Flask フレームワーク学習ガイド - 開発環境のセットアップ
Flask は、Python で書かれた軽量の Web アプリケーション フレームワークです。 WSGI ツールボックスは Werkzeug を使用し、テンプレート エンジンは Jinja2 を使用します。多くの関数の実装は Django フレームワークを参照します。プロジェクトの必要性により、学習プロセスと経験をここに記録します。
労働者が仕事をうまくやりたいなら、まず道具を研ぐ必要があります。 Flask 開発環境を構築して、Flask の旅を始めましょう。
1. プラットフォームの説明
オペレーティングシステム: window 7 64bit データベース: mysql5.6 Python: v2.7 開発統合ソフトウェア: PyCharm5.0
2. 開発環境の構築
1. Flask フレームワーク パッケージをインストールします
1)、Windows コマンドラインを開きます: pip install flask
E:workdirblog2>pip install flask
要件はすでに満たされています: c:python27libsite-packages のフラスコ
要件はすでに満たされています: c:python27libsite-packages の Jinja2>=2.4 (フラスコから)
要件はすでに満たされています: Werkzeug>=0.7 in c:python27libsite-packages (フラスコから)
要件はすでに満たされています: c:python27libsite-packages (フラスコから) の click>=2.0
要件はすでに満たされています: itsdangerous>=0.21 (c:python27libsite-packages (フラスコから))
要件はすでに満たされています: c:python27libsite-packages の MarkupSafe (Jinja2>=2.4->flask から)
2) インストールが成功したかどうかを確認します
flask パッケージのインポート時にエラーがなければ、flask は正常にインストールされたことを意味します。
2. flask-sqlalchemy パッケージをインストールします
フラスコ-sqlalchemy これは何ですか? sqlalchemy から始めましょう。SQLAlchemy は、Python プログラミング言語のオープンソース ソフトウェアです。 SQLAlchmey は、SQL ツールキットとオブジェクト リレーショナル マッピング (ORM) ツールを提供します。SQLAlchmey は、Java の Hibernate に似たデータ マッピング モデルを採用しており、2006 年のリリース以降、Django に劣らず、Python コミュニティで最も広く使用されている ORM ツールの 1 つになりました。 ORM フレームワーク。
flask-sqlalchemy パッケージは、Flask アプリケーションに SQLAlchemy サポートを追加する拡張機能です。 SQLAlchemy 0.6 以降が必要です。 Flask での SQLAlchemy の使用を簡素化することを目指しており、一般的なタスクを簡単にするための便利なデフォルトと追加のヘルパーを提供します。
1) まず sqlalchemy をインストールし、Windows コマンド ラインを開きます: pip install sqlalchemy
2)、flask-sqlalchemy をインストールします
3) flask-sqlalchemy が正常にインストールされているかどうかを確認します
パッケージのインポート時にエラーがなければ、インストールは成功したことを意味します。
これでflaskの開発環境が完成したので、次の記事は実践編となります。
参考:
快【Flaskクイックゲットメント中国語版】 http://docs.jinkan.org/docs/flask/快 【Flaskクイックゲットメント英語版】 http://flask.pocoo.org/docs/0.11/
[flask-sqlalchemy 中国語版] http://www.pythondoc.com/flask-sqlalchemy/index.html[flask-sqlalchemy 中国語版] http://flask-sqlalchemy.pocoo.org/2.1/

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店
