1.使用自身服务器的多进程或者多线程,参考werkzeug的run_simple函数的入参.注意,进程和线程不能同时开启 2.使用gunicorn使用多进程,-w worker 进程数,类型于运行多个app.run()开发服务器 gunicorn app -w 2 -b :8000 3.使用gevent异步 /usr/local/bin/gunicorn -t120 -w10  -b 10.57.17.57:3000 --worker-class gevent  Erebus:APP -k ST

1.创建虚拟环境 (1)打开Windows命令窗口,输入命令(先确保电脑上安装了Anaconda): conda create -n FlaskPath python=3.5.2 FlaskPath为虚拟环境的名字,3.5.2是python的版本 (2)激活虚拟环境,命令: activate FlaskPath 为什么使用虚拟环境? 在实际项目开发中,我们会根据自己的需求去下载各种各样的框架库,如Django.Flask.Scrapy等:但是每个项目使用的框架库不一样,或使用的框架版本不一样,这

高并发Flask服务部署 AI模型持久化 OOP: 利用面向对象思想,实现算法在内存上的实例化及持久化.即一次模型加载,多次请求调用. class ocr_infer_class(threading.Thread): def __init__(self, input_queue, output_queue): super().__init__() logger.info("Model Init Start ...") # YOLO Needed self.yolo_model_def

原网站:C# Entity Framework并发处理 在软件开发过程中,并发控制是确保及时纠正由并发操作导致的错误的一种机制.从 ADO.NET 到 LINQ to SQL 再到如今的 ADO.NET Entity Framework,.NET 都为并发控制提供好良好的支持方案.并发处理方式一般分为乐观必并发与悲观必并发两种,本文将为大家介绍 Entity Framework . LINQ to SQL 中的并发处理方式.在本文最后,将提供一个了可参考的方案,结合事务与并发控制确保安全的数据交

前提: 准备Python + Flask+Sqlite3的平台环境(windows系统) 前面一节介绍flask怎么安装了,剩下sqlite3下载后解压,然后环境变量添加解压路径就行了 附加下载地址:http://www.sqlite.org/2016/sqlite-tools-win32-x86-3150200.zip 项目的目录结构 /www||-- /static| |jquery-1.6.2.js (可以是其他jquery-xx.js,在index.html里修改就行了)| |-- ec

flask+sqlite3+echarts2+ajax数据可视化报错: UnicodeDecodeError: 'utf8' codec can't decode byte 解决方法: 将 py文件和html文件用用记事本打开,然后另存为,将编码ANSI改成:UTF-8

前提: 1.已安装python版本(一般都是2.X) 2.已安装easy_install python安装,记得配置Python的环境变量,例如:我的直接在Path上加 G:\Python 验证安装Python成功:cmd 输入python 或者python -V ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

上一篇文章, 使用python的Flask实现一个RESTful API服务器端  简单地演示了Flask实的现的api服务器,里面提到了因为无状态的原则,没有session cookies,如果访问需要验证的接口,客户端请求必需每次都发送用户名和密码.通常在实际app应用中,并不会每次都将用户名和密码发送. 这篇里面就谈到了产生token的方法. 完整的例子的代码 可以在github:REST-auth 上找到.作者欢迎大家上去跟他讨论. 创建用户数据库 这个例子比较接近真实的项目,将会使用F

最近这些年,REST已经成为web services和APIs的标准架构,很多APP的架构基本上是使用RESTful的形式了. 本文将会使用python的Flask框架轻松实现一个RESTful的服务. REST的六个特性: Client-Server:服务器端与客户端分离. Stateless(无状态):每次客户端请求必需包含完整的信息,换句话说,每一次请求都是独立的. Cacheable(可缓存):服务器端必需指定哪些请求是可以缓存的. Layered System(分层结构):服务器端与客

from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello World!' if __name__ == '__main__': app.run() 首先,我们导入了 Flask 类. 使用 flash() 方法可以闪现一条消息.要操作消息本身,请使用get_flashed_messages() 函数 接下来,我们创建一个该类的实例,第一个参数是应用模块或者包的名称.

本flask源码分析不间断更新 而且我分析的源码全是我个人觉得是很beautiful的 1 flask-login 1.1 flask.ext.login.login_required(func),下面是它的文档的官方源码 def login_required(func): ''' If you decorate a view with this, it will ensure that the current user is logged in and authenticated before

转载自 http://python.jobbole.com/87118/ 什么是 REST REST 全称是 Representational State Transfer,翻译成中文是『表现层状态转移』,估计读者看到这个词也是云里雾里的,我当初也是!这里,我们先不纠结这个词到底是什么意思.事实上,REST 是一种 Web 架构风格,它有六条准则,满足下面六条准则的 Web 架构可以说是 Restuful 的. 客户端-服务器(Client-Server)服务器和客户端之间有明确的界限.一方面,

转载自 http://python.jobbole.com/80956/ 下面是Flask主页给我们的第一个例子,我们现在就由它入手,深入理解“@app.route()”是如何工作的.           Python   1 2 3 4 5 app = Flask(__name__)   @app.route("/") def hello():     return "Hello World!" @app.route和其它装饰器 要想明白“@app.route()

Flask Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架.其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ,模板引擎则使用 Jinja2 . 安装 Flask 依赖两个外部库, Werkzeug和 Jinja2.Werkzeug 是一个 WSGI 工具集,它是 web 应用程序和用于开发和部署的服务器之间的标准接口.Jinja2是Python下一个被广泛应用的模版引擎,他的设计思想来源于Django的模板引擎,并扩展了其语法和一系列强大的功能.其中最显著的一个是增加了沙箱执行功

一.问题的由来     最近有个项目,叫做文档服务资源中心,类似于七牛,为各个业务系统提供统一的文件资源服务,包括文件的存储.操作管理.下载.预览等.在做文件存储的时候,遇到了这个当指定上传的文件名为中文时,Flask框架的服务端无法解析成文件,而是当成一般的表单数据处理.我们在文件存储的实现架构如下图:         客户端业务系统(Python开发的)通过调用python-sdk中的上文文件API上传文件.按照requests这个类库上传文件的格式要求,必须指明文件的文件名.所以,在API

总是觉的学习东西有点猴子掰玉米的感觉.今天就重新再掰一次吧. Installation: 安装之前建议先安装virtualenv,这个东东是帮助你在多个python版本之间保持同步,不至于python版本变化了,项目就奔溃了. 某些程序猿的装备好些,可能用的是mac,自有类linux的安装方法.无奈本屌丝只能在win下来写写程序.所以只提供win的virtualenv安装方法: 到这里下载http://flask.pocoo.org/docs/installation/#windows-easy

WCF 的 Service Instance(实例)有三种模式 PerCall:每一次调用都创建一个实例,每一次调用结束后回收实例.此模式完全无状态. PerSession:调用者打开Channel时创建实例,当调用者关闭Channel时关闭实例,在关闭前,所有的调用都是同一个实例.此模式有Session,生命周期由调用者(通常是客户端)决定. Singleton:单例模式,在Service挂到Host上时,实例就已经创建了,此后所有的调用都使用此实例,且客户端关闭Channel时,并不回收实例

背景 我们单位的架构是在api和js之间架构一个中间层(python编写),以实现后端渲染,登录状态判定,跨域转发api等功能.但是这样一个中间会使前端工程师的工作量乘上两倍,原本js可以直接ajax请求api,但是我们不得不ajax请求中间层,中间层再请求api.如图:

Flask是基于Python的轻量级Web开发框架,本文简述其构建web用用的基本步骤,以下内容默认开发环境为Ubuntu14.04. 本文参考Flask官方建教程翻译并整理:http://flask.pocoo.org/docs/0.10/ 同时本本基于flask官方教程提供的example_code进行讲解: 一. 安装 1. 安装python  ~$: sudo apt-get install python 2. 安装irtualenv virtualenv可以为python开发虚拟一个环

总的而言,分三部分: 1.监控器(monitor.py): 每秒获取系统的四个cpu的使用率,存入数据库. 2.路由器(app.py): 响应页面的ajax,获取最新的一条或多条数据. 3.页面(index.html): 发出ajax请求,更新echarts图表 一.监控器 使用了psutil库,对系统进行监控. import psutil import sqlite3 import time ''' 说明:四个cpu使用率,显然是临时数据,所以最好用内存数据库,如Redis等 但是这里强行使用

结构: /www | |-- /static |....|-- jquery-3.1.1.js |....|-- echarts.js(echarts3是单文件!!) | |-- /templates |....|-- index.html | |-- app.py | |-- create_db.py 一.先准备数据 # create_db.py # 只运行一次!!! import sqlite3 # 连接 conn = sqlite3.connect('mydb.db') c = conn.