flask-----if语句

flask框架中,html的控制语句的写法,flask中条件语句ifelse flask框架中,html的控制语句的写法,flask中条件语句ifelse html文件 里面要有百分号 里面含有条件语句哦 要记得endif 注意: html文件,展示在网页的,要放在这个文件夹里面哦 app的代码 我们再看一下之前的那个flask主要的 前面要from flask import render_template 结果 根据男女 颜色不一样了哦 我们也可以尝试elif,举... 阅读详情

                                           if语句

{% if user.is_logged_in() %}
    <a href='/logout'>Logout</a>
{% else %}
    <a href='/login'>Login</a>
{% endif %}
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>
    {% if user %}
       <a href="#"> {{ user.username}}</a>
       <a href="#">注销</a>
    {% else %}
       <a href="#">登录</a>
       <a href="#">注册</a>
    {% endif %}
</body>
</html>
#encoding:utf-8
from flask import Flask,render_template

app = Flask(__name__)


@app.route('/<is_login>/')#127.0.0.1:5000/参数
def index(is_login):
    if is_login=='1':
        user={
            'username':u'二狗',
            'age':18
       }
        return render_template('index.html',user=user)
    else:
         return render_template('index.html')


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








爬虫日记(42):Flask模板中的if语句 在Flask模板中也设计了一些控制语句,跟python的语句有点像,但是有一些是不一样的,所以还是要认真地学习一下。由于模板中可以传入变量,那么模板就可以根据变量的值为真或假来判断是否输出某部分HTML内容,这样就可以更改不同用户的页面,也可以根据不同浏览器来进行渲染,也可以根据不同平台来渲染,进而适应不一样的设备。 jinja2中的if语句类似与Python的if语句,它也具有单分支,多分支等多种结构,不同的是,条件语句不需要使用冒号结尾,而结束控制语句,需要使用endif关键字。 {% if . 阅读详情

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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")

flask之控制语句 if 语句与for语句

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JINKELA_
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