02 2018 档案
摘要：前面已经介绍了django的各种用法，从这一章开始，将实际搭建一个blog系统。 首先我们需要设计blog的模型，在models.py中添加如下内容 # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import unicode_literals import sys
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摘要：和栈的先进后出不同，队列的形式是先进先出，队列的想法来自于生活中排队的策略， 顾客在付款结账的时候，按照到来的先后顺序排队结账。先来的顾客先结账，后来的顾客后结账。 队列有两种实现形式：１ 顺序表实现 ２ 循环顺序表 首先来看下顺序表的实现，在python中，队列的实现用list来写十分的方便。实现
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摘要：在前面的２章中，我们开发了一个自己的web服务器，在这一章节学习如何让http server处理多个http请求。 在这一章的测试中要用到curl命令。在Linux中curl是一个利用URL规则在命令行下工作的文件传输工具，可以说是一款很强大的http命令行工具。它支持文件的上传和下载，是综合传输工
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摘要：安装wireshark软件后，打开进行抓包的时候会提示权限不足．原因是普通用户没有执行权限，也打不开网络端口捕捉，因为dumpcap需要root权限。 产生这种问题的原因：比如：wireshark在进行插件型添加的时候，正常情况下是需要在用户权限下才可以运行插件。可以参考wireshark中的/us
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摘要：首先来介绍下ＷＳＧＩ．我们在写django或者flask程序的时候，可以通过request直接将客户端浏览器上的信息取下来．这也省去了我们自己去解析ＨＴＴＰ协议的时间．这其中的就是python自己实现的ＷＳＧＩ解析程序． ＷＳＧＩ全称是Web Service Gateway Interface, W
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摘要：这个读书笔记是学习Let’s Build A Web Server系列。原文地址： https://ruslanspivak.com/lsbaws-part1/ 包含３个部分 python有很多web框架，django,flask,tornodo,web.py。我们可以基于这些框架来开发我们的网站。
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摘要：前面介绍了numpy和pandas的数据计算功能．但是这些数据都是我们自己手动输入构造的．如果不能将数据自动导入到python中，那么这些计算也没有什么意义．这一章将介绍数据如何加载以及存储． 首先来看读写文本格式的数据 pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数．如下
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摘要：我们用pycharm去新建Flask项目的时候，会默认生成开发文件．如下，其中包括static,templates,flask1_prj.py文件 在最初开始的时候，我们的app等声明都是在flask1_prj.py中进行的，然后程序实例的运行也是在一起的．就像下面的这样 app = Flask(_
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摘要：在Flask中需要配置各种各样的参数。比如设置秘钥，比如上一章介绍到的配置数据库类型。 app.config['SECRET_KEY']=os.urandom(20) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI']='sqlite:///'+os.path.join(ba
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摘要：pandas对象拥有一组常用的数学和统计方法，大部分都属于约简和汇总统计，用于从Series中提取单个的值，或者从DataFrame中的行或列中提取一个Series。相比Numpy而言，Numpy都是基于没有缺失数据的假设而构建的。 来看一个简单的例子 In [6]: df=DataFrame([[
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摘要：常用的数据库有关系数据库和ＮＯＳＱＬ数据库。python支持各种类型的数据库。但是写数据库有一个很麻烦的地方就是要经常写数据库语句，如果你不想写数据库语句的话，那么在flask中可以使用sqlalchemy的方式来进行数据库操作。 首先安装flask-sqlalchemy扩展。pip install
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摘要：栈和队列也是数据结构中经常用到的一种容器．栈是先进后出ＦＩＬＯ，队列是先进先出ＦＩＦＯ．在Ｃ语言中，栈可以用数组或者链表来实现，在python中，list也就是列表也可以当做栈使用．比如在尾部压入元素可以用append的方法，压出元素可以用pop的方法．访问栈定元素可以用list[-1]的方法．但是
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摘要：客户端发送的所有通过ＰＯＳＴ发出的请求信息都可以通过request.form获取．但是如果我们要生成表单的ＨＴＭＬ代码和验证提交的表单数据那么就需要采用另外的方法．Flask-WTF扩展可以把处理web表单的过程变得更简单． Flask-WTF能保护所有表单免受ＣＳＲＦ的攻击．至于ＣＳＲＦ的原理参考
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摘要：Pandas有两个主要的数据结构：Series和DataFrame． Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据以及一组与之相关的数据标签构成．来看下它的使用过程 In [1]: from pandas import Series,DataFrame In [2]: import pand
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摘要：模板是一个包含响应文本的文件，其中包含用占位变量表示的动态部分，具体值只在请求的上下文中才能知道．使用真实值替换变量，再返回最终得到的响应字符串．这个过程称为渲染，为了渲染模板，Flask使用了一个名为Jinja2的强大模板引擎． 前面的视图函数中，我们是通过return 'Hello World!
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摘要：python有两个比较出名的网络框架，一个是django，一个是flask. 之前的django文章里面介绍了django的各种用法，这个系列开始介绍flask的用法．相比与django，flask更加简单，透明，flask没有django支持的那么多框架，比如admin等．但是也正是因为没有这么多
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