筛选 查询数据筛选语法:类名.query.筛选符 .all( ):获取结果集:.count( ):获取查询到的对象数量 类名.query.filter(类名.属性.运算符('xxx')).all() 类名.query.filter(类名.属性 数学运算符 值).all() 筛选符: filter_by():根据什么过滤,通常用在级连关系查询上,属性=值.不常用:  filter():         查询获取数据 offset(): 偏移,偏移前几条取数据: limit(): 限制,限制取多少条

简介: 作为一个可以和用户交互的web应用,必然要有数据导出功能,导出到excel是比较常用的方式. flask有一个扩展叫flask-excel,可能不适合中国人用,因为没有看到修改列名的功能.也许以后会好点.内部原理也不清楚. 在查资料的时候发现了一个有趣的东西,叫流式,原博客地址为:https://www.cnblogs.com/Erick-L/p/7015783.html 大概的意思就是说,如果是有大量数据的传输,最好用流的方式,虽然也不怎么懂. 但是测试了两种方法以后,发现流式传输确实

上传文件示例代码 #encoding:utf8 from werkzeug.utils import secure_filename from flask import Flask,render_template,jsonify,request,send_from_directory import time import os import base64 app = Flask(__name__) UPLOAD_FOLDER='upload' # 用于保存上传文件的文件夹名称 app.confi

一个不是学生物的孩子来搞生物,当真是变成了一块废铁啊,但也是让我体会到了一把生物信息的力量. 废话不多说,开整! 任务:快速高效从PubMed上下载满足条件的文献PMID.标题(TI).摘要(AB). PubMed官网 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov 此处有几种选择可以达到目的: (1)官网上匹配筛选条件(注:匹配快速,但是下载下来的数量受到限制,每次只能下载10000条数据,甚至更少.) 可以看到,我需要的数据是有三十多万条,但是每次只能下载10000条,那我岂

学习文档: http://blog.miguelgrinberg.com/post/the-flask-mega-tutorial-part-i-hello-world 中文版学习文档 开源中国版: http://www.oschina.net/translate/the-flask-mega-tutorial-part-i-hello-world Python doc 版(推荐): http://www.pythondoc.com/flask-mega-tutorial/ 安装 1. pyth

1.下载 Crypto 用于一些加密算法,需要引入的模块 目前做支付宝接口的时候会用到 pip3 install pycryptodome # 该方式是正常的 快速方式:pip3 install -i https://pypi.douban.com/simple pycryptodome PyCrypto 已死,请替换为 PyCryptodome pip3 install 模块 –upgrade –target=”指定的目录” from Crypto.PublicKey import RSA f

当大家使用Folx下载软件的时候,会发现,下载好的文件或者视频,会被Folx自动打上标签,进行归类,这其实就是Folx自带的智能标签功能,它能智能识别图片.视频.应用程序并分类.但很多时候,智能标签并不能智能识别所有文件,特别是自定义文件类型的文件,那么可以自己添加自定义标签吗? 下面小编将在Mac系统平台上,通过使用Folx 5版本,教大家如何使用好它的标签功能. 标签功能介绍 当大家使用Folx下载好文件以后,Folx主界面展示如下图1所示.从右侧标签栏可以看到,下载好的文件被归类到各个标签

Flask插件 flask-session 下载 pip install Flask-session 导入 from flask_session import Session 实例化session 在__init__文件中 def create_app(): app = Flask(__name__) Session(app) return app 配置文件 SESSION_TYPE = 'redis' 用法和内置session一样 实现原理 内置的session调用 session_inter

参考地址:https://github.com/miguelgrinberg/microblog/tree/v0.1 flask环境[苹果M1] 添加虚拟环境 python3 -m venv venv 使用这个命令来让Python运行 venv 包,它会创建一个名为 venv 的虚拟环境,虚拟环境名称为venv,我习惯在项目目录中创建了名为 venv 的虚拟环境,所以无论何时 cd 到一个项目中,都会找到相应的虚拟环境. 不管你用什么方法创建虚拟环境,创建完毕之后还需要激活才能够进入这个虚拟环境

边学边写代码,记录下来.这段代码用于批量抓取主站下所有子网页中符合特定尺寸要求的的图片文件,支持中断. 原理很简单:使用BeautifulSoup4分析网页,获取网页<a/>和<img/>元素,对<a/>集合反复弹栈入栈,对<img/>集合进行筛选下载. 具体代码如下:import os import sys import time import urllib.request from urllib.parse import urljoin,urlparse

1.打开pip的文档官网 https://pip.pypa.io/en/stable/ ,进入installation.在installation里,我们需要的是get-pip.py这个脚本. 选中后下载,我把它另存到C盘. 2.打开cmd命令行,打开C盘根目录并运行get-pip.py脚本.当然,此时你的电脑需要已经安装了python并设置了环境变量. 接下来电脑会自动下载pip,当安装完成后会显示successful installed pip,此时,电脑便已成功安装了pip工具. 3.如果

一. Flask中的特殊装饰器 before_request # before_request 是在视图函数执行之前执行的 @app.before_request def before(): print('我是before_request') # return '有我在,你永远到不了视图函数' # 如果return的不是None,那么会直接返回,到不了视图函数 after_request # after_request 是在视图函数执行之后执行的 @app.after_request def a

linux虚机配置开发/Server环境全集 9. centos 升级githttp://www.cnblogs.com/grimm/p/5368777.htmla. 下载git2.2.1并将git添加到环境变量中 ># wget https://github.com/git/git/archive/v2.2.1.tar.gz># tar zxvf v2.2.1.tar.gz># cd git-2.2.1># make configure># ./configure --pr

一.传统的安防监控/流媒体音视频直播基本架构 A/V device 信号采集(yuv/rgb) ---> 转码(h264/265) ---> 网络推送(rtsp/rtmp/http/onvif/p2p) ---> nvr/dvr/proxy/relay server(设备管理,数据存储转发服务等,设备少客户端少可以不要) ---> 客户端播放器(各种app player) 二.互联网直播基本架构 A/V device 信号采集(data source) --->websock

WebSocket协议是基于TCP的一种新的协议.WebSocket最初在HTML5规范中被引用为TCP连接,作为基于TCP的套接字API的占位符.它实现了浏览器与服务器全双工(full-duplex)通信.其本质是保持TCP连接,在浏览器和服务端通过Socket进行通信. 本文将使用Python编写Socket服务端,一步一步分析请求过程!!! 简单个人定义: 1. 什么是websocket? **是一套协议,协议规定了: - 连接时需要握手 - 发送数据进行加密 - 连接之后不断开 **那些

#!/usr/bin/python #-*- coding: utf-8 -*- import requests import sys,logging,traceback from bs4 import BeautifulSoup as bsp #计算顶层目录 num=0 num_2=0 data_url=[] tmp=[] def dg(url,url_head,url_tail,num,centos_ver): global tmp,num_3 r = requests.get("%s%s/

一.Spider 用法 在 Scrapy 中,要抓取网站的链接配置.抓取逻辑.解析逻辑都是在 Spider 里完成的.Spider 的一些基础属性和基础方法: name:爬虫名字,Spider的名字定义了 Scrapy 是如何定位并初始化 Spider的,必须是唯一的.例如爬取 mywebsite.com,那么该 Spider通常被命名为 mywebsite. allowed_domains:允许爬取的域名,不在在范围的链接不会被根据爬取. start_urls:它是起始 URL 列表,当我们没

一.pycharm接受网页信息原理. 如何实现在后端接受浏览器的数据,并解析出有用的信息呢? 使用socket编写网络连接,然后通过浏览器访问ip+端口号. import socket def index(): with open('D:\pythontext\9_15\index.html','r') as f: date = f.read() return date def dee(): return 'dee' dict1 = {'/index':index,'/dee':dee} ser

1.socket服务端.py import socketsk = socket.socket()sk.bind(("127.0.0.1",8000))sk.listen()while True: conn,addr = sk.accept() data = conn.recv(1024) # print(data) conn.send(b"HTTP/1.1 200 ok\r\ncontent-type:text/html;charset=utf-8\r\n\r\n"

Flask-SQLAlchemy ,是对SQLAlchemy进一步封装 SQLAlchemy使用教程地址: https://www.cnblogs.com/bigox/p/11552542.html 首先要先安装一下Flask-SQLAlchemy这个模块 pip install Flask-SQLAlchemy 首先你要有一个干净的Flask项目 项目下载连接地址: https://pan.baidu.com/s/1H26uMUI5gRm4yqkqyAWY1A 1.加入Flask-SQLAlc

from werkzeug.utils import secure_filename from flask import Flask,render_template,jsonify,request import time import os import base64 app = Flask(__name__) UPLOAD_FOLDER='upload' app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER basedir = os.path.abspath(