最近用flask-bable翻译一个项目,在网站上查找到有一个示例文档,地址:http://translations.readthedocs.io/en/latest/flask-babel.html# 不过有些地方显示的不对,特写此文章进行更改,同时以备自己后期查看使用 安装 Flask-Babel Flask-Babel 是 Flask 的翻译扩展工具.安装命令如下: pip install flask-babel 安装它的时候会顺便安装 Babel.pytz.speaklater 这三个包

之前的几篇博客是将flask 结合 antd本地化,但是这样使得antd无法按需加载(也不支持ES6的语法),而且在写的过程中还需要把每个组件都用antd对象,这样的做法虽然是实现了antd的本地化,但是无法最大化的使用antd组件库,最好的方式就是官网上的组件代码直接拿过来用就行,今天所做的就是这个功能. 首先是借用Webpack ,它是当下最热门的前端资源模块化管理和打包工具.它可以将许多松散的模块按照依赖和规则打包成符合生产环境部署的前端资源.还可以将按需加载的模块进行代码分隔,等到实际需

服务化部署框架Paddle Serving 概述 常见的深度学习模型开发流程需要经过问题定义.数据准备.特征提取.建模.训练过程,以及最后一个环--将训练出来的模型部署应用到实际业务中.如图1所示,当前用户在训练出一个可用的模型后,可以选择如下四种部署应用方式: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端,请求发送需要推理的输入内容,服务器或者云通过响应报文将推理结果返回给用户.

Paddle预训练模型应用工具PaddleHub 本文主要介绍如何使用飞桨预训练模型管理工具PaddleHub,快速体验模型以及实现迁移学习.建议使用GPU环境运行相关程序,可以在启动环境时,如下图所示选择"高级版"环境即可. 如果没有算力卡资源可以点击链接申请. 概述 首先提个问题,请问十行Python代码能干什么?有人说可以做个小日历.做个应答机器人等等,用十行代码可以成功训练出深度学习模型,飞桨的PaddleHub可以轻松实现. PaddleHub是飞桨生态下的预训练模型的管理工

总结 Flask Web 框架 轻量 websocket 全双工通讯 socket TCP 通讯 MongoDB 数据库 文件型数据库 {} 没有限制 和 约束 Mui + HTML5 Plus 调用移动操作系统的封装 IOS Android 人工智能技术应用 BaiduAI ASR 语音识别 声音转换成文字 TTS 语音合成 文字转换成声音 NLP 自然语言处理 你的名字叫什么 你的名字是什么 文本相似度 paddle paddle 百度 Ai studio 智能玩具 Flask 1.框架对比

前提: 准备Python + Flask+Sqlite3的平台环境(windows系统) 前面一节介绍flask怎么安装了,剩下sqlite3下载后解压,然后环境变量添加解压路径就行了 附加下载地址:http://www.sqlite.org/2016/sqlite-tools-win32-x86-3150200.zip 项目的目录结构 /www||-- /static| |jquery-1.6.2.js (可以是其他jquery-xx.js,在index.html里修改就行了)| |-- ec

flask+sqlite3+echarts2+ajax数据可视化报错: UnicodeDecodeError: 'utf8' codec can't decode byte 解决方法: 将 py文件和html文件用用记事本打开,然后另存为,将编码ANSI改成:UTF-8

前提: 1.已安装python版本(一般都是2.X) 2.已安装easy_install python安装,记得配置Python的环境变量,例如:我的直接在Path上加 G:\Python 验证安装Python成功:cmd 输入python 或者python -V ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

上一篇文章, 使用python的Flask实现一个RESTful API服务器端  简单地演示了Flask实的现的api服务器,里面提到了因为无状态的原则,没有session cookies,如果访问需要验证的接口,客户端请求必需每次都发送用户名和密码.通常在实际app应用中,并不会每次都将用户名和密码发送. 这篇里面就谈到了产生token的方法. 完整的例子的代码 可以在github:REST-auth 上找到.作者欢迎大家上去跟他讨论. 创建用户数据库 这个例子比较接近真实的项目,将会使用F

最近这些年,REST已经成为web services和APIs的标准架构,很多APP的架构基本上是使用RESTful的形式了. 本文将会使用python的Flask框架轻松实现一个RESTful的服务. REST的六个特性: Client-Server:服务器端与客户端分离. Stateless(无状态):每次客户端请求必需包含完整的信息,换句话说,每一次请求都是独立的. Cacheable(可缓存):服务器端必需指定哪些请求是可以缓存的. Layered System(分层结构):服务器端与客

from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello World!' if __name__ == '__main__': app.run() 首先,我们导入了 Flask 类. 使用 flash() 方法可以闪现一条消息.要操作消息本身,请使用get_flashed_messages() 函数 接下来,我们创建一个该类的实例,第一个参数是应用模块或者包的名称.

本flask源码分析不间断更新 而且我分析的源码全是我个人觉得是很beautiful的 1 flask-login 1.1 flask.ext.login.login_required(func),下面是它的文档的官方源码 def login_required(func): ''' If you decorate a view with this, it will ensure that the current user is logged in and authenticated before

转载自 http://python.jobbole.com/87118/ 什么是 REST REST 全称是 Representational State Transfer,翻译成中文是『表现层状态转移』,估计读者看到这个词也是云里雾里的,我当初也是!这里,我们先不纠结这个词到底是什么意思.事实上,REST 是一种 Web 架构风格,它有六条准则,满足下面六条准则的 Web 架构可以说是 Restuful 的. 客户端-服务器(Client-Server)服务器和客户端之间有明确的界限.一方面,

转载自 http://python.jobbole.com/80956/ 下面是Flask主页给我们的第一个例子,我们现在就由它入手,深入理解“@app.route()”是如何工作的.           Python   1 2 3 4 5 app = Flask(__name__)   @app.route("/") def hello():     return "Hello World!" @app.route和其它装饰器 要想明白“@app.route()

Flask Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架.其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ,模板引擎则使用 Jinja2 . 安装 Flask 依赖两个外部库, Werkzeug和 Jinja2.Werkzeug 是一个 WSGI 工具集,它是 web 应用程序和用于开发和部署的服务器之间的标准接口.Jinja2是Python下一个被广泛应用的模版引擎,他的设计思想来源于Django的模板引擎,并扩展了其语法和一系列强大的功能.其中最显著的一个是增加了沙箱执行功

一.问题的由来     最近有个项目,叫做文档服务资源中心,类似于七牛,为各个业务系统提供统一的文件资源服务,包括文件的存储.操作管理.下载.预览等.在做文件存储的时候,遇到了这个当指定上传的文件名为中文时,Flask框架的服务端无法解析成文件,而是当成一般的表单数据处理.我们在文件存储的实现架构如下图:         客户端业务系统(Python开发的)通过调用python-sdk中的上文文件API上传文件.按照requests这个类库上传文件的格式要求,必须指明文件的文件名.所以,在API

总是觉的学习东西有点猴子掰玉米的感觉.今天就重新再掰一次吧. Installation: 安装之前建议先安装virtualenv,这个东东是帮助你在多个python版本之间保持同步,不至于python版本变化了,项目就奔溃了. 某些程序猿的装备好些,可能用的是mac,自有类linux的安装方法.无奈本屌丝只能在win下来写写程序.所以只提供win的virtualenv安装方法: 到这里下载http://flask.pocoo.org/docs/installation/#windows-easy

背景 我们单位的架构是在api和js之间架构一个中间层(python编写),以实现后端渲染,登录状态判定,跨域转发api等功能.但是这样一个中间会使前端工程师的工作量乘上两倍,原本js可以直接ajax请求api,但是我们不得不ajax请求中间层,中间层再请求api.如图:

Flask是基于Python的轻量级Web开发框架,本文简述其构建web用用的基本步骤,以下内容默认开发环境为Ubuntu14.04. 本文参考Flask官方建教程翻译并整理:http://flask.pocoo.org/docs/0.10/ 同时本本基于flask官方教程提供的example_code进行讲解: 一. 安装 1. 安装python  ~$: sudo apt-get install python 2. 安装irtualenv virtualenv可以为python开发虚拟一个环

总的而言,分三部分: 1.监控器(monitor.py): 每秒获取系统的四个cpu的使用率,存入数据库. 2.路由器(app.py): 响应页面的ajax,获取最新的一条或多条数据. 3.页面(index.html): 发出ajax请求,更新echarts图表 一.监控器 使用了psutil库,对系统进行监控. import psutil import sqlite3 import time ''' 说明:四个cpu使用率,显然是临时数据,所以最好用内存数据库,如Redis等 但是这里强行使用

结构: /www | |-- /static |....|-- jquery-3.1.1.js |....|-- echarts.js(echarts3是单文件!!) | |-- /templates |....|-- index.html | |-- app.py | |-- create_db.py 一.先准备数据 # create_db.py # 只运行一次!!! import sqlite3 # 连接 conn = sqlite3.connect('mydb.db') c = conn.