Flask学习笔记:创建Flask应用的准备工作

1. 安装Python

Python官方网站下载Python,并安装,确保将Python添加到了环境变量。

在命令行输入python, 如果同时安装了Python 2.x 和 3.x ,输入 py -2 进入2.x的交互式解释器,输入 py -3 进入3.x的交互式解释器。当命令行窗口显示如下所示的画面,则代表python已经安装成功了:

Python 3.5.2 (v3.5.2:4def2a2901a5, Jun 25 2016, 22:18:55) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

可以输入 exit()来退出交互式解释器。


2. 使用pip工具安装Python包

输入以下命令安装Python包:

$ pip install <package-name>

如果你同时安装了 2.x 和 3.x,又需要安装3.x版本的包的话,可以使用以下命令显式的指定要安装的版本:

$ pip3 install <package-name>
3. 安装虚拟环境

虚拟环境在当你电脑上的不同项目依赖不同版本的Python及包时很有用,在激活虚拟环境后安装python包不会是全局的。

如果你使用的是Python 3,虚拟环境已经包含在里面,所以你只需要进入项目的主目录,输入以下命令来创建虚拟环境:

$ py -3 -m venv venv

这个命令的意思是,你要求Python运行venv包,创建一个名为venv的虚拟环境。第一个venv参数是Python的虚拟环境包的名字,第二个venv参数是我创建的这个虚拟环境的名字。如果你觉得困惑,你可以将第二个venv参数替换为其他名字。

如果你使用的是3.4之前的版本(包括2.7),虚拟环境并不是自带的,你得下载安装一个名为virtualenv的第三方工具,virtualenv安装好之后,你可以使用以下命令创建虚拟环境:

$ virtualenv venv

然后输入以下命令激活虚拟环境:

$ source venv/bin/activate

如果你使用的是windows系统,输入以下命令激活:

$ venv\Scripts\activate

退出虚拟环境的命令如下:

(venv) $ deactivate


4. 安装flask

现在,你可以安装flask了:

(venv) $ pip install flask

你可以通过进入命令行,输入以下命令来确认flask已经成功安装,如果没有成功安装,解释器会抛出异常:

>> import flask
>> _

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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