最近在做一个设备管理系统的后端,需要用python结合mongodb来实现,查了一下flask框架是比较合适的,自己摸索了好久一步步慢慢实现基本功能. 在程序开始之前请确保mongodb服务是开启的,查看方式: 任务管理器 -->  服务,找到mongodb的服务,确定其正在运行 现在开始做一些介绍: 1.安装flask pip install flask 2.安装flask_mongoengine, MongoEngine是一个对象文档映射器(ODM),相当于一个基于SQL的对象关系映射器(O

换工作了,第一次接触到mango数据库,有点云里雾里,整理一篇最基本的增删该查语句 百度百科说mango DB是一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案. 和传统数据库如mysql/sqlserver等的区别: 传统的关系数据库一般由数据库(database).表(table).记录(record)三个层次概念组成, MongoDB是由数据库(database).集合(collection).文档对象(document)三个层次组成.

版本一:将MySQL数据写入到excel(xsl)文件并下载到默认文件夹(一般问电脑的下载文件夹里面),并显示特效到前端页面. flask框架连接MySQL,我们使用pymsql这个工具,如下操作: from flask import Flask import pymysql import xlwt from io import BytesIO from flask import make_response db = pymysql.connect(host='127.0.0.1',port=3

mysqlconn-flask.py # -*- coding: utf-8 -*- #coding=utf-8 import os import mysql.connector from flask import Flask, request, render_template app = Flask(__name__) def db(): # 注意把password设为你的root口令: conn = mysql.connector.connect( user='root', host='12

Windows 10家庭中文版,Python 3.6.4,Flask 1.0.2 本文介绍了第一次在Flask框架中操作SQLite3数据库的测试,参考了官网的文档Using SQLite 3 with Flask,直接使用了里面定义 的几个函数:init_db.get_db.close_connection.make_dicts,另外,自己编写了视图(View)函数实现添加.读取操作. 本测试项目的目标 -使用建模文件初始化数据库成功 -连接数据库成功 -关闭数据库成功 -添加数据成功 -读取

这个系列是学习<Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战>的部分笔记 对于用户提交的信息,包括 账号.文章 等,需要能够将这些数据保存下来 持久存储的三种方法: 文件:shelve(pickle 和 DBM 的结合)等,提供类似字典的对象接口 关系型数据库(SQL) 非关系型数据库(NoSQL) 其他 通常会使用数据库保存信息,并向数据库发起查询获取信息 SQL,关系型数据库 关系型数据库把数据存储在表中,表在程序中通过 Python 的类实现.例如,订单管理程序的数据库中

本文翻译自 The Flask Mega-Tutorial Part IV: Database 在Flask Mega-Tutorial系列的第四部分,我将告诉你如何使用数据库. 本章的主题是重中之重!大多数应用都需要持久化存储数据,并高效地执行的增删查改的操作,数据库为此而生. 本章的GitHub链接为: Browse, Zip, Diff. Flask中的数据库 Flask本身不支持数据库,相信你已经听说过了. 正如表单那样,这也是Flask有意为之.对使用的数据库插件自由选择,岂不是比被迫

第一步 先检查服务器环境   pip python3 mysql redis 能下就下,该升级就升级 第二步 如果你的flask程序在github上 请使用git clone 地址 下载下来(如果是私人的则需要账号和密码,最近在学git 都给我搞复杂了) 总之想办法把文flask程序下载到服务器上 第三步 安装虚拟环境 virtualenv   同样使用pip install virtualenv 创建一个文件夹 mkdir py3 (名字随意) cd 进入该文件 cd py3 使用virtua

flask 中的 db.relationship() 上文提到的方法,也可以找到狗的主人,但是,方便吗?,如果一个人有多只狗呢? 承接上文,修改main.py中的代码如下: #encoding:utf-8 from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from flask import Flask   app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI']='mysql+pymysql://root

http://stackoverflow.com/questions/5669878/when-to-close-cursors-using-mysqldb I'm building a WSGI web app and I have a MySQL database. I'm using MySQLdb, which provides cursors for executing statements and getting results. What is the standard pract

1. Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库,人类可以安全享用.［Python Requests快速入门 :］http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/ 2. 没有经过测试的东西都是不完整的.［测试 Flask 应用］http://docs.jinkan.org/docs/flask/testing.html 3. Requests接口测试实例(1)导入需要的模块,并创建unittest.TestCase(这里默认安装好了R

可能在学习爬虫的时候,遇到很多的反爬的手段,封ip 就是其中之一. 对于封IP的网站.需要很多的代理IP,去买代理IP,对于初学者觉得没有必要,每个卖代理IP的网站有的提供了免费IP,可是又很少,写了个IP代理池 .学习应该就够了 ip代理池: 1,在各大网站爬去免费代理ip2,检查ip可用 可用存入数据库1和23,在数据库1中拿出少量代理ip存入数据库2(方便维护)4,定时检查数据库1和数据库2的代理数量,以及是否可用5,调用端口 1,在各大网站爬去免费代理ip def IPList_61()

vnpy乱乱谈 02架构 转自:http://101.132.65.227/?p=51 听到架构这个词先不要害怕. 其实这部分内容还是挺简单的. 一般而言, 一个交易系统我们可以简单的分成输入, (系统)处理, 输出三个部分. 常见的输入就是交易所出来的行情(还有回报)了, 行情有很多其他叫法quote, tick, market data 反正都是差不多的意思. 而输出呢, 无非就是下单, 或者撤单, 或者查询. 整个处理流程是, 系统接收到一个quote, 然后系统内的模型会评估这个quot

一.代理池的维护 上面我们利用代理可以解决目标网站封IP的问题 在网上有大量公开的免费代理 或者我们也可以购买付费的代理IP但是无论是免费的还是付费的,都不能保证都是可用的 因为可能此IP被其他人使用来爬取同样的目标站点而被封禁或者代理服务器突然故障或者网络繁忙 一旦选用了一个不可用的代理,这势必会影响爬虫的工作效率 1.准备工作 需要安装Redis数据库并启动服务 另外还需要安装aiohttp.requests.redis-py.pyquery.flask库 redis数据库安装 下载地址 h

2019.02.09 更新 Python 学习计划已经开始几天了,跟着一本叫<Django for beginner>的书籍在学习用Django搭建自己的第一个网站,目前已经进行到第三章,已经进行了1/5,有了很好的开始,继续坚持! 说到这本书,我是从一个YouTube频道CS DOJO那里得知的,这是一位说着流利英文的日本网友,他在YouTube上分享了很多免费的python编程知识,我是从他这里开始增加了学习的兴趣,之后从他的视频中得知这本书的,这本书的作者叫William S. Vinc

从hub.docker.com上去找镜像 阿里云的国内的镜像地址 填上去之后,然后重启下docker就可以了 docker images列出本地的镜像 拉取mango的镜像 运行这个镜像 docker logs mymango:查看镜像名称为mymango的镜像的日志 docker start mymango:启动名称为mymango的镜像 错误可能是27016这个端口被占用了 netstat -aon查看本地运行的端口 查看运行端口的8025的:netstat -aon|findstr "80

一.应用.蓝图与视图函数 结构,如图: Flask最上层是app核心对象 ,在这个核心对象上可以插入很多蓝图,这个蓝图是不能单独存在的,必须将app作为插板插入app ,在每一个蓝图上,可以注册很多静态文件,视图函数,模板 ,一个业务模块可以做为一个蓝图,比如book,之前的book.py 放到了app/web/路径下,就是考虑到了蓝图,app属于是整个Flask应用层,web属于是蓝图 一些初始化操作应该放入到__init__文件中,比如Flask的核心应用app初始化对象,应该放入到在应用层

做爬虫最害怕的两件事一个是被封账户一个是被封IP地址,IP地址可以使用代理来解决,网上有许多做IP代理的服务,他们提供大量的IP地址,不过这些地址不一定都是全部可用,因为这些IP地址可能被其他人做爬虫使用,所以随时可能被一些网站封禁,所以对于一些不可用的IP地址,使用之后就会影响程序运行效率,使用在获得IP地址之后,对这些地址做筛选,去除一些不可用的地址,再进行爬虫,效率就大大提升.通过爬取网上一些高匿IP来自建代理池. 1.准备工作 搭建代理池需要一些库的支持,包括安装Redis数据库,安装r

A安装(windows版): 1.官网下载安装文件 2.解压 3.配置环境变量 4.win+r cmd>打开控制台配置仓库路径 5.mongod --dbpath=d:/bigMongo//启动(不指定端口默认27017) 6.服务端启动完毕 B访问方式: 控制台: mongo localhost:27017 show dbs //显示当前数据库 db              //显示库信息 基础语法: 语法简单了解下就好,不会的百度,如果使用的话一般会使用SpringData所提供的API

    数据库按照一定规则保存应用数据,应用再发起查询,取回所需的数据.Web应用最常使用基于关系模型的数据库,这种数据库也称为SQL数据库,因为它们使用结构化查询语言SQL.不过近年来文档数据库和键-值对数据库成了流行的替代选择,这两种数据库合称为NoSQL数据库   SQL数据库     关系型数据库把数据存储在表中,表为应用中不同的实体建模.     表中的列数是固定的,行数是可变的.列定义表所表示的实体的数据属性.表中的行定义部分或所有列对应的真实数据.     表中有个特殊的列,称为主

前面做的wtform验证是服务器端的验证,需要把数据传输到服务器,服务器验证后再吧结果传输到前端,网络慢的时候,用户体验不好,所以需要前端验证,且后端验证不能少 传统的js或者jquery如果要验证信息,需要把一个个元素下的信息拿下来,再验证,而validation可以根据元素定位,可以直接就验证了 validation官网:https://jqueryvalidation.org/cnd引用地址:https://www.bootcdn.cn/jquery-validate/引用标签:<scri