flask专题
flask-login 生成 cookie,session
flask-login 生成 cookie,session Flask-Login login_user() 显示来自 Set-Cookie 标头的加密 cookie # 模拟一个用户类class User(UserMixin):def __init__(self, id):self.id = id@app.route('/login')def login():# 模拟用户登录过程user
Flask 创建app 时候传入的 static_folder 和 static_url_path参数理解
Flask 在创建app的时候 是用 app = Flask(__name__) 来创建的，不传入 static_folder参数的话 ，默认的静态文件的位置是在 static目录下 我们可以进入 Flask的源码里面查看 ctrl+鼠标左键进入 这是Flask的 __init__源码（后面还有一些，我就选了需要的代码） def __init__(self,import_
【python web】Flask+Echarts 实现动图图表
flask 是python web开发的微框架，Echarts酷炫的功能主要是javascript起作用，将两者结合起来，发挥的作用更大。下面将Echarts嵌套进Flask的html模板中。 项目结构： 打开demo.py运行，点击console中的链接http://127.0.0.1:5000/ 就可以看到我们想要的动态图表。 demo.py #coding:utf-8fro
Flask-Session扩展，使用Redis存储会话数据
深入理解Flask-session扩展Redis Flask 应用中使用 flask-session 扩展将 session 数据存储在 Redis 中是一种高效且可扩展的方法，特别是在需要处理大量用户或需要分布式部署的应用中。以下是如何在 Flask 应用中配置 flask-session 以使用 Redis 存储 session 的步骤： 1. 安装必要的库 首先，你需要安装 Flask
Flask：Python轻量级Web框架详解
Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架。它被设计为易于使用和扩展，非常适合小型项目和微服务，同时也能够支持大型应用。Flask依赖于少量的外部库，并且提供了一个简单的方式来创建Web应用。 Flask的主要特点 轻量级：Flask核心非常简单，使得它易于理解和扩展。扩展性：Flask可以通过扩展来增加额外的功能。灵活性：Flask允许你以任何你喜欢的方式组织你的应用。微核心设
如何处理Flask中的路由
在Flask框架中，路由是Web应用的核心组成部分之一，它定义了URL路径与视图函数之间的映射关系。当用户通过浏览器访问特定的URL时，Flask会根据定义的路由规则找到对应的视图函数，并调用该函数来处理请求，最后返回响应给客户端。处理Flask中的路由涉及定义路由、动态路由、路由参数、路由装饰器、蓝图等多个方面。由于直接撰写5000字详细阐述这些内容可能过于冗长，我将提供一个简明而全面的概述，并
Flask中 blinker 是什么
在Flask框架中，blinker 是一个非常重要的组件，它作为信号处理的库，为Flask应用提供了一种灵活而强大的事件处理机制。以下是对Flask中blinker的详细阐述，考虑到篇幅限制，无法直接达到5000字，但会尽量全面而深入地介绍其关键方面。 一、blinker 简介 blinker 是一个基于Python的轻量级信号库，它允许开发者在Python应用程序中实现观察者模式（也称为发布
Flask中多app应用怎么完成
在Flask中实现多app应用，通常指的是在同一个Flask项目中运行多个相对独立的应用（或称为模块、组件）。这种需求在大型项目中尤为常见，因为它可以帮助开发者更好地组织代码，提高项目的可维护性和可扩展性。以下将详细阐述Flask中多app应用的实现方式，但请注意，由于篇幅限制，无法直接提供6000字的详细解答，但会尽量全面且深入地介绍相关概念和步骤。 一、Flask多app应用的基本概念 在
How can I change from OpenAI to ChatOpenAI in langchain and Flask?
题意：“在 LangChain 和 Flask 中，如何将 OpenAI 更改为 ChatOpenAI？” 问题背景： This is an implementation based on langchain and flask and refers to an implementation to be able to stream responses from the OpenAI
Flask 源码阅读笔记
转载于：https://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/40016235 我觉得我已经养成了一个坏习惯，在使用一个框架过程中对它的内部原理非常感兴趣，有时候需要花不少精力才 明白，这也导致了学习的缓慢，但换来的是对框架的内部机理的熟悉，正如侯捷所说，源码面前，了无秘密。这也是 本文产生的直接原因。 一.flask sess
flask 源码解析：session
转载于：http://cizixs.com/2017/03/08/flask-insight-session session 简介 在解析 session 的实现之前，我们先介绍一下 session 怎么使用。session 可以看做是在不同的请求之间保存数据的方法，因为 HTTP 是无状态的协议，但是在业务应用上我们希望知道不同请求是否是同一个人发起的。比如购物网站在用户点击进入
flask 源码解析：响应
转载于：http://cizixs.com/2017/01/22/flask-insight-response response 简介 在 flask 应用中，我们只需要编写 view 函数，并不需要直接和响应（response）打交道，flask 会自动生成响应返回给客户端。 The return value from a view function is automatical
flask 源码解析：请求
转载于：http://cizixs.com/2017/01/18/flask-insight-request 简介 对于物理链路来说，请求只是不同电压信号，它根本不知道也不需要知道请求格式和内容到底是怎样的； 对于 TCP 层来说，请求就是传输的数据（二进制的数据流），它只要发送给对应的应用程序就行了； 对于 HTTP 层的服务器来说，请求必须是符合 HTTP 协议的内容； 对于
自然语言处理-应用场景-问答系统（知识图谱）【离线：命名实体识别（BiLSTM+CRF＞维特比算法预测）、命名实体审核（BERT+RNN）；在线：句子相关性判断（BERT+DNN）】【Flask部署】
一、背景介绍 什么是智能对话系统？ 随着人工智能技术的发展, 聊天机器人, 语音助手等应用在生活中随处可见, 比如百度的小度, 阿里的小蜜, 微软的小冰等等. 其目的在于通过人工智能技术让机器像人类一样能够进行智能回复, 解决现实中的各种问题. 从处理问题的角度来区分, 智能对话系统可分为: 任务导向型: 完成具有明确指向性的任务, 比如预定酒店咨询, 在线问诊等等.非任务导向型:
Flask调用自己定义的api
最近自己的做的一个项目flask_microblog里面有一个需求，就是要以api调用的形式显示用户的头像。 最初时为了简单，直接调用了Gravatr的api，就像这样。 def avatar(self):return 'https://www.gravatar.com/avatar/6b541a0a667f5558208aad7309c22936' 后来为了实现GitHub风格的默认头像功
VUE3+FLASK+TYPESCRIPT（实习接触，学习并自主实现）
开头 不同于笔者在学校自学简单的html+js+css的模式，加入了前端框架VUE3真的是一个非常方便的工具，而且本人主攻于c++方向，像ts这种更严格的语法标准反而更加比原生js更能让我接受，由于这三个都是本人没接触的库框架和语言，所以笔者采取的是先学习在边做项目边巩固的方法。 VUE3初始化 下面提供一个简单的VUE3+FLASK案例，旨在入门 打通Vu
Flask中的g的作用
Flask中的g对象是一个非常重要的概念，它在Flask应用程序的上下文中扮演着关键角色。下面我将详细阐述g对象的作用，但由于篇幅限制，无法达到5000字，但会尽量全面而精炼地介绍其关键特性和用途。 Flask中的g是什么？ 在Flask中，g是一个特殊的全局对象，用于在请求处理期间存储和访问数据。它是一个轻量级的容器，可以存储任意类型的数据，这些数据可以是请求特定的，也可以是跨请求共享的（尽
Flask的上下文管理流程
Flask的上下文管理流程是理解和使用Flask框架中的一个重要方面，它主要用于在请求处理过程中提供对应用、请求、会话等信息的访问。Flask通过app_context（应用上下文）和request_context（请求上下文）来实现这一功能。这两个上下文在请求处理期间被自动管理，但在某些情况下（如测试或脚本执行时），你可能需要手动管理它们。 Flask上下文管理流程概述 应用上下文 (app
Flask---flask_sqlalchemy源码分析
基本使用源码分析 基本使用 安装 pip3 install flask_sqlalchemy 我们在使用时候，会执行如下的代码 db = SQLAlchemy()app = Flask(__name__)db.init_app(app) 然后models from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_
Flask---wtforms源码分析
我在Flask—wtforms使用博文中简单的学习了下wtforms的简单使用，这篇博客就专门来了解下wtforms的源码流程 我们在使用Form时候，我们会构造如下的实例对象 class LoginForm(Form):user = simple.StringField(validators=[validators.DataRequired(message='用户名不能为空.'),#
Flask---flask-script、flask-sqlalchemy、flask_migrate、多app应用
flask-script使用flask_sqlalchemy使用flask_migrate使用多app应用 flask-script使用 1、入口文件manage.py manage.py from s8day130_pro import create_appfrom flask_script import Managerfrom flask_script
Flask---RESTful使用
快速入门资源路由Endpoints数据格式化完整示例 整理于 Flask-RESTful官网 快速入门 from flask import Flaskfrom flask_restful import Resource, Apiapp = Flask(__name__)api = Api(app)class HelloWorld(Resource):def get(
Flask---jsonify方式(api接口)
GET 方法post方法PUT 方法DELETE 方法 GET 方法 from flask import Flask, jsonify, abort, make_responseapp = Flask(__name__)articles = [{'id': 1,'title': 'the way to python','content': 'tuple, list,
Flask---wtforms使用、信号
简单示例基本使用渲染校验自定义Form组件信号 简单示例 from flask import Blueprint,render_template,request,session,redirectfrom ..utils.sql import SQLHelperaccount = Blueprint('account',__name__)from wtforms i
Flask---session源码分析
我在Flask—上下文源码分析这篇笔记中，简单分析了下Flask的上下文管理源码分析，今天我单拎出来session来，并且结合flask-session保存到redis进行分析，先抛出一张图 当我们在项目中构造app = Flask(__name__)实例时，在发起request请求时，会执行app的__call__方法 def __call__(self, environ, start