夏令营7.31--flask的web应用

首先讲一下在Python3.7中导入flask库的流程:
前提是已安装好Python3.7,因为Python将所有三方包托管到一个公共仓库(pip),因为Python3.7已经包含pip库素所以任何人都能从这个公共仓库下载并安装所有的三方 ,所以我们只需要导入就可以啦!
打开pycharm(python运行工具);

1)方法一:

直接按照如图所示:

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
方法二;
在pycharm软件里面任意打开一个Python文件,然后“Alt+F12”(有的电脑需要按“Fn+Alt+F12”)打开终端输入“pip install flask”:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述导入成功,
打开python终端验证:
在这里插入图片描述
等等步骤王完成则flask导入成功:

成功后会有:
在这里插入图片描述

接着:用flask编写一个简单的web应用程序:‘’Hello, world !”:

from flask import Flask # 导入包

app = Flask(name) # 创建一个Web应用

@app.route(’/’) # 定义路由(Views),可以理解为定义页面的URL
def index():
return “Hello,world !” # 渲染页面

if name == “main”:
app.run(host=‘127.0.0.1’,port=8080) # 运行,指定监听地址为 127.0.0.1:8080

运行:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

分析:

1):
第一行、所有Flask程序都需要进行创建一个实例。Web服务器会使用WSGI协议,将接受到的客户端请求转交给这个对象处理,可以理解为代码中的app
2):
第3行、Flask需要一个参数,这个参数通常是主模块或是包的名字。所以通常会传入 name;Flask用这个参数来决定程序的根目录,以便以后找到资源文件,比如网页中的图片,视频,音频等

3):
第五行、
M:Model ==> 数据库模型

V:Views ==> 可以理解为定义网页的地址,以及渲染网页等

C:Controller ==> 可以理解为 网页功能的逻辑,实现
第五行的V,就是路由。这里的代码的目的就是为我们来指定一个路由,也就是页面的地址。

4):
第六行、使用app.route()装饰器会将URL和执行的**视图函数(函数 index )**的关系保存在app.url_map属性上。当你访问指定的URL时,就会调用这个函数。当遇到第一个return时,就会结束。其中的return就是你的response

5):
第12行: 执行app.run来启动服务器。默认的Flask会监听的地址是127.0.0.1:5000。我们指定host和port参数,就修改了监听地址。 服务启动后,会先判断参数host以及port是否为None,如果为None,就会将host和port修改为默认值。然后会判断debug。然后就会调用werkzeug.serving.run_simple来启动Web服务,默认会使用单进程的werkzeug.serving_BaseWSGIServer来处理客户端的请求
(这里的Werkzeug其实就是WSGI的实现和应用,从中可以发现,Flask是基于Werkzeug开发的。你或许可以去查查Werkzeug的文档,来自己实现一个Web服务框架)

详细博客 web应用:

https://cuiqingcai.com/5888.html

【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
内容概要:本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层,通过线控化(X-By-Wire)和域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制,支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段,当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心,并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态,强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例,展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现,推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群:汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者;具备一定汽车工程或控制系统基础知识的专业人士。; 使用场景及目标:①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构;②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景;③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议:建议结合实际车型和技术标准进行延伸学习,关注政策导向与行业测试动态,注重理论与实车验证相结合,全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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