Python里取配置文件的时候,之前是使用的ini文件和python里configparser 模块: 可参考:https://www.cnblogs.com/feeland/p/4514771.html 后来觉得不够好用,在多个环境的情况下使用起来比较麻烦,就想有没有一种像spring boot里的profile机制呢~ 因为项目里用到的Flask作为web框架所以就查了下找到了下面这篇博文: https://wxnacy.com/2017/08/15/python-2017-08-15-fl

python服务器环境搭建Flask,uwsgi和nginx 环境配置 服务器配置  [部署系统环境Ubuntu] 使用python的Flask框架搭建好网页后台后,便要开始将网站部署到服务器平台了.为了部署python服务器,我选择使用uwsgi和nginx. 使用Nginx和uWSGI来运行Python应用 Nginx Nginx是高效的Web服务器和反向代理服务器,同时并发高,部署简单,内存消耗小,最重要的是,支持uWSGI的uwsgi协议,可以直接使用,一个简单的uwsgi_pass就可

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/SilentCC/FlaskProject 首先了解Flask是一个Web应用框架,它是用Python写的. 在Flask框架下,我们设计一个RESTful API. 其次了解RESTful ,RESTful 是一种Web架构风格,可以降低开发的复杂性,提高系统的可伸缩性.目前大概有三种主流的Web服务实现方

虽然网上有很多python开发环境搭建的文章,不过重复造轮子还是要的,记录一下过程,方便自己以后配置,也方便正在学习中的同事配置他们的环境. 1.准备好安装包 1)上python官网下载python运行环境(https://www.python.org/downloads/),目前比较稳定的是python-3.5.2 2)上pycharm官网下载最新版的IDE(http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows),官网提供了mac

原文地址:https://realpython.com/blog/python/setting-up-sublime-text-3-for-full-stack-python-development/ 原文标题:Setting Up Sublime Text 3 for Full Stack Python Development 翻译:打造基于sublime text 3的全能Python开发环境 Sublime Text 3 (ST3) is lightweight, cross-platfo

安装完系统必须要做的几件事: 一.更新软件    (如果是通过最新版镜像安装,可无视此步骤)    1.选择速度比较快的源,默认的源速度不一定快.二.配置终端    1.设置终端背景,前景色,透明度    2.安装zsh    3.设置zsh语法高亮    4.设置nano语法高亮,tabsize(默认是8个空格,但是对Python来说4个才是正确的)三.安装增强功能    1.可能出现无穷多的问题,解决方案参考:http://gxl-ct001.iteye.com/blog/2104347  

第一节 环境搭建准备工具如下:-------------------------------------------------------------下载 python[python 开发环境]http://python.org/getit/下载 setuptools [python 的基础包工具]http://pypi.python.org/pypi/setuptools下载 pip [python 的安装包管理工具]https://pypi.python.org/pypi/pip-----

Python生态环境简介 作者: Mir Nazim 原文: Python Ecosystem - An Introduction 译者: dccrazyboy  原译: Python生态环境简介 当开发人员从PHP,Ruby或者别的开发环境转换到Python时,所面对的最大问题是缺乏对Python开发的生态环境的充分理解.开发人员非常想得到一份关于完成大多数任务的指南或资源,而不论使用的方法是否规范. 下文所讲到的基本上都来源于我的网站,那存储着Python环境下对于网络应用开发的一些基本资料

古语有云: 工欲善其事,必先利其器 拥有自己的一套得心应手的Python开发环境,开发起来,简直如丝般顺滑.以我工作中使用到的Python开发环境(主要是Web应用),先做个总体介绍 Python环境相关:戳这里 Python # 用的就是它 PIP  # python下超豪华包管理工具 VirtualEnv  # Python的虚拟环境沙盒 Web框架  # web开发为主 如:Flask.Django.Tornado... 服务环境相关: Nginx  # 果断舍弃apache Mysql

利用Sublimetext3&virtualenv 打造一个Web&Python IDE 注: 环境:window|python3;以下使用的sublimetext插件均用packagecontrol安装,简单快捷 basic 安装python,并把python目录添加到 $path 安装virtualenv 现在安装python一般都会包含pip,所以直接在cmd上敲 pip install virtualenv 即可完成virtualenv的安装 下载sublimetext3 推荐po

简介: selenium 是一个web的自动化测试工具,不少学习功能自动化的同学开始首选selenium ,相因为它相比QTP有诸多有点: *  免费,也不用再为破解QTP而大伤脑筋 *  小巧,对于不同的语言它只是一个包而已,而QTP需要下载安装1个多G 的程序. *  这也是最重要的一点,不管你以前更熟悉C. java.ruby.python.或都是C# ,你都可以通过selenium完成自动化测试,而QTP只支持VBS *  支持多平台:windows.linux.MAC ,支持多浏览器:

1.安装mysql Sudo apt-get install mysql 配置mysql的数据存储路径,默认在 /var/lib/mysql sudo cp -R /var/lib/mysql/* /home/applex/mysqldb sudo chown -R mysql:mysql home/applex/mysqldb sudo gedit /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf 将 [mysqld] 组下的 datadir改为: datadir = /h

Python生态环境简介 作者: Mir Nazim 原文: Python Ecosystem - An Introduction 译者: dccrazyboy  原译: Python生态环境简介 当开发人员从PHP,Ruby或者别的开发环境转换到Python时,所面对的最大问题是缺乏对Python开发的生态环境的充分理解.开发人员非常想得到一份关于完成大多数任务的指南或资源,而不论使用的方法是否规范. 下文所讲到的基本上都来源于我的网站,那存储着Python环境下对于网络应用开发的一些基本资料

VSCode配置python调试环境 很久之前的一个东东,翻出来看看 VSCode配置python调试环境 * 1.下载python解释器 * 2.在VSCode市场中安装Python插件 * 4.在用户设置里加两条 * 5.接下来是正式的调试了 1080 两个数的平方和 Input Output Input示例 Output示例 1.下载python解释器 python 3.6.3 for windows 安装到系统某个路径例如C:\Python36 最好添加到Path,也可以不加 2.在VS

Bottle Bottle是一个快速.简洁.轻量级的基于WSIG的微型Web框架,此框架只由一个 .py 文件,除了Python的标准库外,其不依赖任何其他模块. 1 2 3 4 pip install bottle easy_install bottle apt-get install python-bottle wget http://bottlepy.org/bottle.py Bottle框架大致可以分为以下部分: 路由系统,将不同请求交由指定函数处理 模板系统,将模板中的特殊语法渲染成

python 实验环境的搭建 刚开始在windows环境下尝试过komodo ,eclispse pydev,swing,spyder甚至limodou的编辑器,之后ipython,安装很多科学计算包 numpy scipy matplotlib skitlearn nltk等等,都出现各种各样的兼容问题和features缺憾,相对余linux环境,windows下python环境实在太多缺憾,耗费太多时间在重编译和搭配环境上. 一直想要自己来搭建一个适合自己的环境,不想用epd 和 anaco

PythonWEB框架之Flask 前言: Django:1个重武器,包含了web开发中常用的功能.组件的框架:(ORM.Session.Form.Admin.分页.中间件.信号.缓存.ContenType....): Tornado:2大特性就是异步非阻塞.原生支持WebSocket协议: Flask:封装功能不及Django完善,性能不及Tornado,但是Flask的第三方开源组件比丰富:http://flask.pocoo.org/extensions/ Bottle:比较简单: 总结:

接触Flask已经有大半年了,本篇博客主要来探讨如何规范化生产环境下Flask的项目目录结构.虽然目录结构见仁见智,个人有个人的看法和习惯,但总的来说,经过很多人的实践和总结,还是有很多共同的意见和想法的,而我在查看他人的目录结构结合自身在工作中的使用经验,总结了一个个人认为比较恰当的目录结构供参考. 我推荐的目录结构: . ├── README.md ├── application │ ├── __init__.py │ ├── controllers │ │ └── __init__.py

前言: Django:1个重武器,包含了web开发中常用的功能.组件的框架:(ORM.Session.Form.Admin.分页.中间件.信号.缓存.ContenType....): Tornado:2大特性就是异步非阻塞.原生支持WebSocket协议: Flask:封装功能不及Django完善,性能不及Tornado,但是Flask的第三方开源组件比丰富:http://flask.pocoo.org/extensions/ Bottle:比较简单: 总结: 都不是我写的!!!不论优劣,不同的

准备 Python官网: https://www.python.org/ Python官方文档: https://docs.python.org/ 环境搭建 简介 pipenv是Python官方推荐的包管理工具.可以说,它集成了virtualenv, pip和pyenv三者的功能.其目的旨在集合了所有的包管理工具的长处,如: npm, yarn, composer等的优点. 它能够自动为项目创建和管理虚拟环境,从Pipfile文件添加或删除安装的包,同时生成Pipfile.lock来锁定安装包的

本文主要介绍Windows7环境下安装并配置Anaconda+VSCode作为Python开发环境. 目录 Anaconda与包管理配 Anaconda安装 添加环境变量 Anaconda安装错误及解决 找不到Anaconda Navigator和Jupyter闪退 包管理 conda conda切换国内源 conda设置代理 conda安装包时抛出"Collecting package metadata (current_repodata.json): failed"错误 pip p