webpy服务器(Linux+Web+HTML)

关于利用webpy的框架下,HTML无法加载CSS和背景图片的问题 -----尚未解决,望有大神不吝赐教-----这是我的代码,$def with(content) <html> <head> <title>Gothons From Planet Percal #25</title> <style type="text/css"> body{background-image:url(images\b... 阅读详情

前言:


刚开始在慕课网上面看到了一个webpy的视频,正好自己有个服务器,想搭个网站玩玩,然后webpy比较简单,所以拿这个动手了,以后可能去用别的库去做网页。

网页也是看了一下午的HTML的标签什么的,CSS还没学,随手写了个简单的,带个 POST 请求。

Web程序:


URL解析:


首先在程序开头放上这样一段代码:

urls = ('/','index',
        '/(\d+)', 'read',
        '/(.*)', 'other')
app = web.application(urls, globals())

这样用来匹配访问url,要去执行那个类。

匹配方式,分精确匹配,模糊匹配两种,模糊匹配可以实现带组匹配,即上面加的那一个括号,这样会把括号中匹配的数据以 name 变量传递给类的方法。

实现响应:


每个url匹配后对应一个类,在类里面实现网页中请求的方法就好了,比如 GET,POST 。

class index:

    def __init__(self):
        self.reader = read()

    def GET(self):
        with open('html/index.html', 'rb') as f:
            html = f.read()
        return html

    def POST(self):
        data = web.data()
        data = urllib.unquote_plus(data)
        with open('temp ', 'wb') as f:
            f.write(data)


class read:

    def GET(self, name):
        print name

启动Web程序:


因为是在 Linux 服务器上运行的,直接输入一下代码:

nohup python test.py 45.76.206.109:80 &

记得 ip 后面带上端口号。

HTML网页:


from标签:


这里的 action 大概是指用 method 里面的方法,访问了* [主域名] + [action]*。
例如下面的,相当于 POST 了 acmfish.top/,然后根据 URL 匹配,调用了 index 类的 POST 方法。

<form method="post" action="/">
    <div align="center">
        <label>PID:</label>
        <input type="text" name="PID">
        <input type="submit" value="Submit">
    </div>
</form>

全部代码:


Web程序:


import web

urls = ('/','index',
        '/(\d+)', 'read',
        '/(.*)', 'other')
app = web.application(urls, globals())

class index:

    def __init__(self):
        self.reader = read()

    def GET(self):
        with open('html/index.html', 'rb') as f:
            html = f.read()
        return html

    def POST(self):
        data = web.data()
        return self.reader.GET(data[4:])

class read:

    def __init__(self):
        self.head = '''<html>
<head>
        <meta charset="utf-8"/>
        <title>Code</title>
</head>
<body>
<pre>'''
        self.tail = '''</pre>
</body>
</html>'''

    def GET(self, name):
        path = 'code/'+name
        try:
            with open(path, 'rb') as f:
                text = f.read()
                return text
        except IOError:
            return 'File not find'

class other:
    def GET(self, name):
        return 'Not find'

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

HTML:


<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">

    <title>Get Code</title>
    <style>
        a{
        color:#40668c;
        }
        label{
        color:#000000;
        }
        input{
        color:#000000;
        }
    </style>
</head>
<body>
<h1 align="center">Get Code</h1> <hr color="#000000">
<br><br><br>
<h2 align="center">请直接访问<a href="/1000">45.76.206.109/1000</a>以获取PID为1000题目代码。</h2>
<h2 align="center">或</h2>
<h2 align="center">快捷搜索</h2>
<form method="post" action="/">
    <div align="center">
        <label>PID:</label>
        <input type="text" name="PID">
        <input type="submit" value="Submit">
    </div>
</form>


</body></html>
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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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