Flask

简介： pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。 echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。 使用 pyecharts 可以生成独立的网页，也可以在 flask , Django 中集成使用。 特性： 简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用 囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有 支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab 可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架 高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表 详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目 多达 400+ 地图文件以及原生的百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持 pip 安装 CMD: pip install pyecharts 显示successfully，表示安装成功，目前版本为1.4.0 pyecharts包含的图表 　　Bar（柱状图/条形图） 　　Bar3D（3D 柱状图） 　　Boxplot（箱形图） 　　EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图） 　　Funnel（漏斗图） 　　Gauge（仪表盘） 　　Geo（地理坐标系） 　　Graph

Python实战社群 Java实战社群 长按识别下方二维码， 按需求添加 扫码关注添加客服 进Python社群▲ 扫码关注添加客服 进Java社群 ▲ 作者丨豆腐 来源丨凹凸数据 大家好，我又来了,我是银牌厨师豆腐！ 我们总是在爬啊爬，爬到了数据难道只是为了做一个词云吗？ 当然不！这次我就利用flask为大家呈现一道小菜。 Flask是python中一个轻量级web框架，相对于其他web框架来说简单，适合小白练手。使用Flask+爬虫，教大家如何实时展示自己爬下来的数据到网页上。 先给大家展示一下这个丑丑的网页 ↓ （给个面子，别笑 ） 演示三个功能 整个流程就是简单的三步： 爬取数据 利用实时爬取数据生成词云 利用热点推荐新闻 爬虫部分： 这次爬虫主要利用多线程方式爬取新浪新闻+网易新闻所有栏目新闻信息。 一共14个栏目，两个网站的页面信息都是通过ajax加载完成的，请求对应的栏目链接后，返回的字符串是这样的，仔细观察会发现我们要看的新闻内容被包含在 data_callback 里面 图2 是一个列表样式， 这时候我们就可以用 eval 函数将这个字符串处理成一个列表格式 def get_wy_teach(): url = 'https://tech.163.com/special/00097UHL/tech_datalist.js?callback=data_callback'

一、近期总结 2020年5月9号凌晨，又梦到你了。早晨我和你说了这个事情。。。这已经是连续2天梦到你了。累计应该是4次+了。 当天晚上一起下班了。路上你一直戴着耳机。虽然我说话你能听到而且去往地铁站的路上有交流，但是我觉得你对我无感，不然不会一路上一直戴着耳机。你戴着耳机，我也不知道该和你聊什么。等红绿灯的时候，你说：“我们又不顺路”。那一瞬间我心里挺难受的。我想和你说：我喜欢你，我喜欢和你走在一起的感觉，喜欢看你的笑。但是我不知道你的心，我怕我说了之后会更加尴尬。 2020年5月10号，加班出月报。中午leader请客。你摘下了口罩。终于看到你的脸了。都已经好几个月都没有看到了。看到的时候心都快跳出来的。 2020年5月11日，好像是这个日子。出月报，发现神兵文档有bug，我就和你说了这个事情。当时你的反映让我觉得我有点多余。我觉得我很难受。 2020年5月11日，好像是这个日子。内部发口罩，外包没有。一个同事非要给我口罩。真的很感谢，但是真的不需要。但是没有办法，到了那个程度了，如果再不要，似乎显得我对她有意见似的。我没数，但是数量应该在5-8个或者8个左右。我不喜欢这样，所以当天晚上就下单买了东西，准备给她一点。 2020年5月12号，整天都没有交流。下班时，我先走的，不过我没有背包，你后走的。 2020年5月12号，买的商品已经到了快递柜。 2020年5月13号，出门前

主机实时监控系统（可在局域网访问） 一、思路： 前端： 　　1、管理员登录（编写一个管理员登录界面） 　　　　技术：html+css 　　2、资源数据显示（用于显示主机资源数据情况） 　　　　插件：echarts+jquery 　　　　技术：html，css，javascript，ajax异步获取、轮询 接口： 　　1、CPU状态接口 　　2、网络状态接口 　　3、磁盘状态接口 　　4、内存状态接口 　　　　框架：flask 　　　　扩展模块：render_template，jsonify，request，flask_cors 后端： 　　1、获取CPU资源 　　2、获取网络资源 　　3、获取磁盘资源 　　4、获取内存资源 　　　　使用模块：psutil,os web服务器：apache， 二、界面展示： 1、登录界面： 2、资源显示界面： 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4357668/blog/4304795

作者：麦克煎蛋 出处：https://www.cnblogs.com/mazhiyong/ 转载请保留这段声明，谢谢！ 结合前期学习的过程，整理了一份工程实例模板，在基于FastAPI框架的前提下，参考了Flask的一些业务逻辑和文件配置。 在测试环境和生产环境都经过了实际测试，个人认为可以实际应用于正式环境了。 代码地址： https://github.com/zhiyongma/fastproject 工程目录结构 ├── app │ ├── auth # JWT Authorization │ ├── models # database models │ ├── routers # api routers │ └── util # utility │ ├── __init__ .py # entry file │ ├── config.py # project config │ ├── database.py # database ├── deploy # deploy tools │ ├── gunicorn_fast.service # service sample │ ├── test_user.sql # user db sample ├── gunicorn.py # gunicorn config ├── local.py # for development