python学习之Flask框架(一)

简介: 前言:本人广西医科大学公共事业管理专业大二学生,大一开始自学python,大一期末报名了python课程学习,目前学习到flask框架(因为高中文科生和英语不太行的缘故,学习进度较慢),前面的笔记都是手写,后续笔记将会在csdn上传,希望能够记录下自己的成长过程,也希望各位社区大佬能够多多指点。

flask基本框架


首先就需要创建一个web应用,而flask中创建应用的对象是Flask,所以用from

from flask import Flask

导入。


这里我们需要创建一个对象:

app = Flask(__name__)

然后就是路由地址和需要返回给浏览器的数据:

@app.route('/')
def index:
    return 'flask的基本框架'

最后就是测试启动web服务:

if __name__ == '__main__':
    app.run()

这就是一个基本的flask框架雏形

from flask import Flask
app =  Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
    return 'flask的基本框架'
if __name__ == '__main__':
     app.run()

关于host和port参数的使用


创建好了基本框架,现在可以正常运行了。


但是地址是本机地址也就是http://127.0.0.1:5000/


这时候用本机可以运行的但是外部仍然无法运行,这里我们需要在app.run()中添加参数host将其设置为‘0.0.0.0’和参数port,这样设置外部才可能对其进行访问。

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0',port=8000)

0.0.0.0:代表当前的系统的所有的ip地址


port:设置端口号为8000


关于DEBUG调试模式


debug参数的两点好处:


1.对代码进行修改后对自动对服务器进行重启。


2.在服务器出现异常时会直接把错误返回到前端。


debug参数也是和host以及port参数一样添加在app.run()里面:

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True,host='0.0.0.0',port=8000)

注意:debug设置为True。


那么一个可以修改代码后自动重启,可以被外部访问的flask基本框架就完成了。


完整代码如下:

from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
    return '第一个flask程序'
if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0',port=8000,debug=True)
相关文章
|
5月前
|
存储 JavaScript Java
(Python基础)新时代语言!一起学习Python吧!(四):dict字典和set类型;切片类型、列表生成式;map和reduce迭代器;filter过滤函数、sorted排序函数;lambda函数
dict字典 Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。 我们可以通过声明JS对象一样的方式声明dict
356 1
|
5月前
|
Java 数据处理 索引
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(二):附带案例分析;刨析DataFrame结构和其属性;学会访问具体元素;判断元素是否存在;元素求和、求标准值、方差、去重、删除、排序...
DataFrame结构 每一列都属于Series类型,不同列之间数据类型可以不一样,但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列,该列记录了每一行的索引 在DataFrame中,若列之间的元素个数不匹配,且使用Series填充时,在DataFrame里空值会显示为NaN;当列之间元素个数不匹配,并且不使用Series填充,会报错。在指定了index 属性显示情况下,会按照index的位置进行排序,默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。
425 0
|
5月前
|
存储 Java 数据处理
(numpy)Python做数据处理必备框架!(一):认识numpy;从概念层面开始学习ndarray数组:形状、数组转置、数值范围、矩阵...
Numpy是什么? numpy是Python中科学计算的基础包。 它是一个Python库,提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种方法,包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/0 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。 Numpy能做什么? numpy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++
498 1
|
5月前
|
算法 Java Docker
(Python基础)新时代语言!一起学习Python吧!(三):IF条件判断和match匹配;Python中的循环:for...in、while循环;循环操作关键字;Python函数使用方法
IF 条件判断 使用if语句,对条件进行判断 true则执行代码块缩进语句 false则不执行代码块缩进语句,如果有else 或 elif 则进入相应的规则中执行
797 1
|
5月前
|
Java 数据挖掘 数据处理
(Pandas)Python做数据处理必选框架之一!(一):介绍Pandas中的两个数据结构;刨析Series:如何访问数据;数据去重、取众数、总和、标准差、方差、平均值等;判断缺失值、获取索引...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一,它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据,并对数据进行高效的操作和分析。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:Series 和 DataFrame。
611 0
|
5月前
|
Java 数据处理 索引
(numpy)Python做数据处理必备框架!(二):ndarray切片的使用与运算;常见的ndarray函数:平方根、正余弦、自然对数、指数、幂等运算;统计函数:方差、均值、极差;比较函数...
ndarray切片 索引从0开始 索引/切片类型 描述/用法 基本索引 通过整数索引直接访问元素。 行/列切片 使用冒号:切片语法选择行或列的子集 连续切片 从起始索引到结束索引按步长切片 使用slice函数 通过slice(start,stop,strp)定义切片规则 布尔索引 通过布尔条件筛选满足条件的元素。支持逻辑运算符 &、|。
311 0
|
5月前
|
存储 Java 索引
(Python基础)新时代语言!一起学习Python吧!(二):字符编码由来;Python字符串、字符串格式化;list集合和tuple元组区别
字符编码 我们要清楚,计算机最开始的表达都是由二进制而来 我们要想通过二进制来表示我们熟知的字符看看以下的变化 例如: 1 的二进制编码为 0000 0001 我们通过A这个字符,让其在计算机内部存储(现如今,A 字符在地址通常表示为65) 现在拿A举例: 在计算机内部 A字符,它本身表示为 65这个数,在计算机底层会转为二进制码 也意味着A字符在底层表示为 1000001 通过这样的字符表示进行转换,逐步发展为拥有127个字符的编码存储到计算机中,这个编码表也被称为ASCII编码。 但随时代变迁,ASCII编码逐渐暴露短板,全球有上百种语言,光是ASCII编码并不能够满足需求
251 4
|
6月前
|
JavaScript Java 大数据
基于python的网络课程在线学习交流系统
本研究聚焦网络课程在线学习交流系统,从社会、技术、教育三方面探讨其发展背景与意义。系统借助Java、Spring Boot、MySQL、Vue等技术实现,融合云计算、大数据与人工智能,推动教育公平与教学模式创新,具有重要理论价值与实践意义。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
【Pytorch框架搭建神经网络】基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场的避障控制研究(Python代码实现)
【Pytorch框架搭建神经网络】基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场的避障控制研究(Python代码实现)
175 1