qq_30868737的博客

一、操作步骤1. 导入：import flask,json2. 实例化：api = flask.Flask(__name__)3. 定义接口访问路径及访问方式：@api.route('/index',methods=['get/post/PUT/DELETE'])4. 定义函数，注意需与路径的名称一致，设置返回类型并支持中文：def index(): return json.dumps(ren,ensure_ascii=False)5. 三种格式入参访问接口：5.1 url格式入参：flask.

# -*- coding: utf-8 -*-from sqlalchemy import Column, Integer, Float, JSON, DATE, Text, ForeignKeyfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base# 创建基础的元数据base_one = declarative_base()class AnalysisModule(base_one): """ 模型，将映射到数据库表中

初步印象应该是 django大而全、flask小而精、tornado性能高。底层io处理机制：tornado、gevent、asyncio、aiohttp：自带异步特性，底层使用的是事件循环+协程，nodejs和go语言都得益于协程轻松实现了高并发。tornado 或 go 开发的应用因为自己实现了高效 http 处理的应用只需要部署自己就可以了django和flask： 传统的模型，同步框架，阻塞io模型。api写同步代码，使用celery /apscheduler处理异步任务。python 传统的

下面代码报错results = session.query(SchoolModel).filter_by(exam_id=examId).all()session.delete(results)session.commit()Class 'builtins.list' is not mapped修改代码results = session.query(SchoolModel).filter_by(exam_id=examId).all() for result in r

python字典字典初始化的N种方法#直接赋值a = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}#先新建字典对象，再动态赋值b = dict()b["one"] = 1b["two"] = 2b["three"] = 3#新建字典对象时，通过参数赋值c = dict(one=1, two=2, three=3)#新建字典对象时，通过嵌套的元组和列表来赋值d = dict([("one", 1), ("two", 2), ("three", 3)])#通过zip

不用卸载linux自带的2，python2,3可以共存安装依赖包1）首先安装gcc编译器，gcc有些系统版本已经默认安装，通过 gcc --version 查看，没安装的先安装gccyum -y install gcc2）安装其它依赖包，（注：不要缺少，否则有可能安装python出错，python3.7.0以下的版本可不装 libffi-devel ）yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-

使用Python实现一个简单的接口服务，可以通过get、post方法请求该接口，拿到响应数据。创建一个api_server.py文件，添加代码如下：import flask, jsonfrom flask import request '''flask： web框架，通过flask提供的装饰器@server.route()将普通函数转换为服务登录接口，需要传url、username、passwd'''# 创建一个服务，把当前这个python文件当做一个服务server = flask.Fl

list.append(object) 向列表中添加一个对象objectlist.extend(sequence) 把一个序列seq的内容添加到列表中music_media = ['compact disc', '8-track tape', 'long playing record']new_media = ['DVD Audio disc', 'Super Audio CD']music_media.append(new_media)print music_media['compact di

DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)功能：使用指定的方法填充NA / NaN值参数：value : 变量, 字典, Series, or DataFrame用于填充缺失值（例如0），或者指定为每个索引（对于Series）或列（对于DataFrame）使用哪个字典/Serise/DataFrame的值。（不在字典/Series/Dat

注意：impyla 既可以连接impala， 也可以连接hive环境 ： windows10python版本：3.6hive版本：1.1impyla安装过程安装依赖pip3 install bit_arraypip3 install thriftpip3 install thriftpypip3 install pure_saslpip install --no-deps thrift-sasl==0.2.1安装impylapip3 install impyla连接Hive# -

centos7安装python3及问题解决Centos7中默认的Python版本为2.7，在2020年python官方将不再支持2.7版本的python，所以使用3.x版本的python是必要的下载地址：https://www.python.org/ftp/python选择一个合适的版本：wget https://www.python.org/ftp/python/**.tgztar -z...