Python全栈 Web(Flask框架、安装、应用)

简介: Flask、Python、Django、框架、服务器、客户端、浏览器、交互、WEB、Python前端、CSS、JAVA、HTML、H5、PHP、JavaScript、JQuery、分布式开发
Flask  轻量级WEB框架

静态网页:
不能与服务器交互的网页都是静态网页
动态网页:
能够与服务器进行交互的网页

WEB:浏览器 网页(前端三剑客)
服务器:
能够给用户提供服务的机器就是服务器
硬件来说就是 一台主机
还要配备一个能够接受用户请求并给出响 应用程序
APACHE
TOMCAT
IIS(Internet Information Service)
Nginx(Python用的较多)
作用:
存储WEB所需要的信息
所有的服务器都能够处理用户请求( request)并作出回应( response)
能够执行服务器端的程序
具备一定的安全性功能
框架:
是一种为了解决开放性问题而存在的一种结构
框架本身也提供了一些基本功能,
我们只需要在自己的基础功能上搭建属于自己的操作即可
Python的WEB框架:
Flask
Django
Tornado
Webpy

Flask框架:
什么是Flask?
Flask是一个基于Python并且依赖于jinja2模板引擎和
werkzeug WSGI(Web server Gateway Interface)
外部服务网关接口  服务的一个微型框架
Flask的框架模式:
Python的框架基本都是MTV的
M:Models  模型层
负责数据库建模 与数据库打交道
T:Templates 模板层
用于处理用户显示的网页内容
V:Views:视图层
用于处理与用户交互的部分  处理用户的请求并给出
响应内容的一段逻辑程序
而其他语言框架基本都是MVC:
M:Models 模型层
同上 
V:Wiews  视图层
视图层 用处处理用户显示的内容的  等同于MTV的 T
C:Controller:控制器
处理用户的请求与响应 等同于MTV的 V



安装:
在线安装
sudo pip3 install flask
离线安装:
9个依赖包  装到吐血身亡~   还是算了~~

                Pycharm安装:
      


 



pip3可以下载安装包:
pip3 download 包名
验证安装:
import flask
版本信息:flask.__version__  



安装好以后初始化项目:

打开终端


Paris@Python:~$ mkdir Flask
Paris@Python:~$ cd Flask/
Paris@Python:~/Flask$ mkdir FlaskProject
Paris@Python:~/Flask$ cd FlaskProject/
Paris@Python:~/Flask/FlaskProject$ touch run.py
Paris@Python:~/Flask/FlaskProject$ mkdir templates



创建好文件后用Pycharm打开

 

 




运行应用


from flask import Flask

app = Flask(__name__)
# 将主程序构建为 Flask应用命名为app 
# 以便于处理用户request 给出response

@app.route("/")
def index():
    return "这是首页  Hello World!"
    # 配置路由
    # 通过应用装饰器函数来构建视图函数  视图函数必须有return
    # /表示网站的首页  根路径

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True, port=8888)
# 运行app应用 并开启调试模式 
# 默认端口为5000 自定义端口为8888  可以省略




一个Flask框架就搭建好了





Flask路由(route):
什么是路由?
客户端发送给WEB服务器  WEB服务器再将请求发送给Flask程序实例
程序 实例需要知道每个url请求要运行哪些代码,所以需要建立一个
url 到 python 函数的映射,处理url和函数之间的关系的程序就是 
路由在Flask中,路由是通过 @app.route 装饰器来表示的
路由:

@app.route('/login')
def login():
    return '这是登录页面'

@app.route('/register')
def register():
    return '这是注册页面'

基本参数的路由:

# 定义带一个参数的路由
@app.route('/show1/<name>')
def show1(name):
    return "<h1>姓名为:%s</h1>" % name

多参数路由:

# 定义带两个参数的路由  参数可以更多
@app.route('/show2/<name>/<age>')
def show2(name,age):
    return "<h1>姓名为:%s,年龄为:%s" % (name,age)

指定参数数据类型路由:

# 定义带两个参数的路由,其中,age参数指定为整数
@app.route('/show3/<name>/<int:age>')
def show3(name,age):
    # age : 为 整型,并非 字符串
    return "传递进来的参数是name:%s,age:%d" % (name,age)

Flask中所有支持的类型转换器:
<int:age>:
类型转换器指定类型  表示age参数是一个整数  数据类型 

不写 默认字符串类型  不能有“/” 代表一个路径
int:  整型
float:浮点型
path: 字符串型  可以有斜杠

@app.route("/show/<name>/<int:age>")
@app.route("/show/<name>/<int:age>/<float:score>")
@app.route("show/<path:file/html/show>")


多URL的路由匹配:
在一个视图函数上可以添加多个装饰器来指定rul路由的匹配规则
一个视图处理函数中设置多个url路由规则

# 多 URL 路由匹配  可以一直网上写~
@app.route('/')
@app.route('/index')
@app.route('/<int:page>')
@app.route('/index/<int:page>')
def index(page=None):
    if page is None:
        page = 1
    return "当前页数为:%d" % page



路由设置HTTP请求方法
路由规则允许设置对应的请求方法
只有将匹配上请求方法路径交给视图函数处理去执行

@app.route('/post',methods=['POST','GET'])
def post():
    return '这是post请求方式进来的'


只有POST请求方式允许访问  localhost:5000/post

URL 的解析
正向解析:
程序自动解析 根据@app.route() 装饰器中的访问路径来处理函数
反向解析:
通过视图处理函数的名称自动生成视图处理函数的访问路径
Flask中提供了url_for(fun, ...)函数  用于反向解析
参数:
fun:指向函数名称(通过app.route()装饰后的函数)
后续:对应要构建的url上的变量


@app.route('/url')
def url_views():
    # 将 login() 反向解析访问地址
    logUrl = url_for('login')
    resp = "<a href='" + logUrl + "'>我要登录</a>"
    return resp

    # 将 show2(name,age) 反向解析访问地址
    url = url_for('show2',name = 'Paris',age = 18)
    print(url)
    resp = "<a href='" + url + "'>" + url + "</a>"   直接解析为超链接
    return resp


特殊:
url_for("static", filename="style.css")
静态文件反向解析
模板:
什么是模板?
还是一个包含响应文本的文件 通常也是HTMl文件
该文件中可以包含“占位变量” 来表示动态的内容
具体值  只有在请求中才能获取  "占位变量"最后会被真实的值替换
模板最终也会被解析成响应的字符串  这一过程也称为"渲染"

Flask实际上是使用 Jinja2 强大的模板引擎
模板的设置:
默认情况下 Flask会在程序文件夹中的 templates 子文件夹中自动寻找模板
需要收动创建 templates 子文件夹  里面放HTML文件


渲染模板:
在视图函数中  通过 return render_tepmlate() 将模板渲染成字符串再响应给客户端

render_template("xxx.html", arg1=value1, ...):
参数1:
xxx.html  要渲染给客户端的HTML模板文件
参数2~n:
可以省略   要传递给模板动态显示的变量占位符 
返回值:
字符串

from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    str = render_template('index.html')
    print(str)
    return str

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True,port=5555)


相关文章
|
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。
862 0
|
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++
870 1
|
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。
893 0
|
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 &、|。
578 0
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
【DQN实现避障控制】使用Pytorch框架搭建神经网络,基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场实现避障控制研究(Matlab、Python实现)
【DQN实现避障控制】使用Pytorch框架搭建神经网络,基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场实现避障控制研究(Matlab、Python实现)
516 0
|
开发框架 开发者 Python
深入探究Python Web开发框架:Flask与Django
Python作为一种广泛应用于Web开发的编程语言,其拥有众多优秀的Web开发框架。本文将深入探讨其中两大知名框架——Flask与Django。通过对它们的概念与实践进行比较分析,帮助读者更好地理解和选择适合自己项目需求的Web开发框架。
|
前端开发 数据库 Python
Python Web 开发: 解释 Django 框架的 MVC 架构是什么?
Python Web 开发: 解释 Django 框架的 MVC 架构是什么?
815 0
|
开发框架 JSON API
震撼发布!Python Web开发框架下的RESTful API设计全攻略,让数据交互更自由!
【7月更文挑战第22天】在Python Web开发中,设计高效的RESTful API涉及选择框架(如Flask或Django)、明确资源及使用HTTP方法(GET, POST, PUT, DELETE)来操作数据。响应格式通常是JSON,错误处理也很重要。示例展示了使用Flask创建图书管理API,包括版本控制、文档化、安全性和性能优化是最佳实践。这样的API使数据交互更顺畅。
436 2
|
设计模式 开发框架 数据库
Python Web开发主要常用的框架
【5月更文挑战第12天】Python Web开发框架包括Django、Flask、Tornado和Pyramid。Django适用于复杂应用,提供ORM、模板引擎等全套功能;Flask轻量级,易于扩展,适合小型至中型项目;Tornado擅长处理高并发,支持异步和WebSockets;Pyramid灵活强大,可适配多种数据库和模板引擎,适用于各种规模项目。选择框架需依据项目需求和技术栈。
548 2
|
设计模式 前端开发 数据库
Python Web开发:Django框架下的全栈开发实战
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Django框架在Python Web开发中的应用,涵盖了Django与Flask等框架的比较、项目结构、模型、视图、模板和URL配置等内容,并展示了实际代码示例,帮助读者快速掌握Django全栈开发的核心技术。
1118 45

推荐镜像

更多