一:flask本身的框架时什么? 基于Wsgi的Web应用框架 二:为什么要实现异步架构? 增加并发处理能力 三:实现异步架构 from gevent import monkey from gevent.pywsgi import WSGIServer from geventwebsocket.handler import WebSocketHandler   monkey.patch_all() from flask import Flask app = Flask(__name__) @ap

Django 与 Tornado 各自的优缺点Django优点: 大和全(重量级框架)自带orm,template,view 需要的功能也可以去找第三方的app注重高效开发全自动化的管理后台(只需要使用起ORM,做简单的定义,就能自动生成数据库结构,全功能的管理后台)session功能缺点: template不怎么好用(来自自身的缺点)数据库用nosql不方便(来自自身的缺点)如果功能不多,容易臃肿 Tornado优点: 少而精(轻量级框架)注重性能优越,速度快解决高并发(请求处理是基于回调的非

Flask是Python中有名的轻量级同步Web框架,但是在实际的开发中,可能会遇到需要长时间处理的任务,此时就需要使用异步的方式来实现,让长时间任务在后台运行,先将本次请求的相应状态返回给前端,不让前端界面卡顿. 在碎遮扫描系统的编写中,当对目标进行全方位扫描时,扫描这个动作是需要长时间处理的.因为现在还没有加快每个部分的扫描速度,所以想要将一个目标扫描完大概需要五到十分钟的时间,所以不可能让用户一直等待这么长时间的页面刷新,需要将任务放在后台执行,先给用户返回正常的界面. 本文介绍Pytho

1.内容观察者ContentObserver 如果ContentProvider的访问者需要知道ContentProvider中的数据发生了变化,可以在ContentProvider 发生数据变化时调用getContentResolver().notifyChange(uri, null)来通知注册在此URI上的访问者,例子如下: private static final Uri URI = Uri.parse("content://person.db"); public class

观察者模式的概念 RxJava是android的异步框架,官方介绍是可观测的序列,组成异步基于事件程序的库.特点是观察者模式,基于事件流的链式调用,随着异步操作调度过程复杂的情况下,程序逻辑也变得越来越复杂,但RxJava依然能够保持简洁. 简单的说观察者A与被观察者B建立订阅关系,当被观察者B发生某种改变时,立即通知观察者A 添加依赖 compile 'io.reactivex.rxjava2:rxjava:2.1.0' compile 'io.reactivex.rxjava2:rxandr

基于SEDA的异步框架设计与实现 二.为什么使用SEDA 目前,面对并发环境,主流互联网服务器编程模型有两种:多线程模型以及事件驱动模型.但是这两个模型都不足以解决这个问题.我们来首先看一下这两种编程模型. 1.多线程并发模型 多线程并发模型是目前最普遍的服务器编程模型,该模型的架构如下图所示:        该模型针对每一个请求,会为其创建并分配一个线程.该线程负责这个请求的处理.该模型的优点:执行粒度是整个完整的处理流程.处理逻辑清晰,容易开发.但与此同时缺点也很明显:如果处理过程中某一步骤

jQuery异步框架应用于jQuery数据缓存模块.jQuery ajax模块.jQuery事件绑定模块等多个模块,是jQuery的基础功能之中的一个.实际上jQuery实现的异步回调机制能够看做java nio(不是aio)的近似.所以须要从更抽象层面的"异步回调"的视角分析解读该模块.这个部分与dom功能关系不大,是独立部分,能够看作是jQuery工具系列之中的一个. 与异步框架相关的方法定义于jQuery类的静态方法中. 仅仅有三个方法,可是功能和应用及其强大!本篇具体解说第一个

tornado的同步框架与其他web框架相同都是处理先来的请求,如果先来的请求阻塞,那么后面的请求也会处理不了.一直处于等待过程中.但是请求一旦得到响应,那么: 请求发送过来后,将需要的本站资源直接返回给客户端 请求发送过来后,本站没有需要的资源,从其它站点获取过来,再返回给客户端 一.Tornado中的同步框架 1.本站资源直接返回 import tornado.web import time class LoginHandler(tornado.web.RequestHandler): de

Flask pythn Web 框架总结 一, Flask 介绍 Flask 是一个基于Python 实现的web 开发的'小型轻框架' 1. flask介绍 Flask是一个基于Python实现的web开发的'微'框架 中文文档地址 Flask和Django一样,也是一个基于MVC设计模式的Web框架 flask流行的主要原因: a)有非常齐全的官方文档,上手非常方便 b) 有非常好的拓展机制和第三方的拓展环境,工作中常见的软件都有对应的拓展,自己动手实现拓展也很容易 c) 微型框架的形式给了

pip install gevent 关于gevent Gevent 是一个 Python 并发网络库,它使用了基于 libevent 事件循环的 greenlet 来提供一个高级同步 API.下面是代码示例: from gevent.wsgi import WSGIServer from yourapplication import app http_server = WSGIServer(('', 5000), app) http_server.serve_forever() 代码清单 下面

最近比较忙 快速玩Flask框架,为微博做些准备 part 1 python程序 from flask importFlask, render_template, session, redirect, url_for, flash from flask_bootstrap importBootstrap from flask_moment importMoment from datetime import datetime from flask_wtf importForm from wtfor

主要讨论两个问题,第一个是关于json.dumps 与jsonify区别,第二个是几种异步的区别(见jQuery中的$.getJSON.$.ajax.$.get.$.post的区别). json.dumps()和jsonify()的区别 使用方法不同: dumps和loads方法,来自json模块,而json模块是python中的,可以直接导入: import json 而jsonify是flask封装的扩展包 from flask import jsonify 作用不同: ①dumps()和l

测试2个关联的系统接口时,经常会遇到被测试系统或被测app的处理内部处理流程会依赖另一个系统的接口返回结果,这时,常用的做法就是写一个模拟测试桩,用作返回请求时的结果.java可以用servicelet来实现,而python可以使用flask这个框架来实现,并且,实现起来也比java相对简单一些. 编程语言的永远第一个示例,hello world from flask import Flask, request #安装 flask和flask_restful 包from flask_restfu

1.什么是Celery Celery是一个简单.灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统 专注于实时处理的异步任务队列 同时也支持任务调度 Celery架构 Celery的架构由三部分组成,消息中间件(message broker),任务执行单元(worker)和任务执行结果存储(task result store)组成. 消息中间件 Celery本身不提供消息服务,但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成.包括,RabbitMQ, Redis等等 任务执行单元 Task result stor

Flask框架py解决跨域问题示例: # -*- coding: utf- -*- # by zhenghai.zhang from flask import Flask, render_template, jsonify, request from flask_pymongo import PyMongo,DESCENDING import datetime import time app = Flask(__name__) app.config['MONGO_DBNAME'] = 'serv

我们都知道,flask不支持异步非阻塞的请求,我们可以创建一个新项目去测试一下,推荐大家使用pycharm去开发我们的flask  使用特别的方便. rom flask import Flask import time app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): time.sleep(10) return 'Hello World!' @app.route('/index') def beijing(): return 'Be

:first-child { margin-top: 0; } blockquote > :last-child { margin-bottom: 0; } img { border: 0; max-width: 100%; height: auto !important; margin: 2px 0; } table { border-collapse: collapse; border: 1px solid #bbbbbb; } td, th { padding: 4px 8px; bord

​ Web程序开发中最重要的莫过于关系型数据库,即SQL 数据库,另外文档数据库(如 mongodb).键值对数据库(如 redis)慢慢变得流行. 原因 : 我们不直接使用这些数据库引擎提供的 Python 包,而是使用对象关系映射(Object-Relational Mapper, ORM)框架,是因为它将低层的数据库操作指令抽象成高层的面向对象操作.也就是说,如果我们直接使用数据库引擎,我们就要写 SQL 操作语句,但是,如果我们使用了 ORM 框架,我们对诸如表.文档此类的数据库实体就可

# 原创,转载请留言联系 Flask-SQLAlchemy 实现增加数据 用 sqlalchemy 添加数据时,一定要注意,不仅仅要连接到数据表,并且你的创建表的类也必须写进来.而且字段和约束条件要吻合,不然会报错的. sqlalchemy插入数据的格式一般是这样: 变量=创建表的类(字段名1=要插入的数据1,字段名2=要插入的数据2,...)    # 例如下面的18行 orm 框架的操作对象.session.add(变量)    # 例如下面的19行.add 也有另一种用法,见25行 orm

# 转载请留言联系 ORM 是什么? ORM,Object-Relation Mapping.意思就是对象-关系映射.ORM 主要实现模型对象到关系数据库数据的映射. 优点 : 只需要面向对象编程, 不需要面向数据库编写代码. 对数据库的操作都转化成对类属性和方法的操作. 不用编写各种数据库的sql语句. 实现了数据模型与数据库的解耦, 屏蔽了不同数据库操作上的差异. 不在关注用的是mysql.oracle...等. 通过简单的配置就可以轻松更换数据库, 而不需要修改代码. 缺点 : 相比较直接