web.py step by step (2)

本文介绍了一个使用Python Web.py框架创建的简易Web加法器应用。该应用支持通过GET和POST请求进行两个数字的加法运算,并展示了如何处理表单输入及文件上传。

1. 本例将创建一个简单的web加法器,如下图 

 

2. 创建python文件: add.py

支持 POST 和 GET 方法

 

 

3. 启动server

python add.py

 

4. 测试

http://127.0.0.1:8080/add/

或者

http://127.0.0.1:8080/add/?a=2&b=3

 

5. 总结

web.input() 将返回storify类型(字典型),分别对应表单的项与值,

简单的如: http://127.0.0.1:8080/?ex=5

如果要获得ex的值,只需 ap = web.input()

则 ap.ex = 5

 

如果表单中有重复项,比如: http://127.0.0.1:8080/?ex=5&ex=6

这时ex是个list,若要获得ex所有项,需要 ap = web.input(ex=[])

则 ap.ex = [5, 6]

即 web.input 的入参需要指明项的类型

对于上列如果还用 ap = web.input(), 则 ap.ex = 6 (list的最后一项)

 

更复杂的列子参考一个文件上传的例子

这里 myfile 本身就是一个storify类型,所以有 x = web.input(myfile={}) ,如果是 x = web.input(),那么只能获得文件的内容、无法得到文件的名字

 

[参考文档]

http://webpy.org/docs/0.3/api

music_backend/ ├── .dockerignore ├── .env.example # 环境变量示例 ├── .gitignore ├── Dockerfile # Docker构建文件 ├── docker-compose.yml # Docker编排文件 ├── app.py # 应用入口 ├── config.py # 配置管理 ├── requirements.txt # Python依赖 ├── wsgi.py # WSGI入口 ├── docs/ │ └── openapi.yaml # OpenAPI规范 ├── migrations/ # 数据库迁移脚本 ├── models/ # 数据模型 │ ├── __init__.py │ ├── user.py │ ├── song.py │ ├── playlist.py │ ├── history.py │ └── cache.py ├── routes/ # API路由 │ ├── __init__.py │ ├── auth.py │ ├── music.py │ ├── playlist.py │ ├── user.py │ ├── recommendation.py │ ├── search.py │ ├── visualization.py │ ├── download.py │ ├── cache.py │ └── docs.py # API文档 ├── services/ # 业务逻辑 │ ├── __init__.py │ ├── auth_service.py │ ├── music_service.py │ ├── user_service.py │ ├── recommendation_service.py │ └── visualization_service.py ├── tasks/ # 异步任务 │ ├── __init__.py │ ├── audio_tasks.py │ └── cache_tasks.py ├── tests/ # 测试 │ ├── __init__.py │ ├── conftest.py # 测试配置 │ ├── test_auth.py │ ├── test_music.py │ ├── test_playlist.py │ ├── test_search.py │ ├── test_recommendation.py │ ├── test_cache.py │ └── test_security.py # 安全测试 ├── utils/ # 工具类 │ ├── __init__.py │ ├── jwt_helper.py │ ├── storage.py │ ├── audio_processor.py │ ├── lyric_parser.py │ ├── recommendation.py │ ├── pagination.py │ ├── error_handler.py │ ├── cache_manager.py │ ├── range_parser.py │ ├── logger.py │ └── security.py # 安全工具 └── static/ # 静态文件 ├── music/ # 音乐文件 ├── covers/ # 专辑封面 ├── avatars/ # 用户头像 └── waveforms/ # 波形数据 不需要爬虫技术了,根据该项目结构继续优化完整这个python后端项目
10-31
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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