Python と PyWebIO を使用して BMI 計算 Web アプリケーションを作成するにはどうすればよいですか?

PyWebio は、よりシンプルな UI を必要とする Web アプリケーションの構築に使用できる Python ライブラリです。シンプルな Web ブラウザを作成するためのさまざまな機能が提供されます。 HTML や JavaScript の事前知識がなくても、誰でも PyWebio を使用して簡単な Web アプリケーションを構築できます。

このチュートリアルでは、BMI を計算するネットワークを作成する 2 つの方法について説明します。 BMI は、体重と身長に基づいて体脂肪を測定します。一般に、人が低体重か、正常か、過体重か、肥満かを判断するために使用されます。

＃＃＃例＃＃＃

この例では、BMI の計算と分類に必要なすべてのメソッドを含む「BMICalculator」クラスを定義します。 「__init__」メソッドは、オブジェクトのプロパティを None に初期化します。

次に、「get_user_inputs()」メソッドを使用します。このメソッドは、「input()」関数を使用してユーザーの身長と体重を取得します。次に、「calculate_bmi()」メソッドは、式を使用して BMI を計算し、結果を小数点第 2 位に四捨五入します。 「classify_weight_category()」メソッドは、if-elif-else ステートメントを使用して、計算された BMI に基づいてユーザーの体重カテゴリを分類します。 「display_results()」メソッドは、「put_text()」関数を使用して、BMI と体重カテゴリーをユーザーに表示します。

最後に、「calculate_bmi()」関数を定義します。この関数は、BMICalculator クラスのインスタンスを作成し、そのメソッドを順番に呼び出して、結果をユーザーに表示します。この関数は、PyWebIO アプリケーションへのエントリ ポイントとして機能します。

リーリー ＃＃＃出力＃＃＃

上記の Python スクリプトを実行すると、以下に示すように新しいウィンドウが開きます -

身長 (メートル) を入力し、「送信」ボタンをクリックしてください。 「送信」ボタンをクリックすると、次の画面が表示されます -

次に、体重をキログラム単位で入力し、[送信] ボタンをもう一度クリックします。 「送信」ボタンをクリックすると、結果は次のように表示されます -

リーリー ＃＃＃例＃＃＃ これは、bmi Web アプリケーションを作成するもう 1 つの簡単な方法です。この例では、ユーザーに身長と体重の入力を求める「calculate_bmi()」関数を定義します。次に、体重/(身長/100)^2 という式を使用して BMI を計算し、小数点第 2 位に四捨五入し、「put_text()」関数を使用して結果を表示します。次に、一連の if ステートメントを使用して、計算された BMI に基づいて体重カテゴリを決定します。

最後に、「start_server()」関数を使用して Web アプリケーションを起動し、BMI 計算ツールを表示します。次に、Web アプリケーションのタイトルを「BMI 計算機」に設定し、「計算」ボタンのテキストを「BMI 計算」に設定します。

リーリー ＃＃＃出力＃＃＃

上記の Python スクリプトを実行すると、以下に示すように新しいウィンドウが開きます -

身長 (メートル) を入力し、「送信」ボタンをクリックしてください。 「送信」ボタンをクリックすると、次の画面が表示されます -

次に、体重をキログラム単位で入力し、[送信] ボタンをもう一度クリックします。 「送信」ボタンをクリックすると、結果は次のように表示されます - リーリー

Pywebio は、単純な Web アプリケーションを作成するための強力なライブラリであることがわかりました。開発者は、よりシンプルな UI を必要とする Web アプリケーションを簡単に作成できます。 Python 変数と Web ページ要素間の変換を処理する入出力関数を提供し、インタラクティブな Web インターフェイスの構築を容易にします。 PyWebIO の主な利点の 1 つは使いやすさです。ライブラリをインストールし、必要な関数を Python コードにインポートすることで、すぐに開始できます。 PyWebIO は、Web アプリケーションに簡単に組み込めるテキスト ボックス、ドロップダウン メニュー、ボタンなどのさまざまな組み込みウィジェットも提供します。 Flask、Django、Tornado などの複数の Web フレームワークをサポートしており、既存の Python Web アプリケーションと簡単に統合できます

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