17 用docker打包flask web程序

一.安装docker网上有很多教程, 就不多说了安装完记得测试是否安装成功:    &docker version  二.把程序文件夹拷贝到一个单独的文件夹中 我在桌面新建了一个空文件夹docker_flask, 并把程序文件flask拷贝到了docker_flask中: 三.创建Dockerfile文件1)进入到docker_flask的目录, 创建Dockerfile文件2)编辑Doc

Flask Web 开发 邮件功能

卧了个槽,这个功能,就因为基础知识的大坑,花了我整整2天才解决........我们先来看文章主要内容:这里讲一下SMTP和POP还有IMAP功能这个主要达到的功能就是:可以通过非官方的客户端,来访问邮箱收发邮件比如:我用邮箱大师这个软件,可以绑定某个126邮箱,来进行收发邮件而POP和IMAP的区别在于,POP的操作,不会同步到服务器上,也就是不会影响到服务器而IMAP是和服务器同步的然后126设

Flask开发轻博客(三):Flask-的-Web-表单

作者:chen_h 目录Flask开发轻博客(一):欢迎来到 Flask 的世界Flask开发轻博客(二):Flask 模板Flask开发轻博客(三):Flask 的 Web 表单Flask开发轻博客(四):数据库Flask开发轻博客(五):用户登录Flask开发轻博客(六):用户首页和发布博客Flask开发轻博客(七):分页上节回顾在上一章中,我们定义了一个简单的模板,使用占位符来虚拟了暂未实

通过flask实现web页面简单的增删改查

# 1.后台程序falsk_web01.py#coding:utf-8from flask importimport# 引入file_dict用户列表= Flask(__name__'/'defreturn render_template('login.html''/loginaction/', methods = ["POST","GET"def= ''if request.method ==

Flask Web开发入门(十)之图片上传(使用Flask-Upload)

在Flask Web开发入门(八)之文件上传中,我们探讨了Flask框架下的文件上传,本章我们将使用Flask插件Flask-Uploads示例说明的图片上传与展现如何实现开始之前,我们先简单看下Flask-Uploads源码实现:类UploadSet:文件上传配置集合,包含三个参数:name:文件上传配置集合的名称,默认files,一般不用修改,只是一个标识,要求数字、字母或两者组合,满足isa

flask+mysql电影管理系统

Redhat7/Centos7python3.6mariadbHTML5FlaskNginxPycharm实现功能前台会员登录及注册会员中心电影播放电影评论收藏电影后台管理员登录修改密码标签管理电影管理上映预告管理会员管理评论管理收藏管理角色管理权限管理管理员管理日志管理|-- app| |-- admin| | |-- forms.py| | |-- __init__.py|

flask框架+mysql数据库并与前台数据交互

在Flask使用数据库我们将使用Flask-SQLAlchemy 的扩展来管理数据库。由SQLAlchemy项目提供的,已封装了关系对象映射(ORM)的一个插件。ORMs允许数据库程序用对象的方式替代表和SQL语句。面向对象的操作被ORM转化为数据库命令。这样就意味着,不用sql语句,让Flask-SQLAlchemy为我们执行sql语句。 迁移大多数数据库教程都覆盖了创建和使用一个数据库的方法,

Flask web开发(二)、配置开发环境

                                                    目录一、python3.6的配置1.python3.6的安装2.pip3的配置二、MySQL+navicatl的安装1、mysql安装1.下载mysql源安装包2.安装mysql源3.安装mysql4.开始mysql2、navicat安装三、vscode的安装四:falsk的安装1.安装virt

Flask Web开发 5.0 数据库

数据库按照一定的规则保存程序数据,程序再发起查询取回所需的数据。Web程序最常用基于关系模型的数据库,这种数据库也称为SQL数据库,因为它们使用结构化查询语言。不过最近几年文档数据库和键值对数据库成了流行的替代选择,这两种数据库合称NoSQL数据库。 5.1 SQL数据库关系型数据库把数据存储在表中,表模拟程序中不同的实体。例如,订单管理程序的数据库中可能有表customers、products和

Pyhton日记——Flask写一个简易的知乎日报API

在上一篇Python日记——用Django做一个简易的知乎日报API中,很多人都了给了自己一些宝贵的意见,其中有一位朋友说到为啥不用轻巧的Flask呢?于是我就用Flask写了一个知乎日报的API供大家学习。首先在PyCharm中新建Flask项目之后下载所需的包pip installinstallinstall flask-sqlalchemyflask-restful中的Api和Resourc

flask 初始化

Web 服务器使用一种名为 Web 服务器网关接口 初始化flask所有的flask网站都需要创建一个Flask的实例from flask import#flask类的构造函数必须传入程序主模块或包的名字,所以用__name__if __name__ == '__main__'True) # 启动服务,并开启debug模式flask路由flask应用需要从客户端的url里获得请求,处理url的fl

Flask_Web_数据库操作

一、配置项目的数据库(config)为简化数据库的连接,选择使用 PyMySQL插件,支持MySQL数据库,选装 pip install PyMySQL。然后创建config文件,可区分不同开发环境的config文件,连接方式如下:然后把config文件配置到项目框架,在创建APP对象时配置。二、获取操作对象1、下载安装SQLAlchemy插件,命令行执行pip install SQLAlchem

Flask Web开发 3.0 模板

想要开发出易于维护的程序,关键在于编写形式简洁且结构良好的代码。到目前为止我们接触到的示例都太简单,无法说明这一点,但Flask视图函数的两个完全独立的作用却被融合在了一起,这就会产生一个问题。视图函数的作用很简单,即生成请求的响应。 对于简单的请求来说,这就足够了,但是一般而言,请求会改变程序的状态,而这种变化也会在视图函数中产生。例如,用户在网站注册了一个新账户。用户在表单中输入电子邮件地址和

flask快速搭建tensorflow http服务

tensorflow是目前最受欢迎的deep learning框架之一,在学术界和产业界都有广泛的使用。在如何部署tensorflow模型提供远程调用服务方面官方提供了tensorflow serving框架,详细的介绍可以参考官网资料:https://tensorflow.github.io/serving/。本文主要介绍另一条部署服务的途径:利用flask快速搭建tensorflow http

flask-SQLAlchemy的使用(CRUD、触发器、迁移)

数据库的使用是任何程序开发不可缺少的一环,而在phython中,SQLAlchemy是最著名的ORM框架。在flask中,自然是flask-SQLAlchemy以下介绍flask-SQLAlchemy配合sqlite数据库如何使用:1. 基本用法(创建、CRUD)首先在py文件中定义# 1. 实例化并注册'SQLALCHEMY_DATABASE_URI''sqlite:///'+os.path.j

Flask-SQLAlchemy配置MySQL及其相关操作

一、当然是把必备的包给安装上才行:Flask-SQLAlchemypip install flask-sqlalchemyMySQL http://blog.csdn.net/werewolf_st/article/details/45932771 Flask-MySQLdbpip install flask-mysqldb二、配置flask-sqlalchemy连接MySQL数据库from fl

flask-sqlalchemy分表解决方案

CREATE TABLE `goods_desc_0` (`goods_id` bigint(20) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '商品id',`goods_desc` text NOT NULL COMMENT '商品详细描述',(`goods_id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=

数据库交互和Flask-SQL Alchemy介绍

项目结构搭建application|---manage.py 脚本数据|---runserver.py启动服务器|---applicationweb目录|---app.conf 配置文件|---models.py 数据模型|---views.py 视图|---__init__.py模块导出文件|---static 静态文件|---templates 页面模板|---base.html|---ind

黄勇-flask教程-学习笔记

课时4-虚拟环境pip install virtualenv            #安装虚拟环境virtualenv venv                                     #创建虚拟环境..\venv\Scripts\activate                         #激活虚拟环境课时10-url反转-url_forurl_for引用视图函数login

教程 | 如何使用Keras、Redis、Flask和Apache把深度学习模型部署到生产环境?

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服