
{{blog['content']}}

一、Flask简介
Flask 是一个 Python 实现的 Web 开发微框架。官网:http://flask.pocoo.org/
二、Demo
1、代码结构
5 directories, 8 files
2、主程序blog.py
from flask import Flask, render_template, url_for, request,redirect,make_response,session
import os,MySQLdb
app = Flask(__name__)
app.secret_key='afjlsjfowflajflkajfkjfkaljf'
user_list = ['jim','max','py']
imagepath = os.path.join(os.getcwd(),"static/images")
@app.route('/')
def index():
username = request.cookies.get('username')
if not username:
username = u'请先登录'
islogin = session.get('islogin')
nav_list = [u'首页',u'经济',u'文化',u'科技',u'娱乐']
blog = {'title':'welcome to my blog','content':'hello, welcome to my blog.'}
blogtag = {'javascript':10,"python":20,"shell":5}
img = url_for('static', filename="images/cat.jpg")
return render_template('index.html', nav_list=nav_list, username=username, blog = blog, blogtag = blogtag, img=img, islogin=islogin)
@app.route('/reg', methods=['GET','POST'])
def regist():
if request.method == 'POST':
username = request.form['username']
conn = MySQLdb.connect(user='root',passwd='admin',host='127.0.0.1')
conn.select_db('blog')
curr = conn.cursor()
sql = 'insert into `user` (`id`,`username`) values (%d,"%s")' % (1,username)
curr.execute(sql)
conn.commit()
curr.close()
conn.close()
return "user %s regist ok!" % request.form['username']
else:
#request.args['username']
return render_template('regist.html')
@app.route('/upload', methods=['GET','POST'])
def upload():
if request.method == 'POST':
username = request.form['username']
file = request.files['img']
filename = file.filename
file.save(os.path.join(imagepath,filename))
return "" % filename
else:
return render_template('upload.html')
@app.route('/login/', methods=['GET','POST'])
def login():
if request.method == 'POST':
username = request.form.get('username')
if username in user_list:
response = make_response(redirect('/'))
response.set_cookie('username', value=username, max_age=300)
session['islogin'] = '1'
return response
else:
session['islogin'] = '0'
return redirect('/login/')
else:
return render_template('login.html')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True,host='0.0.0.0',port=5000)
主要有首页、注册、登录、上传页面。
blog.py主要是展示了Flask中常见功能用法:路由,数据库操作,cookie,session,redirect,表单,文件上传,调试,Web服务器的IP和端口,静态文件读取等。
3、首页模板index.html
{{blog['content']}}
4、登录页面login.html
结合blog.py主要展示表单如何提交取值,cookie和session应用。
5、注册页面regist.html
6、上传页面upload.html
7、运行效果
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Images de déshabillage gratuites
Dissolvant de vêtements AI
Générez AI Hentai gratuitement.
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
Version chinoise, très simple à utiliser
Puissant environnement de développement intégré PHP
Outils de développement Web visuel
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
PHP est utilisé pour créer des sites Web dynamiques, et ses fonctions principales incluent: 1. Générer du contenu dynamique et générer des pages Web en temps réel en se connectant à la base de données; 2. Traiter l'interaction utilisateur et les soumissions de formulaires, vérifier les entrées et répondre aux opérations; 3. Gérer les sessions et l'authentification des utilisateurs pour offrir une expérience personnalisée; 4. Optimiser les performances et suivre les meilleures pratiques pour améliorer l'efficacité et la sécurité du site Web.
PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.
Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.
Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:
Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.
Bootstrap est un cadre développé par Twitter pour aider à créer rapidement des sites Web et des applications réactives et axés sur les mobiles. 1. La facilité d'utilisation et les bibliothèques de composants riches accélèrent le développement. 2. L'énorme communauté fournit un soutien et des solutions. 3. Présentez et utilisez des noms de classe pour contrôler les styles via CDN, tels que la création de grilles réactives. 4. Styles personnalisables et composants d'extension. 5. Les avantages incluent le développement rapide et la conception réactive, tandis que les inconvénients sont la cohérence du style et la courbe d'apprentissage.
La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu
Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch