作者 | Brian Schmidt 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 此博客文章中的代码可以在此github仓库中找到。 https://github.com/schmidtbri/
它是一种架构风格,一组用于标准化 Web 的规则,以保持全球 Web 应用程序的一致性。它旨在增强 Web 应用程序的可维护性、可扩展性、可靠性和可移植性。
Flask很有趣易于设置,就像在Flask 网站上所说的那样。这个Python的微框架提供了一种使用REST端点注释Python功能的强大方法。正在使用Flask发布ML模型API,以供第三方业务应用程序访问。
http://127.0.0.1:5632/blog/api/articles输出如下:
图片来源:edureka.co 翻译 | 林椿眄 编辑 | Donna [导读]热门资源博客 Mybridge AI 比较了18000个关于Python的项目,并从中精选出45个最具竞争力的项目。我们进行了翻译,在此一并送上。 这份清单中包括了各不相同的20个主题,以及一些资深程序员分享使用Python的经验,值得收藏。Mybridge AI 的排名结合了内部机器评估的内容质量和各种人为因素,包括阅读次数和阅读时长等。 对于Python的初学者,我们推荐以下这些课程: REST API:使用 Python,
上一篇文章,介绍了使用 Java + Spring Boot + MyBatis 构建 RESTful API 的详细步骤;很多小伙伴表示,更愿意用 Python 编写 RESTful API 服务,希望我能写一下
版权: https://github.com/humiaozuzu/awesome-flask Awesome Flask ============= 介绍 Awesome-Flask 是由 h
[导读]热门资源博客 Mybridge AI 比较了 18000 个关于 Python 的项目,并从中精选出 45 个最具竞争力的项目。我们进行了翻译,在此一并送上。
有些人可能会强烈反对反对提到的/ translate和其他JSON路由是API路由。其他人可能会同意,但也会认为它们是一个设计糟糕的API。那么一个精心设计的API有什么特点,为什么上面的JSON路由不是一个好的API路由呢?
前面对 PythonWEB框架 Flask的源码进行走读,对服务的启动流程、路由原理和模板渲染有了一个宏观的认识。不过说了那么多理论,接下来就利用 Flask开发一个企业级的 API应用。
欢迎来到《Python周刊》这是第2期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文“,才能访问文中的链接。文章和教程1、使用Django REST Framework在30分钟内构建REST API[1] 在Django中构建REST API非常简单。这教程中,详细记录了实现并启动一个API应用的详细步骤。2、Django搜索教程[2] 这个教程,主要介绍在Django网站中实现基本搜索,并探讨使用更高级选项改进它的方法。3、PyMongo教程:在Pytho
选自pyimagesearch 作者:Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与:Jane W、黄小天 本文介绍了如何使用 Keras、Redis、Flask 和 Apache 将自己的深度学习模型迁移到生产环境。文中的大多数工具可以互换,比如 Keras 可替换成 TensorFlow 或 PyTorch,Django 可代替 Flask,Nginx 可代替 Apache。作者唯一不推荐替换的工具是 Redis。同时本文还对深度学习 REST API 进行了压力测试,这种方法可以轻松扩展到添加的
Flask-RESTful是一个Flask的扩展,它增加了对快速构建REST APIs的支持。它是一种轻量级的抽象,可以与现有的ORM/库一起工作。Flask-RESTful励以最少的安装方式进行最佳实践。如果你对Flask很熟悉的,Flask-RESTful会很容易上手。
花下猫语:如果你还不知道 FastAPI 是什么/有多好,请先看看我之前转载的 这篇文章,然后再阅读本文。今天分享的是一篇译文,译自 FastAPI 的官方文档,作者主要是将它与其它框架/库作了对比,介绍了 FastAPI 从它们身上吸收的一些亮点。阅读本文可以加深对 FastAPI 的理解,开阔对相关库的认知,更能知道优秀的开发者是如何从其它项目中吸收养分的。阅读愉快!
原文:https://fastapi.tiangolo.com/alternatives/
链接: https://adamj.eu/tech/2020/03/10/django-check-constraints-sum-percentage-fields/
Python程序员有很多很好的选择来创建Web应用程序和API;Django,Weppy,Bottle和Flask引领潮流。
前段时间,有个读者留言跟我说,有空出使用 Python 实现 RESTful API 的教程。我一看,这正合我意。自己很早就想学习 Python web。之前有简单过了解些 Django 框架基础知识。但对于 Python Web,我还是研究不够深入。
我们学习Flask框架,是从写单个文件,执行hello world开始的。我们在这单个文件中可以定义路由、视图函数、定义模型等等。但这显然存在一个问题:随着业务代码的增加,将所有代码都放在单个程序文件中,是非常不合适的。这不仅会让代码阅读变得困难,而且会给后期维护带来麻烦。
Flask 诞生于2010年,是 Armin ronacher 用 Python 语言基于 Werkzeug 工具箱编写的轻量级Web开发框架。
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
我们现在的一个项目是使用Django来构建,说来也是基于技术扩展的考虑,我对于Django里面大而全的一些组件还是持有保守态度,所以虽然项目用了Django,但是对于很多组件的使用都是尽可能少用或者不用,这样一来虽然前期清苦些,但是从现在来看,由于依赖很低,我可以匹配很多种其他的方案。
包管理 管理包和依赖的工具。 pip:Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools:保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 pipenv:Python 官方推荐的新一代包管理工具。 poetry: 可完全取代 setup.py 的包管理工具。 conda:跨平台,Python 二进制包管理工具。 Curdling:管理 Python 包的命令行工具。 wheel:Python 分发的新标准,意在取代 eggs。 分发 打包为可执行文件以便分发。 PyInstaller:将 Python
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。
2017年就要过完了,我们来总结一下2017年最好用的17个Python Web框架 群内不定时分享干货,包括2017最新的python企业案例学习资料和零基础入门教程,欢迎初学和进阶中的小伙伴入群学习交流 📷 Django Django的主要原则是在时间上发展任何复杂的东西。它最初是为内容管理系统开发的,但其丰富的功能(包括但不限于模板,自动数据库生成,数据库访问层,自动管理界面生成)非常适合其他类型的Web应用程序。提供用于开发的Web服务器。形成序列化和验证,具有模板继承的模板系统,以多种方式缓存,国
前言 Flask-SQLAlchemy 提供了一个分页查询方法 paginate(),方便我们实现在后端查询分页。 分页查询 在django 框架里面有个rest_framework.pagination 分页器, 只需简单的配置就可以实现分页 from rest_framework.pagination import PageNumberPagination # 定义分页器简单分页(PageNumberPagination) class MyPageNumberPagination(PageNumber
总的来说,HTTP协议出现以来Web服务也就存在了。但是,自从云计算出现后,才成为实现客户端与服务和数据交互的普遍方法。
Python为啥这么火,这么多人学,就是因为简单好学,功能强大,整个社区非常活跃,资料很多。而且这语言涉及了方方面面,比如自动化测试,运维,爬虫,数据分析,机器学习,金融领域,后端开发,云计算,游戏开发都有涉及。
最近写了一个网络验证登录的爬虫,需要发布为Rest服务,然后发现Flask是一个很好的Web框架,使用Python语言实现。
REST(英文:Representational State Transfer,又称具象状态传输)是Roy Thomas Fielding博士于2000年在他的博士论文[1] 中提出来的一种万维网软件架构风格,目的是便于不同软件/程序在网络(例如互联网)中互相传递信息。
这些疑问,我们以前碰到过,通过不断的摸索,试验出了不同的复杂机器学习的上线方法,来满足不同场景的需求。在这里把实践经验整理分享,希望对大家有所帮助。(我们的实践经验更多是倾向于业务模型的上线流程,广告和推荐级别的部署请自行绕道)。
Flask诞生于2010年,是用Python语言基于Werkzeug工具箱编写的轻量级Web开发框架。
Web框架使Web开发人员的开发尽可能简单。然而,Python是最流行的编程语言之一,它在后端开发中的应用得到了许多贡献。
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!
Web(World Wide Web)诞生最初的目的,是为了利用互联网交流工作文档。
Python Web框架里比较有名当属Django,Django功能全面,它提供一站式解决方案,集成了MVT(Model-View-Template)和ORM,以及后台管理。但是缺点也很明显,它偏重。就像是一个装潢好的房子,它提供好了你要用的东西,直接拿来用就可以。
阅读本文后,你将能够部署机器学习模型,并用你想要的编程语言进行预测。没错,你可以坚持使用 Python,也可以通过 Java 或 Kotlin 直接在你的 Android 应用程序中进行预测。另外,你可以直接在你的 web 应用程序中使用该模型——你有很多很多选择。为了简单起见,我会用 Postman。
在当今的软件开发中,构建RESTful API已经成为了一种常见的做法,因为它们提供了一种简单而灵活的方式来实现客户端和服务器之间的通信。Python作为一种流行的编程语言,拥有丰富的库和框架来支持RESTful API的构建。本文将介绍使用Python构建RESTful API的最佳实践,包括选择合适的框架、设计良好的API结构以及处理常见的问题。
之所以翻译这篇文章,是因为自从成为一名前端码农之后,调接口这件事情就成为了家常便饭,并且,还伴随着无数的争论与无奈。编写友好的 restful api 不论对于你的同事,还是将来作为第三方服务调用接口的用户来说,都显得至关重要。关于 restful api 本身以及设计原则,我陆陆续续也看过很多的文章和书籍,在读过原文后,感觉文中指出的 13 点最佳实践还是比较全面的且具有参考意义的,因此翻译出来分享给大家。如有错误,还望指正。
今天突然遇到一个比较全面的 python的框架的列表,分享一下。 http://www.cnblogs.com/lonenysky/p/4780300.html
如果没有框架我们就只能一砖一瓦的去盖楼房,所以,学习任何一门开发语言都离不开框架。一个框架就好比是一个毛坯房,只需要我们装修就可以入住。
awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web 框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。
我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。由伯乐在线持续更新。
来源:Python编程 ID:LovePython 各位大佬暂时先来315道题尝尝吧,后面有时间再继续补充。 有缘人如果看到这些题,不妨留言一下答案,来证明下你到底有多水,哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈 第一部分 Python基础篇(80题) 1、为什么学习Python? 2、通过什么途径学习的Python? 3、Python和Java、PHP、C、C#、C++等其他语言的对比? 4、简述解释型和编译型编程语言? 5、Python解释器种类以及特点? 6、位和字节的关系? 7、b、B、KB、MB、GB 的关系?
Awesome Python 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome – XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。 Awesome Python 环境管理 包管理 包仓库 分发 构建工具 交互式解析器 文件 日期和时间 文本处理 特
再将以上二进制拼接起来计算十进制结果:00001010 00000011 00001001 00001100 = ?
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