基于wsgiref模块搭建服务端 from wsgiref import simple_server def run(request, response): """ :param request: 请求相关的数据 :param response: 响应相关的数据 :return: 返回给客户端的展示数据,要以列表的类型返回. """ # print(request) # 字典类型的数据(模块自动处理HTTP请求数据 便于后续数据获取) respo…

简单编写一个vue插件,当点击时触发notify插件,dom中出现相应内容并且在相应时间之后清除,我们可以在根组件中设定通知内容和延迟消失时间. 1. 基础知识 我们首先初始化一个vue项目,删除不需要的组件和样式,主要针对src下一些初始化资源,有过vue项目基础的应该很容易理解,如果没有vue基础建议先熟悉每个初始化文件的作用. 关于vue中如何开发插件可以直接看vue官方文档,简单了解插件开发过程,vue插件文档. 现在我们在src目录下新建一个plugin文件夹,里面存放要开发的插件no…

    昨天了解了构建动态网站的几种技术:Servlet技术.JSP技术,ASP技术和ASP.NET技术以及PHP技术.昨天的精髓在于JSP技术的运行原理:通过用户请求JSP文件,首先检查JSP文件的语法,然后将JSP文件转化成Servlet文件.通过JAVA工具类的编译,实例化该类的对象处理客户端的请求,从而将反应信息发送给客户端.博主认为:在研究某种技术时,一定认真.认真.再认真地研究它的最底层技术!!!       这本书的第二章讲解的是"动态网站的开发环境".书里要求我们安装J…

一.通过pip安装Django 以windows 系统中使用pip命令安装为例 win+r,调出cmd,运行命令:pip install django自动安装PyPi 提供的最新版本.指定版本,可使用 pip install django==4.0 这种形式. 二.创建项目 在windows 的cmd环境中,输入下面的命令: django-admin startproject mysite 三.创建虚拟环境 项目文件夹mysite,在当前文件夹cmd输入指令 python -m venv env…

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目录 自己动手实现一个简易版本的web框架 手撸一个web服务端 根据请求 url 做不同的响应处理 基于wsgiref模块实现服务端 用wsgiref 模块的做的两件事 拆分服务端代码 支持新的请求地址(添加新页面/新功能) 动态静态网页--拆分模板文件 返回静态页面--案例 实现返回时间--插值思路(动态页面) 利用 jinja2 模块实现动态页面 安装 jinja2 初步使用 案例--展示字典信息 进阶案例--渲染数据库数据到页面 推导流程与小总结 流程图 小扩展 python三大Web主…

英文: Kit Kelly   译文:oschina https://www.oschina.net/translate/web-frameworks-conclusions 是该读些评论和做一些总结的时候了.当我们开始写这个系列博客的时候,我们知道 JavaScript/web 应用框架并不太好总结.我们努力对这个不可回答的问题作出回答:我该用什么样的框架? 在这篇文章中,我们将对这个系列中所提到的每款框架做一个总结,包括我们所认为的强项和弱项.另外,我们为你留下了一些值得思考的问题. 我是否…

今日内容 纯手撸web框架 1.web框架的本质: 理解1:连接前端与数据库的中间介质 理解2:socket服务端 2.手写web框架: 1.编写socket服务端代码 import socket server = socket.socket() # TCP UDP server.bind(('127.0.0.1', 8080)) # IP PORT server.listen(5) # 半连接池 while True: sock, address = server.accept() # 等待连…

目录 一.纯手撸web框架 二.基于wsgiref模块 三.代码封装优化 四.动静态网页 五.jinja2模块 六.前端.后端.数据库三者联动 七.python主流web框架 八.django简介 1.版本问题 2.运行django注意事项 九.django基本使用 1.下载模块 2.验证 3.常见命令 4.pycharm自动创建django项目 十.django app(应用)的概念 概念 命令行创建应用 pycharm创建应用 创建应用注意事项 十一.django主要目录结构 十二.djan…

<Generative Adversarial Nets>是 GAN 系列的鼻祖.在这里通过 PyTorch 实现 GAN ,并且用于手写数字生成. 摘要: 我们提出了一个新的框架,通过对抗处理来评估生成模型.其中,我们同时训练两个 model :一个是生成模型 G,用于获取数据分布:另一个是判别模型 D,用来预测样本来自训练数据而不是生成模型 G 的概率.G 的训练过程是最大化 D 犯错的概率.这个框架对应于一个极小极大的二人游戏.在任意函数 G 和 D 的空间中,存在着一个唯一的解,G 恢…