Flask

WEL测试：这是什么？我想看看，看了会不会中毒呀？有点害怕 /root/tmp/api.py 内容如下： ```python from flask import Flask, jsonify from flask_restful import reqparse, abort, Api, Resource app = Flask ( __name__ ) api = Api ( app ) parser = reqparse.RequestParser ( ) parser.add_argument ( 'username' , type = str ) parser.add_argument ( 'password' , type = str ) class HelloWorld ( Resource ) : def post ( self ) : args = parser.parse_args ( ) un = str ( args [ 'username' ] ) pw = str ( args [ 'password' ] ) return jsonify ( u = un, p = pw ) api.add_resource ( HelloWorld, '/testing' ) if __name__ == '__main__' : app.run ( host = '0

想尝试写一个web框架，不是因为Django, Flask, Sanic, tornado等web框架不香, 而是尝试造一个轮子会对框架的认识更深，为了认识更深自然不应该依赖第三方库(仅使用内置库)。 大多数写web框架的文章专注于应用层的实现，比如在wsgi接口的基础上实现web框架，这样当然是没有问题的，就是少了更底层一点的东西，比如不知道request到底怎么来的，但是我也理解如此做法，因为解析http请求实在不是太有意思的内容。 本文主要会从tcp传输开始讲起，依次介绍tcp传输，http协议的解析，路由解析，框架的实现。而且本文也不会实现模板引擎, 因为这个可以单独说一篇文章。 而其中框架的实现会分为三个阶段:单线程，多线程，异步IO。 最终的目标就是一个使用上大概类似flask, sanic的框架。 因为http的内容比较多，本文自然也不会实现http协议的所有内容。 文章目录结构如下: TCP传输 HTTP解析 路由 WEB框架 环境说明 Python: 3.6.8 不依赖任何第三方库 高于此版本应该都可以 HTTP协议 HTTP应该是受众最广的应用层协议了，没有之一。 HTTP协议一般分为两个部分，客户端，服务端。其中客户端一般指浏览器。客户端发送HTTP请求给服务端，服务端根据客户端的请求作出响应。 那么这些请求和响应是什么呢

我在百度搜索了一个问题，自动化测试——这个是关键词。跳出来的一个问题：如何学习自动化测试？我觉得这个文章写得很不错，我就转载加入自己对于自动化测试的一些想法，写下来分享给大家。希望对测试人有帮助。 问： 作为一个测试人员，从业年期从事手工测试的工作是没有太多坏处的，当然，如果一直点来点去那么确实自身得不到提高，这时候选择学习自动化测试是一件很有必要的事情，一来将自己从繁重的重复工作中解放出来，从事一些更有挑战的工作，二来能积累技术知识，厚积薄发完成飞跃，那么技术新人该如何学习自动化测试呢？ （看得出来提问的朋友，和我们很多的朋友都是有一样的情况，就是对于如何学习自动化测试有些迷茫） 1.万事开头难，希望你可以勇于踏出第一步，学习python基本语法。 2.到国内一些可以做练习的网站。（链接就不放了，可以百度） 学习HTML/CSS下的html、xml、webservice三个教程。 3. 然后下一个python的requests库学习写最简单的网络爬虫。博客园、知乎上爬虫教程一大堆。这一步是一个转折点，会有一种有点懂但又不是很开窍的意思。写简单的东西有一定的成就感，但是有不知道复杂的接口的缘由，同时还学到了怎么解析一个页面。 4.学习Python的测试框架unittest，了解一下怎么用unittest和python的mock模块写一个小单元测试。 5.把3和4结合起来

前言 Python Web框架里比较有名当属Django，Django功能全面，它提供一站式解决方案，集成了MVT（Model-View-Template）和ORM，以及后台管理。但是缺点也很明显，它偏重。就像是一个装潢好的房子，它提供好了你要用的东西，直接拿来用就可以。 Flask相对于Django而言是轻量级的Web框架。和Django不同，Flask轻巧、简洁，通过定制第三方扩展来实现具体功能。 可定制性，通过扩展增加其功能，这是Flask最重要的特点。Flask的两个主要核心应用是Werkzeug和模板引擎Jinja。 WSGI Web Server Gateway Interface（Web服务器网关接口，WSGI）已被用作Python Web应用程序开发的标准。 WSGI是Web服务器和Web应用程序之间通用接口的规范。 Werkzeug 它是一个WSGI工具包，它实现了请求，响应对象和实用函数。这使得能够在其上构建web框架。 Flask框架使用Werkzeug作为其基础之一。 jinja2 jinja2是Python的一个流行的模板引擎。Web模板系统将模板与特定数据源组合以呈现动态网页。 Flask通常被称为微框架。 它旨在保持应用程序的核心简单且可扩展。Flask没有用于数据库处理的内置抽象层，也没有形成验证支持。相反，Flask支持扩展以向应用程序添加此类功能

出处： https://zhuanlan.zhihu.com/p/36909560 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4309857/blog/4290909

1.生成日志并通过http传输出去（通过HTTPHandler方式）： # 生成并发送日志 import logging from logging.handlers import HTTPHandler import logging.config def save(): logger = logging.getLogger( __name__ ) # 生成一个log实例，如果括号为空则返回root logger hh = HTTPHandler(host= ' 127.0.0.1:5000 ' , url= ' /log ' , method= ' POST ' ) # 用HTTPHandler直接发送日志，而并不是写文件再传文件。 logger.setLevel(logging.INFO) # 设置日志最低输出级别为info logger.addHandler(hh) # 添加Handler对象给记录器（为logger添加的日志处理器，可以自定义日志处理器让其输出到其他地方） logger.info( ' 存入600元 ' ) # 输出日志，内容为‘存入600元’ save() 2.用flask接收传过来的日志： # flask接收日志 from flask import Flask,request app = Flask( __name__ ) @app.route( '

Django：Python 界最全能的 web 开发框架，battery-include 各种功能完备，可维护性和开发速度一级棒。常有人说 Django 慢，其实主要慢在 Django ORM 与数据库的交互上，所以是否选用 Django，取决于项目对数据库交互的要求以及各种优化。而对于 Django 的同步特性导致吞吐量小的问题，其实可以通过 Celery 等解决，倒不是一个根本问题。Django 的项目代表：Instagram，Guardian。 Tornado：天生异步，性能强悍是 Tornado 的名片，然而 Tornado 相比 Django 是较为原始的框架，诸多内容需要自己去处理。当然，随着项目越来越大，框架能够提供的功能占比越来越小，更多的内容需要团队自己去实现，而大项目往往需要性能的保证，这时候 Tornado 就是比较好的选择。Tornado项目代表：知乎。 Flask：微框架的典范，号称 Python 代码写得最好的项目之一。Flask 的灵活性，也是双刃剑：能用好 Flask 的，可以做成 Pinterest，用不好就是灾难（显然对任何框架都是这样）。Flask 虽然是微框架，但是也可以做成规模化的 Flask。加上 Flask 可以自由选择自己的数据库交互组件（通常是 Flask-SQLAlchemy），而且加上 celery +redis 等异步特性以后

大家好，520它又要来了 所以今天的主题是粉色的 为了各位秃头程序员不再头疼 本文给大家介绍几种用Python表白的姿势 绝不是画个爱心曲线那么简单～ 、 ​ 属于TA的词云 用Python将你们的 聊天记录/TA的朋友圈文字 制作成漂亮的词云图，先来看看效果 ​ 当然图片你可以随便选择，爱心、玫瑰、钻石都可以，并且关于词云图的绘制方法我们已经讲了很多，比如上面的图就是用 Wordcloud 制作。唯一的难点就是如何 将你们之间的聊天记录导出 ，因为iOS/android和MAC/Windows的操作方式均不一样，并且可能涉及到数据库的解密等操作，但你可以在 百度/GitHub 等网站轻松找到一些教程，总之不管是朋微信/QQ聊天记录还是朋友圈/说说/微博，这张词云图只要 专属于TA 就能打动人心～ ​ 用照片表白 刚刚我们是用文字来制作词云，现在我们也可以将照片进行组合， 用Python 将 包含你们记忆的 照片 制作 成图片关键词:point_down: ​ 其实Python实现也不难，里面的数字、文字可以用 矩阵定义 ，然后用图片填充即可 ​ 或者也可以将 将妹子的头像切成九宫格爱心生成 520专属头像 也不错 ​ ​ 定时发送情话 使用Python爬虫爬取一些情话网站或者是知乎上有关 情话/表白 的语句 ​ 然后写个脚本定时发送微博/微信/邮件给TA，这并不困难

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 众所周知，Python开发框架大大减少了开发者不必要的重复劳动，提高了项目开发效率的同时，还使得创建的程序更加稳定。目前比较主流的Python框架都有哪些呢？一般大家用的比较多的是Django、Flask、Scrapy、Diesel、Cubes、Pulsar和Tornado。那么这些Python框架的区别是什么呢？下面我们一起来看看这些Python框架的不同适用环境。 不管你是零基础还是有基础都可以获取到自己相对应的学习礼包！包括Python软件工具和2020最新入门到实战教程。加群695185429即可免费获取，资料在群文件里放着哟~ 谈到Python框架，我们第一个想到的应该就是Django。Django作为一个Python Web应用开发框架，可以说是一个被广泛使用的全能型框架。Django的目的是为了让开发者能够快速地开发一个网站，因此它提供了很多模块。另外，Django最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。它与其他框架最大的区别就是，鲜明独特的特性，支持orm，将数据库的操作封装成为Python，对于需要适用多种数据库的应用来说是个比较好的特性。 2、Flask

　　机器之心专栏 　　 作者：kerlomz 　　 网上关于验证码识别的开源项目众多，但大多是学术型文章或者仅仅是一个测试 demo，那么企业级的验证码识别究竟是怎样的呢？ 　　 1. 前言 　　网上关于验证么识别的开源项目众多，但大多是学术型文章或者仅仅是一个测试 demo，那么企业级的验证码识别究竟是怎样的呢？前方高能预警，这是一个生产水准的验证码识别项目，笔者可以向你们保证，它一定会是各位所见过的文章中最实用的，你甚至可以不需要懂代码写代码就能轻松使用它训练一个 99 识别率的模型。这才是企业级应该有的样子：算法开发负责框架，训练只需要一个实习生。不仅操作上简单，在可用性和稳定性上也是经得起考验。性能上，笔者使用腾讯云 1 核 1G 的机器测试：单次识别平均在 12ms 左右，再也不需要 GPU 部署了，CPU 一样可以日调百万。 　　不少初学者和笔者反应，安装环境太难了，没关系，都给你们安排好了，一行 pip 就能搞定环境的 MuggleOCR。 　　仓库地址： https://pypi.org/project/muggle-ocr 　　MuggleOCR 的体积有 6MB，其中附带了两个通用模型：简单通用验证码，普通 OCR。简而言之就是，再也不用愁验证码的样本不好标注了，它将是各位标注样本的利器，简单的验证码识别率能有 95% 以上，复杂的也有 50%-70% 左右