session

from datetime import timedelta
from flask import Flask, request, session
from flask_session import Session

class Config():
    '''工程配置信息'''
    SECRET_KEY = "NDONAODNO(smspdadDWQm"
    DEBUG = True
    # redis
    REDIS_HOST = "127.0.0.1"
    REDIS_PORT = 6379

    # flask_session用到的配置信息
    SESSION_TYPE ="redis"
    SESSION_USE_SIGNER = True #让cookie中的session_id被加密签名处理
    SESSION_REDIS = redis.StrictRedis(host=REDIS_HOST,port=REDIS_PORT)
    PERMANENT_SESSION_LIFETIME = 864000
    
app = Flask(__name__)
# 从类中读取配置
app.config.from_object(Config)
# 将session保存到redis	
Session(app)

@app.route('/')
def index():
    # 获取session中的数据, 进行判断
    name = session.get('name')
    if name:

        return "欢迎回来, %s" % name  # 已登录
    else:
        return "首页"  # 未登录




@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():
    if request.method == 'GET':  # GET 展示页面

        # 会读取出静态文件的内容包装为响应对象, 并且根据文件类型自动设置content-type
        return app.send_static_file('login.html')

    else:  # POST 获取提交的表单数据, 进行登录认证

        username = request.form.get('username')
        password = request.form.get('password')
        if username == 'zs' and password == '123':
            # 开启session的有效机制 默认为31天有效
            session.permanent = True

            # 记录用户的身份信息  使用session状态保持
            # session也是类字典对象 也可以像字典一样存取数据
            session["name"] = 'zs'

            # 删除session数据
            # session.pop('name')

            return "登录成功"
        else:
            return "登录失败"


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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