,集成Swagger,这是一个强大的API文档工具。Swagger规范和完整框架用于生成、描述、调用和可视化RESTfulWeb服务的API文档。
安装Flask-RESTX很简单,通过pip命令即可完成。确保Flask已经在开发环境中安装,若未安装,使用相应命令进行安装。
快速开始,创建简单Flask应用并引入Flask-RESTX。这里有个例子,实现一个简单的API,包含一个HelloWorld资源类,提供GET请求响应。使用@api.expect('name')装饰器指定期望参数。
定义API文档时,使用装饰器和注解。文档自动出现在Swagger用户界面中。定义期望参数,使用api.expect装饰器。定义数据模型,使用api.model方法。模型可在API资源中使用。
Flask-RESTX提供高级功能,例如异常处理、错误处理器等。通过Flask错误处理机制定义异常处理器,返回适当HTTP状态码和错误信息。
Flask-RESTX的官方社区活跃在GitHub上,提供源代码和问题跟踪器。社区成员分享使用经验和最佳实践,解决遇到问题。
总结,Flask-RESTX是源码和脚本精灵Flask框架的强大扩展,集成Swagger提供丰富的API文档支持,易于设计、实现和维护RESTfulAPI。无论是初学者还是有经验的开发者,都能从Flask-RESTX的易用性和强大功能中受益。
通过本文了解,已具备构建Flask应用的基础知识。实践是学习的最好方式,动手尝试,创建自己的Flask应用吧!
关于flask的jsonify与json.dumps的一些追溯和思考
有一天,我遇到了一个服务器报警问题,追踪错误栈时,发现是由于在使用 Flask 的 jsonify 函数时传入的字典中混入了 string 和 int 类型的键导致的。修改数据后,我开始思考这一设计背后的逻辑以及为何会如此设定。源码追溯路径指向 JSONDecoder、flask.json.__init__.py 及 _dump_arg_defaults。分析这部分源码,我发现项目使用的是继承自 Flask 的 JSONDecoder,稍作修改以兼容如 bson.ObjectId 和 datetime 等数据类型,其主体基于标准库中的 JSONEncoder。
进一步深入 JSONEncoder 的源码,我发现 sort_keys 的使用在 JSONEncoder._iterencode_dict 中。此时,我开始思考是否可以修改为始终使用默认的 False,以确保 key 为纯字符串。然而,官方为何没有选择这一方案?我开始在 GitHub 上寻找答案,最终在 issue 中找到了线索。在 Python 2 中确实如我所想,但在 Python 3 中,设计发生了改变。大佬们解释了背后的理由。
深入思考后,我倾向于支持 Python 3 的星号网页源码查看设计选择。首先,明确数据处理逻辑(如是否排序)是至关重要的。这里,我认为 Flask 的默认设置为 False 是个错误,应该与标准库保持一致。其次,确保数据类型的一致性是动态语言的局限性之一,这也是我越来越偏爱 Go 的原因。
从工作角度来看,我得出以下思考:永远不要依赖传入的数据,务必进行验证,尤其是在关键业务中。这不仅是对 Flask 设计的反思,也是对编程实践的提醒,强调了数据验证和明确数据处理逻辑的重要性。
实战案例:Sakila数据可视化系统 基于 PyEcharts + Flask + Bootstrap
本文以Sakila数据库为实例,介绍了如何基于PyEcharts、Flask和Bootstrap构建数据可视化系统,并总结了整个项目设计与实现过程。Sakila数据库是一个模拟DVD租赁业务的数据集,包含影片租赁活动、支付活动和归还活动等业务信息。
首先,设计数据可视化系统框架,包括业务理解、图表设计和系统整合等方面。系统整合使用了PyEcharts与Flask框架,以及Bootstrap进行前后端分离开发,结合Sakila的六个实战案例,构建出一个完整的数据可视化系统。
系统运行效果展示实时指标监控、历史数据变化趋势、客户地理位置分布、订单商品构成模型、门店盈利能力对比和门店多维竞争优势等图表。通过一个页面导航,资金统计指标源码将这些图表组织在一起,形成全面的数据可视化系统。
系统源码结构包括前端页面、后端应用、数据模型、静态资源和模板文件等部分。开发流程从项目创建、模板复制到前后端联调,涉及主题模板选择、导航设计、图表元素设计、事件设计以及后台服务接口设计。
在前端页面设计中,主题模板选择为Bootstrap的Matrix Admin,提供了美观的界面和清晰的组织方式。导航菜单设计按照图表类型组织内容,实现内容切换。图表元素设计包括页面元素和事件设计,通过循环实现图表页面的自定义。
后台应用设计涉及数据库操作、数据逻辑、模板文件和业务逻辑程序的编写。服务接口设计包括页面请求和数据请求,异常请求设计则提供了友好的错误反馈。系统最终通过前后端联调实现功能的整合。
针对部署问题,需要对Linux系统中自定义Python模块的文件路径和本地IP进行调整,确保能够正常部署在云服务器上。此外,对于地图页面渲染问题,需要确保引用了ECharts地图类的JS代码,以实现地图功能。
部署后的系统在云服务器上可访问,例如通过IP ...6:/ 进行访问。不同解决方案(如帆软和达芬奇)在展示效果上可能有所不同,但都能提供全面的数据可视化支持。
总结而言,通过Sakila数据库的实例,本文详细介绍了数据可视化系统的设计与实现过程,以及在开发、部署和优化过程中遇到的常见问题及解决方案。
django和flask哪个好(django与flask性能对比)
本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关django和flask哪个好以及django与flask性能对比的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。本文目录一览:
1、flask django 哪个更适合入门2、Python 有哪些好的 Web 框架3、python找工作是学Django好还是Flask好?4、Django和Flask比较到底哪个比较好用5、Django和Flask这两个框架在设计上各方面有什么优缺点flask django 哪个更适合入门django更加适合新手,因为里面有很多里面集成了很多可用的模块。
而flask需要去自己找合适的模块。
所以django更适合新手,而flask适合比较熟悉web框架的人,比较灵活。
Python 有哪些好的 Web 框架
1、Django框架
优点:是一个高层次Python Web开发框架,特点是开发快速、代码较少、可扩展性强。Django采用MTV(Model、Template、View)模型组织资源,框架功能丰富,模板扩展选择最多。对于专业人员来说,Django是当之无愧的Python排名第一的Web开发框架。
缺点:包括一些轻量级应用不需要的功能模块,不如Flask轻便。过度封装很多类和方法,直接使用比较简单,但改动起来比较困难。相比于 C,C++性能,Django性能偏低。模板实现了代码和样式完全分离,不允许模板里出现Python代码,灵活度不够。另外学习曲线也相对陡峭。
2、Flask框架
优点:Flask是一个Python Web开发的微框架,严格来说,它仅提供Web服务器支持,不提供全栈开发支持。然而,Flask非常轻量、非常简单,基于它搭建Web系统都以分钟来计时,特别适合小微原型系统的开发。花少时间、产生可用系统,是非常划算的选择。
缺点:对于大型网站开发,需要设计路由映射的规则,否则导致代码混乱。对新手来说,容易使用低质量的代码创建 “不良的web应用程序”。
3、Pyramid框架
优点:是一个扩展性很强且灵活的Python Web开发框架。上手十分容易,比较适合中等规模且边开发边设计的场景。Pyramid不提供绝对严格的框架定义,根据需求可以扩展开发,对高阶程序员十分友好。
缺点:国内知名度不高,高级用法需要通过阅读源代码获取灵感。默认使用Chameleon模板,灵活度没有成为一个要素。
4、web.py框架
优点:正如其名,web.py是一个采用Python作为开发语言的Web框架,简单且强大。俄罗斯排名第一的Yandex搜索引擎基于这个框架开发,Guido van Rossum认为这是最好的Python Web框架,还需要说别的吗?有事实作证、有大牛认可,用起来吧!
缺点:Web.py并未像其他框架一样保持与Python 3兼容性的最新状态。这不仅意味着缺乏对异步语法的支持,还意味着缺少对已弃用的函数的错误。此外,目前尚不清楚维护者是否有计划在Python 2到达其支持生命周期结束后保持Web.py的最新状态。
5、Tornado框架
优点:Tornado是一个基于异步网络功能库的Web开发框架,因此,它能支持几万个开放连接,Web服务高效稳定。可见,Tornado适合高并发场景下的Web系统,开发过程需要采用Tornado提供的框架,灵活性较差,确定场景后再考虑使用不迟。
缺点:Tornado 5.0改进了与Python的本机异步功能的集成。因此不再支持Python 3.3.并且Python 3.5用户必须使用Python 3.5.2或更高版本。Tornado 6.0将需要Python 3.5及更高版本,并将完全放弃Python 2支持。
python找工作是学Django好还是Flask好?这俩都挺简单的,Django和flask都学一下比较好,Python基础也很重要。这俩学好了,工作不愁,薪资还是看具体情况。
Django和Flask比较到底哪个比较好用Flask是小而精的微框架,它不像Django那样大而全,如果使用Flask开发,开发者需要自己决定使用哪个数据库ORM、模块系统、用户认证系统等,需要自己组成。
与采用Django开发对比,开发者在项目开始的时候可能需要花费更多的时间去了解、挑选各个组件,因此Flask开发的灵活度更高,开发者可以根据自己的需要去选择合适的插件。
当然Flask历史相对较短,第三方APP自然没有Django那么全面。
Django和Flask这两个框架在设计上各方面有什么优缺点(1)Flask
Flask确实很“轻”,不愧是Micro Framework,从Django转向Flask的开发者一定会如此感慨,除非二者均为深入使用过
Flask自由、灵活,可扩展性强,第三方库的选择面广,开发时可以结合自己最喜欢用的轮子,也能结合最流行最强大的Python库
入门简单,即便没有多少web开发经验,也能很快做出网站
非常适用于小型网站
非常适用于开发web服务的API
开发大型网站无压力,但代码架构需要自己设计,开发成本取决于开发者的能力和经验
各方面性能均等于或优于Django
Django自带的或第三方的好评如潮的功能,Flask上总会找到与之类似第三方库
Flask灵活开发,Python高手基本都会喜欢Flask,但对Django却可能褒贬不一
Flask与关系型数据库的配合使用不弱于Django,而其与NoSQL数据库的配合远远优于Django
Flask比Django更加Pythonic,与Python的philosophy更加吻合
(2)Django
Django太重了,除了web框架,自带ORM和模板引擎,灵活和自由度不够高
Django能开发小应用,但总会有“杀鸡焉用牛刀”的感觉
Django的自带ORM非常优秀,综合评价略高于SQLAlchemy
Django自带的模板引擎简单好用,但其强大程度和综合评价略低于Jinja
Django自带ORM也使Django与关系型数据库耦合度过高,如果想使用MongoDB等NoSQL数据,需要选取合适的第三方库,且总感觉Django+SQL才是天生一对的搭配,Django+NoSQL砍掉了Django的半壁江山
Django目前支持Jinja等非官方模板引擎
Django自带的数据库管理app好评如潮
Django非常适合企业级网站的开发:快速、靠谱、稳定
Django成熟、稳定、完善,但相比于Flask,Django的整体生态相对封闭
Django是Python web框架的先驱,用户多,第三方库最丰富,最好的Python库,如果不能直接用到Django中,也一定能找到与之对应的移植
Django上手也比较容易,开发文档详细、完善,相关资料丰富
结语:以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于django和flask哪个好和django与flask性能对比的全部内容了,希望对大家有所帮助,如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。
宜信开源|漏洞管理平台『洞察』部署指南
『洞察』是集成应用系统资产管理、漏洞全生命周期管理、安全知识库管理三位一体的管理平台。 『洞察』使用Python语言开发,借助Flask框架、MySQL数据库与Docker容器技术实现部署。 部署流程包括:一、部署与启动MySQL数据库
二、创建数据库与权限配置
三、部署并启动APP
具体步骤如下:下载源码
修改srcpm/config.py配置文件
修改公司邮箱后缀
调整邮件CC列表
配置开发模式和生产模式的邮箱服务器与发件邮箱
修改mail_sender.py配置
调整srcpm/app/src/forms.py漏洞来源下拉列表
项目根目录部署启动APP
四、初始化数据库使用泊坞窗容器配置数据库初始化
进入搬运工容器命令执行
创建数据库表,添加超级管理员账号
启动应用并登录,设置角色权限
角色权限分配见GitHub开源链接。 五、访问『洞察』主页:.0.0.1:/srcpm/
登录页面:.0.0.1:/srcpm/au...
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