初级FLASK框架

1.python环境创建
1.1 在ubuntu 下初始化环境:
pip install virtualenv
pip install virtualenvwrapper
1.2 创建虚拟环境(需要链接网络):
mkvirtualenv flask_12 (flask_12是环境名,自己随意定义)
1.3退出虚拟环境 deactivate
1.4 创建python3的虚拟环境
mkvirtualenv -p python3 falsk_12
1.5 查看所有的虚拟环境 workon
1.6 删除虚拟环境 rmvirtualenv flask-12
1.7 进入虚拟环境 workon flask_12
1.8 查看虚拟环境的安装地址 which python
1.9 安装flask的开发环境
pip install flask==0.10.1
1.20 在pycharm里面创建环境
1.20.1Pure Python下 点击齿轮选择第一个本地环境,路径可以换为1.8 查到的虚拟环境,注意在复制的时候要把空格给去掉
2.下面就可以编写一个helloword框架了:
from flask import Flask
“”” 导入flask包”“”
app = Flask(name)
“”” 固定语法,初始化对象,app的名字可以随意取”“”
@app.route(“/”)
“”“表示url的地址”“”
def index():
return “helloword”
“”“创建函数,函数内部编写业务逻辑
返回值是返回到浏览器展示给用户看的数据”“”
if__name__==’main‘:
app.run()
“”“表示启动flask的应用程序,程序启动会结果会返回helloword”“”

@app.route("/index")
"""加上index之后,浏览浏览器的时候也需要在后面加上index,要不然会报错"""

3.程序加载配置
from flask import Flask
app = Flask(name)
class Config(object):
DEBUG=True
app.config.from_object(Config)
“”“这个是说开启调试模式,这样报错的时候就会知道是那一行报错了,如果没有这个报错就不清楚在哪一行,这个属于对象加载,文本加载觉得比较麻烦就不写了,DEBUG=True也可以写在app.run()里面,比如: app.run(debug=true)

“””
@app.route(“/”)
def index():
return “helloword”
if__name__==’main‘:
app.run()

4.路由的定义:
from flask import Flas
app = Flask(name)

url地址添加参数:需要注意,语法是<>,语法是固定的写法,只能这样写,<中间的名字随意定义> # 定义号参数之后,那么参数必须传递给函数
参数必须要传递给函数,必须要接受参数,不然报错,接受完成之后,可以不用,但是一定要接受
url地址后面的参数必须和函数里面的参数保持一致
@app.route(“/demo1/”)
def demo1(xxxx):
return “demo1 = %s”%xxxx
if name == ‘main‘:
app.run()

5.请求方式
from flask import Flask
from flask import request
app = Flask(name)
默认情况下不支持post请求,只支持get请求,默认支持三种请求方式
@app.route(“/aaaa”,methods=[“GET”,”POST”])
def bbbb():
if request.method == “GET”:
print(“get请求”)
else:
print(“post请求”)
return “index”
if name == ‘main‘:
# app.url_map:表示打印所有的url地址
# 在规则里面,系统规定,第一个参数表示url地址,第二个参数表示请求方式,第三个参数表示函数
print(app.url_map)
app.run()

6.关于json
from flaks import Flask,jsonify,json
app = Flask(name)
@app.route(“/”)
def index():
data={
“name”:”hello”
“age”:18
}
return jsonify(data)
if__name__==’main‘:
app.run()
理解: 通过jsonify方法直接将dict类型转换为json串,jsonify是flask自带的json处理类,专门处理json的,返回为flask结果,因为前端跟后端都是通过json格式交互的,一般都是通过jsonify处理json的结果

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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