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写3篇flask快速入门搭建一个简单的技术网站教程

第一篇：Flask 环境搭建与基本结构

1.1 安装 Flask

在开始之前，请确保已安装 Python。接下来，我们将使用 pip 安装 Flask：

pip install flask

1.2 创建 Flask 项目结构

创建一个名为 my_website 的文件夹，作为我们的项目根目录。在根目录下创建以下文件：

  • app.py：主程序入口。
  • templates/：存放 HTML 模板文件的文件夹。
  • static/：存放静态资源（CSS、JavaScript 等）的文件夹。

项目结构如下：

my_website/
├── app.py
├── templates/
└── static/

1.3 编写 Flask 应用

1.3.1 初始设置

在 app.py 中，我们将初始化 Flask 应用，并设置路由：

from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def home():
return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
1.3.2 编写 HTML 模板

在 templates 文件夹中，创建一个名为 index.html 的文件，然后添加以下内容：


<!DOCTYPE html><!--autointro-->

python使用zlgcan时候打开设备失败

作者

最终原因是运行库的问题，安装之后好了。

打开设备失败

问题描述

　　运行demo，发现打开设备失败，如图

解决方法

1.是否有其它设备已经打开了占用了此CAN卡，可以试一下先关闭其它软件，单独运行。
2.驱动是否安装，比如USBCAN、PCIe等需要安装驱动的CAN卡，可以在设备管理器上面查看是否正确安装驱动，或者使用ZCANPRO软件启动设备
3.打开设备选择的型号是否正确，调用opendevice函数的设备类型是否正确。
4.zlgcan.py里面loadlibrary是否调用的是同级目录的方法，即：“./zlgcan.dll”； 并且同级目录下有没有拷贝最新的zlgcan.dll和kerneldlls文件夹（函数库必须和python同架构，比如python是32位，就需要32位的库；如果python是64位，就必须64库）
　最新函数库的下载链接：https://manual.zlg.cn/web/#/152?page_id=5332
5.有可能运行库缺失，下载并安装运行库合集，请安装VC++运行环境：- 微软常用运行库合集，点击下载（35M）

机器学习中如何保存已经训练好的模型

作者

机器学习中如何保存已经训练好的模型

当我们训练好一个model后，下次如果还想用这个model，我们就需要把这个model保存下来，下次直接导入就好了，不然每次都跑一遍。
sklearn官网提供了两种保存model的方法：

1.使用python自带的pickle

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import datasets
import pickle
#方法一:python自带的pickle
(X,y) = datasets.load_iris(return_X_y=True)
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100,max_depth=100)
rfc.fit(X,y)
print(rfc.predict(X[0:1,:]))
#save model
f = open('saved_model/rfc.pickle','wb')
pickle.dump(rfc,f)
f.close()
#load model
f = open('saved_model/rfc.pickle','rb')
rfc1 = pickle.load(f)
f.close()
print(rfc1.predict(X[0:1,:]))

2.使用sklearn中的模块joblib

使用joblib模块更加的简单了，核心代码就两行


from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import datasets
from sklearn.externals import joblib
#方法二：使用sklearn中的模块joblib
(X,y) = datasets.load_iris(return_X_y=True)
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100,max_depth=100)
rfc.fit(X,y)
print(rfc.predict(X[0:1,:]))
#save model
joblib.dump(rfc, 'saved_model/rfc.pkl')
#load model
rfc2 = joblib.load('saved_model/rfc.pkl')
print(rfc2.predict(X[0:1,:]))
```<!--autointro-->

安装youtube-dl并下载YouTube视频

作者 

C:\Users\JOSE>pip install youtube-dl
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Collecting youtube-dl
Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/40/93/65c208f51895f74bbfea1423974c54fff1d1c4e9a97ebee1011b021554b8/youtube_dl-2021.12.17-py2.py3-none-any.whl (1.9 MB)
---------------------------------------- 1.9/1.9 MB 3.0 MB/s eta 0:00:00
Installing collected packages: youtube-dl
Successfully installed youtube-dl-2021.12.17
WARNING: There was an error checking the latest version of pip.
C:\Users\JOSE<!--autointro-->

安装paddlepadlle

作者 
conda create -n PaddleEnv
conda activate PaddleEnv
conda install pip
python -m pip install paddlepaddle==2.4.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install --upgrade paddlenlp

安装cpu版本的paddlepaddle报gpu相关错误

ValueError: The device should not be 'gpu', since PaddlePaddle is not compiled with CUDA


上面的修改不起作用，把默认配置中设备改成cpu就行了

安装flask-admin出错解决

作者

今天安装flask-admin总出错
指定源好了

pip install flask-admin -i http://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com

公司电脑pip配置文件位置(可以搜索到)
C:\Users\weiyo\AppData\Roaming\pip

flask快速入门

作者

flask快速入门

Flask是一种轻量级的Python Web框架，可以快速搭建Web应用程序。下面是一个Flask的快速入门指南：

  1. 安装Flask

可以使用pip命令安装Flask：pip install flask

  1. 创建一个Flask应用

创建一个名为app.py的文件，并在文件中导入Flask类：

python

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

__name__参数表示当前模块的名称，用于初始化Flask应用程序实例。

  1. 创建一个路由

在Flask中，路由用于将URL映射到相应的处理程序函数。可以使用@app.route装饰器创建路由：

python

@app.route('/')
def index():
return 'Hello, World!'

这个路由将根URL（/）映射到名为index()的函数，该函数返回一个简单的“Hello, World!”消息。

  1. 运行应用程序

在Flask应用程序中，可以使用app.run()方法来运行应用程序：

markdown

if __name__ == '__main__':
app.run()

这个条件判断语句是为了确保只有在直接运行应用程序时才运行服务器。在终端中运行python app.py命令启动应用程序。

完整的示例代码：

python

from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return 'Hello, World!'
if __name__ == '__main__':
app.run()

访问http://localhost:5000/即可看到“Hello, World!”消息。这就是一个简单的Flask应用程序的快速入门示例。

安装使用pipenv

作者

安装pipenv

pip install pipenv -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

提示

Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable
WARNING: The script virtualenv.exe is installed in 'C:\Users\weiyo\AppData\Roaming\Python\Python39\Scripts' which is not on PATH.

把提示加入系统环境变量才可以正常使用pipenv

“`shell
(base) PS C:\Users\weiyo<!–autointro–>

如何将docker镜像将自定义的应用日志输出到控制台

作者

如何将docker镜像的日志输出到标准输出/错误输出？（将自定义的应用日志输出到控制台）

对于一个nginx容器，如果要通过docker logs命令，直接查看容器的日志，该如何来操作？

非常的简单，就是将应用（nginx）生成的日志输出到标准输出或者错误输出。

那么，具体的实现是什么呢？

就是在制作镜像的时候，将应用日志与标准输出/错误输出设备进行关联，比如下面的nginx dockerfile中的命令：

forward request and error logs to docker log collector

RUN ln -sf /dev/stdout /var/log/nginx/access.log \
&& ln -sf /dev/stderr /var/log/nginx/error.log

这样，就在制作镜像的时候，建立了软链接。

容器运行时，产生的日志，就会通过docker logs命令查看到了。

更重要的是，通过这种方法，任何的自定义的应用的日志，都可以链接到标准输出和标准错误输出。轻松的通过docker logs命令查看日志。