由于之前写得接口太多了,分为了多个app,每个app里面有几个接口.部署次数需要很多次,修改成部署一次,在不改变代码的情况下,不使用蓝图,最快的方式就是这样修改. from werkzeug.wsgi import DispatcherMiddleware app = DispatcherMiddleware(app,{ '/app1': app1, '/app2': app2 }) 其余的部署方面不变. 原来分为多个app单独部署的说为了方便只更新某些应用,发版时候没变化的app不用去重新发布

@app.route('/', methods=['GET', 'POST']) 1. @app.route()装饰器中的参数 methods:当前URL地址,允许访问的请求方式 @app.route('/info', methods=['GET', 'POST']) def student_info(): stu_id = int(request.args['id']) return f'Hello Wjs {stu_id}' # Python 3.6的新特性f'{变脸名}' defaults

Flask 小而精 三方组件全 稳定性相对较差 1.启动: from flask import Flask app = Flask(__name__) app.run("0.0.0.0",5000,debug=True) 2.加入路由 @app.route("/",methods=("GET","POST")) def index(): " 3.Response三剑客 + 小儿子: HTTPResponse retu

背景       某航空公司需要到北京某服务提供商公司学习交流,为了节省出行成本让出差员工乘坐公司运营航线,去程路途较远.需要在先乘飞机到天津机场,转地铁后,再乘动车到北京.回程时发生 后补机票失败,导致出行人员无法返回公司.不得不在天津多住宿一晚.4个工作日出差只有3个小时办正事,其它时间浪费在路上与其它地方了.出差效率在哪儿? 员工的人工成本如何计算? 总体出行成本是否超支? 员工一天创造的价值+人工成本的总价还不能超过单程机票的价值?我们不能不质疑这个公司的管理过程.没有计划,缺乏时间管理

bootstrap = Bootstrap() mail = Mail() moment = Moment() db = SQLAlchemy() def create_app(config_name): app = Flask(__name__) #将指定的配置通过from_object()方法导入app.config字典配置对象 app.config.from_object(config[config_name]) config[config_name].init_app(app) boot

 文章出处:http://developer.android.com/training/articles/memory.html#YourApp Random-access memory(RAM)在任何软件开发环境都是稀有资源,在移动操作系统物理内存有限的情况下将显得更加珍贵.虽然Android的Dalvik虚拟机优化了内存回收机制,但我们也要关注你的app的内存分配合和释放 为了垃圾回收器能回收你系统的内存,你应该避免引起内存泄露(通常由全局成员hold了对象引用),而且要在合适的时间点(如生

这一章还是总结点API管理工具,也大都是组件来的,关于spring-rest-doc 以为很不错,其实还是有点局限性的: 1,每一个接口文档,都要自己手动设置文档的展示: 2,每一个接口就独立一个文档不太合适,可能是我没有深入去了解其还有什么用户: 可以参考一下我的文档:http://www.cnblogs.com/minsons/p/7133095.html 还有apidoc,好像蛮不错,但是它是node.js那一套的,要是纯粹是java组件依赖导入就能用的,那就好了: 网上也有一些现成的文档

http://www.pythondoc.com/flask/extensiondev.html http://www.pythondoc.com/flask/extensiondev.html#flask

@Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); // 添加Activity到堆栈   AppManager.getAppManager().addActivity(this); } @Override protected void onDestroy() { super.onDestroy(); // 结束Activity&从堆栈中移除   App

源码流程 创建对象 from flask import Flask """ 1 实例化对象 app """ app = Flask(__name__) """ 2 设置路由 将路由关系放在 app.url_map = {} 中 """ @app.route("/index") def index(): return "index" if —__na

一.一些python的知识 1.偏函数 def add(x, y, z): print(x + y + z) # 原本的写法:x,y,z可以传任意数字 add(1,2,3) # 如果我要实现一个功能,这三个数中,其中一个数必须是3 # 我们就可以使用偏函数来帮着我们传参 from functools import partial # partial:给add这个函数固定传一个数字 3 new_add = partial(add, 3) # 因此新的函数只需要传2个参数 new_add(1,1)

为什么用threading.local? 我们都知道线程是由进程创建出来的,CPU实际执行的也是线程,那么线程其实是没有自己独有的内存空间的,所有的线程共享进程的资源和空间,共享就会有冲突,对于多线程对同一块数据处理的冲突问题,一个办法就是加互斥锁,另一个办法就是利用threading.local threading.local 实现的的基本思路: 给一个进程中的多个线程开辟独立的空间来分别保存它们的值.这样它就不会更改全局变量了. 情况一,开多个线程更改全局变量,然后每次线程打印全局变量的值

后端的读写 from flask import Flask,render_template,request from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy #导入时间模块 import datetime #建立对象 app = Flask(__name__) #载入配置文件 app.config.from_pyfile('config.ini') #建立数据库对象 db = SQLAlchemy(app) #建立数据库类 class Book(db.Model):

昨日内容回顾 1. 简述flask上下文管理 - threading.local - 偏函数 - 栈 2. 原生SQL和ORM有什么优缺点? 开发效率: ORM > 原生SQL 执行效率: 原生SQL> ORM 如:SQLAlchemy依赖pymysql 3. SQLAlchemy多线程连接的情况 一.flask标准目录结构 标准flask目录结构 Project name/ # 项目名 ├── Project name # 应用名,保持和项目名同名 │   ├── __init__.py #

使用Flask-SQLAlchemy管理数据库 扩展Flask-SQLAlchemy集成了SQLAlchemy,它简化了连接数据库服务器.管理数据库操作会话等各种工作,让Flask中的数据处理体验变得更轻松.首先使用pipenv安装Flask-SQLAlchemy以及其依赖(主要是SQLAlchemy): pipenv install flask-sqlalchemy 下面在示例程序中实例化Flask-SQL-Alchemy提供的SQLAlchemy类,传入程序实例app,以完成扩展的初始化:

小知识 子类继承父类的三种方式 class Dog(Animal): #子类 派生类 def __init__(self,name,breed, life_value,aggr): # Animal.__init__(self,name,breed, life_value,aggr)#让子类执行父类的方法 就是父类名.方法名(参数),连self都得传 super().__init__(name,life_value,aggr) #super关键字 ,都不用传self了,在新式类里的 # supe

前引 在了解flask上下文管理机制之前,先来一波必知必会的知识点. 面向对象双下方法 首先,先来聊一聊面向对象中的一些特殊的双下划线方法,比如__call__.__getattr__系列.__getitem__系列. __call__ 这个方法相信大家并不陌生,在单例模式中,我们可能用到过,除此之外,还想就没有在什么特殊场景中用到了.我们往往忽视了它一个很特殊的用法:对象object+()或者类Foo()+()这种很特殊的用法.在Flask上下文管理中,入口就是使用了这种方式. __getit

前言 flask的核心对象是Flask,它定义了flask框架对于http请求的整个处理逻辑.随着服务器被启动,app被创建并初始化,那么具体的过程是这样的呢? 系列文章 flask基础之安装和使用入门(一) flask基础之jijia2模板使用基础(二) flask基础之jijia2模板语言进阶(三) 一个最基本web应用的flask代码 from flask import Flask import os # 创建app对象 app = Flask(__name__,template_fold

知识点回顾 1.子类继承父类的三种方式 class Dog(Animal): #子类 派生类 def __init__(self,name,breed, life_value,aggr): # Animal.__init__(self,name,breed, life_value,aggr)#让子类执行父类的方法 就是父类名.方法名(参数),连self都得传 super().__init__(name,life_value,aggr) #super关键字 ,都不用传self了,在新式类里的 #

基本流程概述 - 与django相比是两种不同的实现方式. - django/tornado是通过传参数形式实现 - 而flask是通过上下文管理, 两种都可以实现,只不实现的方式不一样罢了. - 上下文管理: - 说上下文管理前要先提一下threadinglocal,它为每一个线程开辟一块独立的空间,但是Flask不是用它做得,它自己实现类一个local类 - 其中创建了一个字典来保存数据,这个字典的key是用线程的唯一标识,如果有协程用greelet拿的一个唯一标识,可以是线程的也可以支持协