web框架选择 Django,流行但是笨重,还麻烦,人生苦短,肯定不选 web.py,轻量,但据说作者仙逝无人维护,好吧,先pass tornado,据说倡导自己造轮子,虽然是facebook开源的吧,但听到这个,就算了吧 flask,轻量,流行,可以自己定义 安装flask pip install flask flask前端模板引擎默认是jinja2,所以我们还需要安装jinja2 pip install jinja2 hello world from flask import Flask f

Python是最受欢迎的和最有效率的开发语言之一．Python能让你更快完成工作,并且更有效地集成系统．Python是动态的面向对象的语言．即便你刚刚开始学习Python,也立即就能获得生产力上的提升,并且代码的维护成本很低．它有很多其他语言没有的特性,并且它要求开发者编写易读的代码．相比于其他语言,Python让软件设计者能够使用更少的代码实现自己的意图．在这篇文章中,我们将介绍5种Python领域顶尖的Web开发框架． 1．Django 5个最好的Python Web开发框架Django是以

Flask  Restful 1.flask restful 在flask基础上进行一些封装,主要用于实现restful接口 2.restful的理解 1)URI(统一资源标识符):每一个URI代表一种资源,restful接口对资源进行增删改查 2) 客户端和服务器之间,传递这种资源的某种表现层 3)客户端通过四个HTTP动词(get.post.put.delete),对服务器资源进行操作,实现“表现层状态转化” 3.Flask Restful安装 1)先安装flask: pip install

接下来正式进入网站的功能开发.要完成后台管理系统登录功能,通过查看登录页面,我们可以了解到,我们需要编写验证码图片获取接口和登录处理接口,然后在登录页面的HTML上编写AJAX. 在进行接口开发之前,还有一个重要的事情要处理,那就是对站点进行初始化,如果不进行初始化,那么独立文件编写的接口将会找不到,要将异常错误写入日志文件也会找不到路径,下面先上代码. 打开main.py文件,改为下面代码(大家可以比较一下和之前代码有什么不同) #!/usr/bin/evn python # coding=u

我的第一个python web开发框架系列博文从17年6.7月份开始写(存了近十章稿留到9月份才开始发布),到今天结束,一年多时间,想想真不容易啊. 整个过程断断续续,中间有段时间由于工作繁忙停了好长时间,到今年6月份才稍微能挤出些时间来,想想自己年初定下的目标,咬咬牙重新开动,几个月坚持下来,比自己预计目标提前了3个多月时间完成了. 整个系列引用几个虚拟角色聊天的方式来展开说明,是因为很多开发常识,如果在代码中间冒然插入会感觉很突然,而使用聊天问问题的方式来展开说明,可能会更容易理解.当然后面

主要介绍了Python中使用Flask.MongoDB搭建简易图片服务器,本文是一个详细完整的教程,需要的朋友可以参考下 1.前期准备 通过 pip 或 easy_install 安装了 pymongo 之后, 就能通过 Python 调教 mongodb 了. 接着安装个 flask 用来当 web 服务器. 当然 mongo 也是得安装的. 对于 Ubuntu 用户, 特别是使用 Server 12.04 的同学, 安装最新版要略费些周折, 具体说是 ? 1 2 3 4 sudo apt-k

简介 post请求我在python接口自动化(八)--发送post请求的接口(详解)已经讲过一部分了,主要是发送一些较长的数据,还有就是数据比较安全等.我们要知道post请求四种传送正文方式首先需要先了解一下常见的四种编码方式: HTTP 协议规定 POST 提交的数据必须放在消息主体(entity-body)中,但协议并没有规定数据必须使用什么编码方式. 浏览器行为:Form表单提交 1.form表单常用属性 action:url 地址,服务器接收表单数据的地址 method:提交服务器的ht

1.登录接口开发(数据存在数据库中)  接口开发做mock(模拟功能) tools.py import pymysql def my_db(sql): conn = pymysql.connect(host=', db=,charset='utf8',autocommit=True) cur = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) cur.execute(sql) res = cur.fetchone() #{'username':'nhy'} {}

第1章 课程介绍(不要错过)本章主要讲解课程的详细安排.课程学习要求.课程面向用户等,让大家很直观的对课程有整体认知! 第2章 接口测试工具Fiddler的运用本章重点讲解如何抓app\web的http\https请求包.如何模拟请求数据.过滤规则及修改响应数据.如何解决无法抓包问题        以及fiddler接口测试,让大家能应用好工具! 第3章 Requests常见方法实战运用本章重点讲解 get\post请求测试.接口测试中结果处理.上传\下载文件接口测试.请求中header及coo

2020年第二期<python接口自动化+python测试开发>课程,12月15号开学! 主讲老师:上海-悠悠 上课方式:QQ群视频在线教学,方便交流 本期上课时间:12月15号-3月29号,每周六.周日晚上20:30-22:30 报名费:报名费3000一人(周期3个月) 联系QQ:283340479 课表如下 课程主要涉及的内容: 1.fiddler抓包与接口测试(测试基础必备) 2.python+pytest框架实现接口自动化测试(pytest框架甩unittest几条街) 3.httpr

全面解读Python Web开发框架Django Django是一个开源的Web应用框架,由Python写成.采用MVC的软件设计模式,主要目标是使得开发复杂的.数据库驱动的网站变得简单.Django注重组件的重用性和“可插拔性”,敏捷开发和DRY法则(Don’t Repeat Yoursef).   花了两周时间,利用工作间隙时间,开发了一个基于Django的项目任务管理Web应用.项目计划的实时动态,可以方便地被项目成员查看(^_^又 重复发明轮子了).从前台到后台,好好折腾了一把,用到:H

如何用rflask快速初始化Flask Restful项目 说明 多啰嗦两句 我们在创建flask项目的时候,使用pycharm创建出来的项目比较简陋,而且随着项目的功能完善,项目目录结构会比较多,多个项目结构又不统一,熟悉项目需花费时间比较多,项目发布配置又需要自己重新写一套.本文章是针对Flask Restful Api项目进行的快速初始化,对于没有前后端分离的Flask项目也可作为参考. 安装rflask pip安装: pip install rflask 下载源码安装: 源码地址:htt

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : shenqiang from flask import Flask,make_response,jsonify from flask_restful import Resource,Api,reqparse '''实例化Flask这个类''' app = Flask(__name__) '''调用flask Restful''' api = Api(app=app) '''配置in

前言 Python必学的两大web框架之一Flask,俗称微框架.它只需要一个文件,几行代码就可以完成一个简单的http请求服务. 但是我们需要用flask来提供中型甚至大型web restful api服务的时候就需要我们来规划项目结构. Django 框架有自身的生成项目结构的命令和生成app的命令,但是Flask没有. 这篇文章主要介绍使用工具帮助我们进行一些Flask rest api项目初始化的工作 cookiecutter-flask-restful 介绍 cookiecutter-

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

前段时间在笔记本上配置了Caffe框架,中间过程曲曲折折,但由于懒没有将详细过程总结下来,这两天又在一台配置较高的台式机上配置了Caffe,配置时便非常后悔当初没有写到博客中去,现已配置好Caffe,故应当立即写到博客中去,不可再拖延~ 准备工具:Win7(64位):Caffe;vs2013;anaconda; (附注:1.Caffe下载链接:https://github.com/Microsoft/caffe(这其中有两个版本,一个是Caffe-Windows(微软制作),一个是Caffe-M

相信看这篇文章的都知道caffe是干嘛的了,无非就是深度学习.神经网络.计算机视觉.人工智能这些,这个我就不多介绍了,下面说说我的安装过程即遇到的问题,当然还有解决方法. 说下我的环境:1>虚拟机:VM Workstation 12 Player 2>OS:redhat7.1 虚拟机装好之后因为RedHat的yum服务是收费的,为了倒腾免费yum源看网上的教程,坑了一b,浪费了N久时间,最后得高人指点得以成功,写了个blog:redhat配置免费yum源 步入正题,安装caffe.再次建议大家

安装Caffe指导书 环境: Linux 64位 显卡为Intel + AMD,非英伟达显卡 无GPU 一. 安装准备工作 1. 以管理员身份登录 在左上角点击图标,搜索terminal(即终端),以super 管理员身份登录: 命令:sudo su 输入password即可 2. 安装Boost 命令:sudo apt-get install libboost-all-dev 3. 安装BLAS(Intel MKL) (1)  下载 Intel MKL库,解压后安装 下载地址: https:/

caffe是C++语言写的,可能很多人不太熟悉,因此想用更简单的脚本语言来实现.caffe提供matlab接口和python接口,这两种语言就非常简单,而且非常容易进行可视化,使得学习更加快速,理解更加深入. 半年前,我在学习CAFFE的时候,为了加深理解,因此写下了随笔,有了一系列的caffe学习文章.半年过去,很多人问到关于python接口和可视化的一些问题,现在有点空闲时间,就再次写下一些随笔,大家一起来学习.有些重复的内容,我就不再多讲,如果大家有兴趣可移步: 如何配置CAFFE的pyt

参考:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5088399.html 这节配置python接口遇到了不少坑. 1.我是利用anaconda来配置python环境,在将caffe根目录下的python文件夹加入到环境变量这一步时遇到 问题,我用那个命令打开后不知道怎么加入export.其实可以用如下命令解决: sudo gedit ~/.bashrc 2.修改配置文件,只需修改anaconda部分,但注意!原注释中的anaconda改为anaconda2 3.在jup

下面是基于我自己的接口,我是用来分类一维数据的,可能不具通用性: (前提,你已经编译了caffe的python的接口) 添加 caffe塻块的搜索路径,当我们import caffe时,可以找到. 对于这一步,一般我们都会把 cafffe 模块的搜索路经永久地加到先加$PYTHONPATH中去,如可以把 export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH 写到 .bashrc中.而下面的做法,只是临时的做法哦: improt sys #sys.