转:使用python的Flask实现一个RESTful API服务器端

详细介绍Flask-Restful Flask-RESTful 是一个用于 Flask web 框架的扩展,旨在简化 RESTful API 的开发过程。REST(Representational State Transfer,表述性状态转移)是一种网络应用程序的设计风格和开发方式,基于 HTTP 协议,可以利用 URI、HTTP 方法(如 GET、POST、PUT、DELETE 等)以及表示层数据格式(如 JSON)来创建具有高度可扩展性的服务。 阅读详情

http://www.cnblogs.com/vovlie/p/4178077.html

使用python的Flask实现一个RESTful API服务器端[翻译]

最近这些年,REST已经成为web services和APIs的标准架构,很多APP的架构基本上是使用RESTful的形式了。

本文将会使用python的Flask框架轻松实现一个RESTful的服务。

REST的六个特性:

  • Client-Server:服务器端与客户端分离。
  • Stateless(无状态):每次客户端请求必需包含完整的信息,换句话说,每一次请求都是独立的。
  • Cacheable(可缓存):服务器端必需指定哪些请求是可以缓存的。
  • Layered System(分层结构):服务器端与客户端通讯必需标准化,服务器的变更并不会影响客户端。
  • Uniform Interface(统一接口):客户端与服务器端的通讯方法必需是统一的。
  • Code on demand(按需执行代码?):服务器端可以在上下文中执行代码或者脚本?

Servers can provide executable code or scripts for clients to execute in their context. This constraint is the only one that is optional.(没看明白)

RESTful web service的样子

REST架构就是为了HTTP协议设计的。RESTful web services的核心概念是管理资源。资源是由URIs来表示,客户端使用HTTP当中的'POST, OPTIONS, GET, PUT, DELETE'等方法发送请求到服务器,改变相应的资源状态。

HTTP请求方法通常也十分合适去描述操作资源的动作:

HTTP方法动作例子
GET获取资源信息

http://example.com/api/orders

(检索订单清单)

GET获取资源信息

http://example.com/api/orders/123

(检索订单 #123)

POST创建一个次的资源

http://example.com/api/orders

(使用带数据的请求,创建一个新的订单)

PUT更新一个资源

http://example.com/api/orders/123

(使用带数据的请求,更新#123订单)

DELETE删除一个资源

http://example.com/api/orders/123

删除订单#123

REST请求并不需要特定的数据格式,通常使用JSON作为请求体,或者URL的查询参数的一部份。

设计一个简单的web service

下面的任务将会练习设计以REST准则为指引,通过不同的请求方法操作资源,标识资源的例子。

我们将写一个To Do List 应用,并且设计一个web service。第一步,规划一个根URL,例如:

http://[hostname]/todo/api/v1.0/

上面的URL包括了应用程序的名称、API版本,这是十分有用的,既提供了命名空间的划分,同时又与其它系统区分开来。版本号在升级新特性时十分有用,当一个新功能特性增加在新版本下面时,并不影响旧版本。

第二步,规划资源的URL,这个例子十分简单,只有任务清单。

规划如下:

HTTP方法URI动作
GEThttp://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks检索任务清单
GEThttp://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id]检索一个任务
POSThttp://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks创建一个新任务
PUThttp://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id]更新一个已存在的任务
DELETEhttp://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id]删除一个任务

我们定义任务清单有以下字段:

  • id:唯一标识。整型。
  • title:简短的任务描述。字符串型。
  • description:完整的任务描述。文本型。
  • done:任务完成状态。布尔值型。

以上基本完成了设计部份,接下来我们将会实现它!

 简单了解Flask框架

Flask好简单,但是又很强大的Python web 框架。这里有一系列教程Flask Mega-Tutorial series。(注:Django\Tornado\web.py感觉好多框:()

在我们深入实现web service之前,让我们来简单地看一个Flask web 应用的结构示例。

这里都是在Unix-like(Linux,Mac OS X)操作系统下面的演示,但是其它系统也可以跑,例如windows下的Cygwin。可能命令有些不同吧。(注:忽略Windows吧。)

先使用virtualenv安装一个Flask的虚拟环境。如果没有安装virtualenv,开发python必备,最好去下载安装。https://pypi.python.org/pypi/virtualenv

复制代码
$ mkdir todo-api
$ cd todo-api
$ virtualenv flask
New python executable in flask/bin/python
Installing setuptools............................done.
Installing pip...................done.
$ flask/bin/pip install flask
复制代码

 这样做好了一个Flask的开发环境,开始创建一个简单的web应用,在当前目录里面创建一个app.py文件:

复制代码
#!flask/bin/python
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return "Hello, World!"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
复制代码

去执行app.py:

$ chmod a+x app.py
$ ./app.py
 * Running on http://127.0.0.1:5000/
 * Restarting with reloader

现在可以打开浏览器,输入http://localhost:5000去看看这个Hello,World!

好吧,十分简单吧。我们开始转换到RESTful service!

使用Python 和 Flask实现RESTful services

使用Flask建立web services超级简单。

当然,也有很多Flask extensions可以帮助建立RESTful services,但是这个例实在太简单了,不需要使用任何扩展。

这个web service提供增加,删除、修改任务清单,所以我们需要将任务清单存储起来。最简单的做法就是使用小型的数据库,但是数据库并不是本文涉及太多的。可以参考原文作者的完整教程。Flask Mega-Tutorial series

在这里例子我们将任务清单存储在内存中,这样只能运行在单进程和单线程中,这样是不适合作为生产服务器的,若非就必需使用数据库了。

现在我们准备实现第一个web service的入口点:

复制代码
#!flask/bin/python
from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

tasks = [
    {
        'id': 1,
        'title': u'Buy groceries',
        'description': u'Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol', 
        'done': False
    },
    {
        'id': 2,
        'title': u'Learn Python',
        'description': u'Need to find a good Python tutorial on the web', 
        'done': False
    }
]

@app.route('/todo/api/v1.0/tasks', methods=['GET'])
def get_tasks():
    return jsonify({'tasks': tasks})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
复制代码

正如您所见,并没有改变太多代码。我们将任务清单存储在list内(内存),list存放两个非常简单的数组字典。每个实体就是我们上面定义的字段。

而 index 入口点有一个get_tasks函数与/todo/api/v1.0/tasks URI关联,只接受http的GET方法。

这个响应并非一般文本,是JSON格式的数据,是经过Flask框架的 jsonify模块格式化过的数据。

使用浏览器去测试web service并不是一个好的办法,因为要创建不同类弄的HTTP请求,事实上,我们将使用curl命令行。如果没有安装curl,快点去安装一个。

像刚才一样运行app.py。

打开一个终端运行以下命令:

复制代码
$ curl -i http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks
HTTP/1.0 200 OK
Content-Type: application/json
Content-Length: 294
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 04:53:53 GMT

{
  "tasks": [
    {
      "description": "Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol",
      "done": false,
      "id": 1,
      "title": "Buy groceries"
    },
    {
      "description": "Need to find a good Python tutorial on the web",
      "done": false,
      "id": 2,
      "title": "Learn Python"
    }
  ]
}
复制代码

这样就调用了一个RESTful service方法!

现在,我们写第二个版本的GET方法获取特定的任务。获取单个任务:

复制代码
from flask import abort

@app.route('/todo/api/v1.0/tasks/<int:task_id>', methods=['GET'])
def get_task(task_id):
    task = filter(lambda t: t['id'] == task_id, tasks)
    if len(task) == 0:
        abort(404)
    return jsonify({'task': task[0]})
复制代码

 第二个函数稍稍复杂了一些。任务的id包含在URL内,Flask将task_id参数传入了函数内。

通过参数,检索tasks数组。如果参数传过来的id不存在于数组内,我们需要返回错误代码404,按照HTTP的规定,404意味着是"Resource Not Found",资源未找到。

如果找到任务在内存数组内,我们通过jsonify模块将字典打包成JSON格式,并发送响应到客户端上。就像处理一个实体字典一样。

试试使用curl调用:

复制代码
$ curl -i http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks/2
HTTP/1.0 200 OK
Content-Type: application/json
Content-Length: 151
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 05:21:50 GMT

{
  "task": {
    "description": "Need to find a good Python tutorial on the web",
    "done": false,
    "id": 2,
    "title": "Learn Python"
  }
}
$ curl -i http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks/3
HTTP/1.0 404 NOT FOUND
Content-Type: text/html
Content-Length: 238
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 05:21:52 GMT

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 3.2 Final//EN">
<title>404 Not Found</title>
<h1>Not Found</h1>
<p>The requested URL was not found on the server.</p><p>If you     entered the URL manually please check your spelling and try again.</p>
复制代码

当我们请求#2 id的资源时,可以获取,但是当我们请求#3的资源时返回了404错误。并且返回了一段奇怪的HTML错误,而不是我们期望的JSON,这是因为Flask产生了默认的404响应。客户端需要收到的都是JSON的响应,因此我们需要改进404错误处理:

from flask import make_response

@app.errorhandler(404)
def not_found(error):
    return make_response(jsonify({'error': 'Not found'}), 404)

这样我们就得到了友好的API错误响应:

复制代码
$ curl -i http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks/3
HTTP/1.0 404 NOT FOUND
Content-Type: application/json
Content-Length: 26
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 05:36:54 GMT

{
  "error": "Not found"
}
复制代码

接下来我们实现 POST 方法,插入一个新的任务到数组中:

复制代码
from flask import request

@app.route('/todo/api/v1.0/tasks', methods=['POST'])
def create_task():
    if not request.json or not 'title' in request.json:
        abort(400)
    task = {
        'id': tasks[-1]['id'] + 1,
        'title': request.json['title'],
        'description': request.json.get('description', ""),
        'done': False
    }
    tasks.append(task)
    return jsonify({'task': task}), 201
复制代码

 request.json里面包含请求数据,如果不是JSON或者里面没有包括title字段,将会返回400的错误代码。

当创建一个新的任务字典,使用最后一个任务id数值加1作为新的任务id(最简单的方法产生一个唯一字段)。这里允许不带description字段,默认将done字段值为False。

将新任务附加到tasks数组里面,并且返回客户端201状态码和刚刚添加的任务内容。HTTP定义了201状态码为“Created”。

测试上面的新功能:

复制代码
$ curl -i -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{"title":"Read a book"}' http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks
HTTP/1.0 201 Created
Content-Type: application/json
Content-Length: 104
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 05:56:21 GMT

{
  "task": {
    "description": "",
    "done": false,
    "id": 3,
    "title": "Read a book"
  }
}
复制代码

注意:如果使用原生版本的curl命令行提示符,上面的命令会正确执行。如果是在Windows下使用Cygwin bash版本的curl,需要将body部份添加双引号:

curl -i -H "Content-Type: application/json" -X POST -d "{"""title""":"""Read a book"""}" http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks

基本上在Windows中需要使用双引号包括body部份在内,而且需要三个双引号转义序列。

完成上面的事情,就可以看到更新之后的list数组内容:

复制代码
$ curl -i http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks
HTTP/1.0 200 OK
Content-Type: application/json
Content-Length: 423
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 05:57:44 GMT

{
  "tasks": [
    {
      "description": "Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol",
      "done": false,
      "id": 1,
      "title": "Buy groceries"
    },
    {
      "description": "Need to find a good Python tutorial on the web",
      "done": false,
      "id": 2,
      "title": "Learn Python"
    },
    {
      "description": "",
      "done": false,
      "id": 3,
      "title": "Read a book"
    }
  ]
}
复制代码

剩余的两个函数如下:

复制代码
@app.route('/todo/api/v1.0/tasks/<int:task_id>', methods=['PUT'])
def update_task(task_id):
    task = filter(lambda t: t['id'] == task_id, tasks)
    if len(task) == 0:
        abort(404)
    if not request.json:
        abort(400)
    if 'title' in request.json and type(request.json['title']) != unicode:
        abort(400)
    if 'description' in request.json and type(request.json['description']) is not unicode:
        abort(400)
    if 'done' in request.json and type(request.json['done']) is not bool:
        abort(400)
    task[0]['title'] = request.json.get('title', task[0]['title'])
    task[0]['description'] = request.json.get('description', task[0]['description'])
    task[0]['done'] = request.json.get('done', task[0]['done'])
    return jsonify({'task': task[0]})

@app.route('/todo/api/v1.0/tasks/<int:task_id>', methods=['DELETE'])
def delete_task(task_id):
    task = filter(lambda t: t['id'] == task_id, tasks)
    if len(task) == 0:
        abort(404)
    tasks.remove(task[0])
    return jsonify({'result': True})
复制代码

delete_task函数没什么太特别的。update_task函数需要检查所输入的参数,防止产生错误的bug。确保是预期的JSON格式写入数据库里面。

测试将任务#2的done字段变更为done状态:

复制代码
$ curl -i -H "Content-Type: application/json" -X PUT -d '{"done":true}' http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks/2
HTTP/1.0 200 OK
Content-Type: application/json
Content-Length: 170
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 07:10:16 GMT

{
  "task": [
    {
      "description": "Need to find a good Python tutorial on the web",
      "done": true,
      "id": 2,
      "title": "Learn Python"
    }
  ]
}
复制代码

改进Web Service接口

当前我们还有一个问题,客户端有可能需要从返回的JSON中重新构造URI,如果将来加入新的特性时,可能需要修改客户端。(例如新增版本。)

我们可以返回整个URI的路径给客户端,而不是任务的id。为了这个功能,创建一个小函数生成一个“public”版本的任务URI返回:

复制代码
from flask import url_for

def make_public_task(task):
    new_task = {}
    for field in task:
        if field == 'id':
            new_task['uri'] = url_for('get_task', task_id=task['id'], _external=True)
        else:
            new_task[field] = task[field]
    return new_task
复制代码

通过Flask的url_for模块,获取任务时,将任务中的id字段替换成uri字段,并且把值改为uri值。

当我们返回包含任务的list时,通过这个函数处理后,返回完整的uri给客户端:

@app.route('/todo/api/v1.0/tasks', methods=['GET'])
def get_tasks():
    return jsonify({'tasks': map(make_public_task, tasks)})

现在看到的检索结果:

复制代码
$ curl -i http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks
HTTP/1.0 200 OK
Content-Type: application/json
Content-Length: 406
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 18:16:28 GMT

{
  "tasks": [
    {
      "title": "Buy groceries",
      "done": false,
      "description": "Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol",
      "uri": "http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks/1"
    },
    {
      "title": "Learn Python",
      "done": false,
      "description": "Need to find a good Python tutorial on the web",
      "uri": "http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks/2"
    }
  ]
}
复制代码

这种办法避免了与其它功能的兼容,拿到的是完整uri而不是一个id。

RESTful web service的安全认证

我们已经完成了整个功能,但是我们还有一个问题。web service任何人都可以访问的,这不是一个好主意。

当前service是所有客户端都可以连接的,如果有别人知道了这个API就可以写个客户端随意修改数据了。 大多数教程没有与安全相关的内容,这是个十分严重的问题。

最简单的办法是在web service中,只允许用户名和密码验证通过的客户端连接。在一个常规的web应用中,应该有登录表单提交去认证,同时服务器会创建一个会话过程去进行通讯。这个会话过程id会被存储在客户端的cookie里面。不过这样就违返了我们REST中无状态的规则,因此,我们需求客户端每次都将他们的认证信息发送到服务器。

 为此我们有两种方法表单认证方法去做,分别是 Basic 和 Digest。

这里有有个小Flask extension可以轻松做到。首先需要安装 Flask-HTTPAuth :

$ flask/bin/pip install flask-httpauth

假设web service只有用户 ok 和密码为 python 的用户接入。下面就设置了一个Basic HTTP认证:

复制代码
from flask.ext.httpauth import HTTPBasicAuth
auth = HTTPBasicAuth()

@auth.get_password
def get_password(username):
    if username == 'ok':
        return 'python'
    return None

@auth.error_handler
def unauthorized():
    return make_response(jsonify({'error': 'Unauthorized access'}), 401)
复制代码

get_password函数是一个回调函数,获取一个已知用户的密码。在复杂的系统中,函数是需要到数据库中检查的,但是这里只是一个小示例。

当发生认证错误之后,error_handler回调函数会发送错误的代码给客户端。这里我们自定义一个错误代码401,返回JSON数据,而不是HTML。

将@auth.login_required装饰器添加到需要验证的函数上面:

@app.route('/todo/api/v1.0/tasks', methods=['GET'])
@auth.login_required
def get_tasks():
    return jsonify({'tasks': tasks})

现在,试试使用curl调用这个函数:

复制代码
$ curl -i http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks
HTTP/1.0 401 UNAUTHORIZED
Content-Type: application/json
Content-Length: 36
WWW-Authenticate: Basic realm="Authentication Required"
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 06:41:14 GMT

{
  "error": "Unauthorized access"
}
复制代码

这里表示了没通过验证,下面是带用户名与密码的验证:

复制代码
$ curl -u ok:python -i http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks
HTTP/1.0 200 OK
Content-Type: application/json
Content-Length: 316
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 06:46:45 GMT

{
  "tasks": [
    {
      "title": "Buy groceries",
      "done": false,
      "description": "Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol",
      "uri": "http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks/1"
    },
    {
      "title": "Learn Python",
      "done": false,
      "description": "Need to find a good Python tutorial on the web",
      "uri": "http://localhost:5000/todo/api/v1.0/tasks/2"
    }
  ]
}
复制代码

这个认证extension十分灵活,可以随指定需要验证的APIs。

为了确保登录信息的安全,最好的办法还是使用https加密的通讯方式,客户端与服务器端传输认证信息都是加密过的,防止第三方的人去看到。

当使用浏览器去访问这个接口,会弹出一个丑丑的登录对话框,如果密码错误就回返回401的错误代码。为了防止浏览器弹出验证对话框,客户端应该处理好这个登录请求。

有一个小技巧可以避免这个问题,就是修改返回的错误代码401。例如修改成403(”Forbidden“)就不会弹出验证对话框了。

@auth.error_handler
def unauthorized():
    return make_response(jsonify({'error': 'Unauthorized access'}), 403)

当然,同时也需要客户端知道这个403错误的意义。

最后

还有很多办法去改进这个web service。

事实上,一个真正的web service应该使用真正的数据库。使用内存数据结构有非常多的限制,不要用在实际应用上面。

另外一方面,处理多用户。如果系统支持多用户认证,则任务清单也是对应多用户的。同时我们需要有第二种资源,用户资源。当用户注册时使用POST请求。使用GET返回用户信息到客户端。使用PUT请求更新用户资料,或者邮件地址。使用DELETE删除用户账号等。

通过GET请求检索任务清单时,有很多办法可以进扩展。第一,可以添加分页参数,使客户端只请求一部份数据。第二,可以添加筛选关键字等。所有这些元素可以添加到URL上面的参数。

原文来自:http://blog.miguelgrinberg.com/post/designing-a-restful-api-with-python-and-flask

只是看到教程写得很详细,试试拿来翻译理解,未经作者同意。


flask + sqlite3 + android 构建RESTful API实现个人信息查询系统 (上(服务器端)) 手里有一些数据,原来是xls格式的,需要查询一些信息的时候用ecxel很不方便,所以便想做一套查询系统,最好是Andriod的,随时随地就可以查询,说干就干。 一、服务器端 1.1 以前没有接触过后端,只做过安卓和前端,在问了其他人和上网搜索比较之后,有以下几种方案: 1.webservice 2.Java 3.Python的flask 考虑到服务器的配置比较低(1核、1G、 阅读详情

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weixin_39707597的博客 265

戴维南和诺顿定理到底怎么选?一个实际维修案例讲透两种等效电路用法

本文通过工业电源模块维修案例,详细解析戴维南和诺顿定理在实际电路分析中的选择策略。针对电压敏感型故障、电流分配问题及功率传输异常,提供三大黄金法则,帮助工程师高效选择等效电路方法,提升故障排查效率。特别强调诺顿定理在电流分析中的优势。

weixin_31854867的博客 357

逆向某团mtgsig参数时,我踩过的3个坑:从H5guard混淆到Python校验

本文详细解析了逆向某团mtgsig参数时遇到的三大挑战:H5guard混淆破解、环境补全检测与Python结果校验。通过实战案例,揭示了JavaScript加密算法的逆向技巧,包括控制流混淆拆解、隐蔽环境检测点规避以及跨语言校验的解决方案,为开发者提供了一套完整的逆向工程避坑指南。

weixin_27722377的博客 1061

python flask高级编程之restful_使用python的Flask实现一个RESTful API服务器端[翻译]

最近这些年,REST已经成为web services和APIs的标准架构,很多APP的架构基本上是使用RESTful的形式了。本文将会使用python的Flask框架轻松实现一个RESTful的服务。REST的六个特性:Client-Server:服务器端与客户端分离。Stateless(无状态):每次客户端请求必需包含完整的信息,换句话说,每一次请求都是独立的。Cacheable(可缓存):服务...

weixin_39533280的博客 317

Windows/Linux双平台实战:QtCreator构建套件配置全攻略(含GCC/G++/GDB/CMake)

本文详细介绍了在Windows和Linux双平台下配置QtCreator构建套件的完整流程,涵盖GCC/G++、GDB和CMake等核心工具链的设置技巧。通过分步指导和实用示例,帮助开发者解决跨平台开发中的配置难题,提升Qt应用开发效率。特别针对QtCreator新手和需要在多平台切换的开发者提供了全面的配置指南。

weixin_28836507的博客 470

使用python的Flask实现一个简单RESTful API服务器端

找了一篇教程学习了一下,为了加深印象照着写了一遍存下来,原文链接如下:传送门REST的六个特性 Client-Server:服务器端与客户端分离。 Stateless(无状态):每次客户端请求必需包含完整的信息,换句话说,每一次请求都是独立的。 Cacheable(可缓存):服务器端必需指定哪些请求是可以缓存的。 Layered System(分层结构):服务器端与客户端通讯必需标准化,服务器的变更

say_c_box的博客 5540

医疗AI Agent实战:从零搭建一个能看病的智能助手(附完整代码)

本文详细介绍了如何从零搭建一个医疗AI Agent智能助手,涵盖核心架构设计、症状推理引擎开发、安全与合规实现以及系统集成等关键环节。通过完整的代码示例和实战案例,帮助开发者快速构建具备医疗咨询能力的智能Agent,提升医疗服务的效率和质量。

ss78901的博客 465

高效静音黑科技 —— 单相直流无刷电机驱动器

然而,传统的BLDC电机驱动通常依赖于三相架构,电路复杂,成本高昂,且在低功率应用中显得有些“大材小用”。单相直流无刷电机驱动器作为一项高效、静音、经济的技术,正逐渐改变着各个领域的电机驱动方式。其精巧的控制策略、显著的优势以及广阔的应用前景,都预示着这项技术将在未来扮演越来越重要的角色。它相较于传统的三相驱动,显著简化了电路结构,降低了成本,尤其适用于低功率、对静音要求极高的应用场景。通过这些模块的协同工作,单相直流无刷电机驱动器能够实现对电机速度、扭矩的精确控制,并最大程度地降低噪声和振动。

wen8789的博客 1763

Python Flask高级编程之RESTFul API前后端分离(学习笔记)

接下来,我们需要定义 API 的路由和处理函数。在 Flask 中,可以使用@app.route这里的/users表示路由的路径,表示这个路由只支持 GET 方法。get_users函数是这个路由的处理函数,它返回一个 JSON 格式的用户列表。同样的,我们还可以定义其他路由和处理函数,比如获取指定用户信息、添加用户、修改用户信息和删除用户等。

weixin_45897172的博客 2586

英飞凌 AURIX TC3XX 系列单片机的 NVM-Flash 介绍

简单介绍英飞凌 AURIX TC3XX 系列多核单片机的 Flash,便于快速上手使用

大橙子的博客 6637

使用 flask 实现一个简单的可以返回 json 的 RESTful API 服务端

UpmApi.py from flask import Flask from flask import jsonify import random app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello World!' @app.route('/user/check', methods=["GE...

HeatDeath的博客 3845

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云语义分割的电力线提取及聚类研究

在现代社会,电力一直扮演着最重要的角色之一。它不仅与人民的生活息息相关,更是一个国家发展的命脉。近年来,随着我国各特高压输电线路建成(比如2022年1月份白鹤滩江苏特高压输电线路的放线)以及电网规模的不断扩大,我国年发电量稳步上升,人民的生活水平越来越高。我国土地辽阔,输电线路分布广泛,再加上地形环境复杂多样,电力线可能遭受风吹雨晒甚至是冰雪寒灾的影响。因此,为了保障电力线的可靠供电,防止停电意外发生,电力部门要定期对输电线路进行检查。目前我国主要。

getusushu的博客 1010

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

python使用restful_使用python的Flask实现一个RESTful API服务器端[翻译]

最近这些年,REST已经成为web services和APIs的标准架构,很多APP的架构基本上是使用RESTful的形式了。本文将会使用python的Flask框架轻松实现一个RESTful的服务。REST的六个特性:Client-Server:服务器端与客户端分离。Stateless(无状态):每次客户端请求必需包含完整的信息,换句话说,每一次请求都是独立的。Cacheable(可缓存):服务...

weixin_39900023的博客 187

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

使用python的Flask实现一个RESTful API服务器端[翻译]

使用python的Flask实现一个RESTful API服务器端[翻译] - Vovolie - 博客园 http://www.cnblogs.com/vovlie/p/4178077.html

oFAITH12345的专栏 1177

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

python flask高级编程之restful_python Flask实现restful api service

一直在用node.js做后端,要逐步涉猎大数据范围,注定绕不过python,因此决定把一些成熟的东西用python来重写,一是开拓思路、通过比较来深入学习python;二是有目标,有动力,希望能持之以恒的坚持下去。项目介绍用python语言来写一个restful api service,数据库使用mysql。因为只做后端微服务,并且ORM的实现方式,采用自动生成SQL的方式来完成,因此选择了轻量级...

weixin_39608509的博客 161

从 RESTful API 到 GraphQL:使用 Python 构建后端服务

本篇文章将介绍如何使用 Python 构建 RESTful API 和 GraphQL 服务,比较它们的优缺点,并展示实际代码示例。使用 Python,无论是 Flask 构建 RESTful API,还是 Graphene 构建 GraphQL 服务,都能快速上手开发高效、可靠的后端服务。你可以结合实际项目尝试这两种方式,选择最适合自己的技术栈!RESTful API 是经典的设计模式,适合简单的 CRUD 操作,而 GraphQL 提供了更强的灵活性和高效性,尤其在前端需求多变的场景下表现突出。

一名热衷于技术的全栈开发者,专注于前端与后端的全面技术探索。在这里,我将分享我在技术领域的学习与成长,助力更多开发者的进步。 1042

使用python的Flask实现一个RESTful API服务器端

最近这些年,REST已经成为web services和APIs的标准架构,很多APP的架构基本上是使用RESTful的形式了。 本文将会使用python的Flask框架轻松实现一个RESTful的服务。 REST的六个特性: Client-Server:服务器端与客户端分离。Stateless(无状态):每次客户端请求必需包含完整的信息,换句话说,每一次请求都是独立的。Cache

张肖的博客 2599
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