20、构建与打包Python微服务:Runnerly项目实践

构建与打包Python微服务:Runnerly项目实践

1. 身份验证与服务交互

在构建应用程序时,身份验证是至关重要的一环。以Runnerly项目为例,其使用Strava的OAuth2 API来连接用户并获取令牌。以下是相关代码示例:

csecret = app.config['STRAVA_CLIENT_SECRET']
access_token = client.exchange_code_for_token(client_id=cid,
                                              client_secret=csecret, code=code)
athlete = client.get_athlete()
email = athlete.email
session['user'] = email
session['token'] = access_token
send_user_to_dataservice(email, access_token)
return redirect('/')

上述代码中, stravalib 库的 Client 类将代码转换为可存储在会话中的令牌,并通过 get_athlete() 方法获取用户信息。最后, send_user_to_dataservice(email, access_token) 函数与DataService微服务交互,确保电子邮件和访问令牌存储在其中。

2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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