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Flask視圖：視圖函數(shù)，類視圖，藍圖使用方法整理

摘要： Flask ， 視圖 ， 視圖函數(shù) ， 類視圖 ， 方法視圖 ， 裝飾器 ， 藍圖

南沙網(wǎng)站制作公司哪家好，找創(chuàng)新互聯(lián)！從網(wǎng)頁設(shè)計、網(wǎng)站建設(shè)、微信開發(fā)、APP開發(fā)、響應(yīng)式網(wǎng)站設(shè)計等網(wǎng)站項目制作，到程序開發(fā)，運營維護。創(chuàng)新互聯(lián)從2013年成立到現(xiàn)在10年的時間，我們擁有了豐富的建站經(jīng)驗和運維經(jīng)驗，來保證我們的工作的順利進行。專注于網(wǎng)站建設(shè)就選創(chuàng)新互聯(lián)。

在Flask中 路由 是指用戶請求的 URL 與 視圖函數(shù) 之間的 映射 ，處理URL和函數(shù)之間關(guān)系的程序稱為路由。Flask根據(jù)HTTP請求的URL在路由表中匹配預(yù)定義的URL找到對應(yīng)的視圖函數(shù)。將視圖函數(shù)的執(zhí)行結(jié)果返回給服務(wù)器。

Flask中默認使用 @app.route 裝飾器將視圖函數(shù)和URL綁定，裝飾器是一種接受函數(shù)的函數(shù)，返回新的函數(shù)。

使用裝飾器將視圖函數(shù)page和url '/'關(guān)系綁定帶 app.url_map 屬性上，打印app.url_map的結(jié)果如下，有兩條url規(guī)則，分別是根目錄下的URL規(guī)則和static目錄下的URL規(guī)則

可以給裝飾器增加 endpoint 參數(shù)給 url命名 ，一旦使用了endpoint參數(shù) url_for 反轉(zhuǎn)就不能使用視圖函數(shù)名了而要使用定義的url名。

url_for('index')的輸出是字符串格式url的內(nèi)容"/"

也可以不使用裝飾器，使用 add_url_rule 將視圖函數(shù)和url綁定，裝飾器 @app.route 實際是調(diào)用的 add_url_rule 方法

視圖函數(shù)也可以結(jié)合類來實現(xiàn)，類視圖的好處是支持 繼承 ，可以將共性的東西放到父類中，類視圖需要使用 app.add_url_rule() 來進行注冊，類視圖分為 標準類視圖 和 基于調(diào)度方法的類視圖

標準類視圖有標準的寫法

使用類視圖，在父類中定義一個屬性，在子類中完成各自的業(yè)務(wù)邏輯，同時都繼承父類中的這一個屬性

分別定義三個子類的模板

查看結(jié)果，三個url的返回除了三個模板各自的內(nèi)容外都需要輸出父類的ads屬性

如果同一個視圖函數(shù)需要根據(jù) 不同的請求方式 進行不一樣的邏輯處理，需要在視圖函數(shù)內(nèi)部進行判斷，可以使用 方法類視圖 實現(xiàn)，使用類繼承 flask.views.MethodView ，定義和請求方式 同名的小寫方法 來完成了邏輯處理。

編輯一個頁面直接訪問是輸出用戶名密碼頁面，提交表單后是密碼正確與否的提示。

在html中定義 form 標簽action屬性關(guān)聯(lián)url名

如果不用方法視圖實現(xiàn)需要在普通視圖內(nèi)部調(diào)用 request.method 判斷是否為 GET ， POST 進行判斷

裝飾器的本質(zhì)是一個Python函數(shù)， 接受一個函數(shù) ， 返回一個函數(shù) ，目的是讓一個函數(shù)獲得 其他額外的功能 。

假設(shè)一個場景訪問新聞詳情頁又一個函數(shù)實現(xiàn)，但是之前必須先登錄，登錄由另一個函數(shù)實現(xiàn)，此時需要將訪問新聞函數(shù)傳遞給登錄函數(shù)返回一個新的函數(shù)作為整體的邏輯實現(xiàn)，這個給登錄函數(shù)增加新功能瀏覽網(wǎng)頁的過程就是裝飾器。

控制臺輸出，new_func()執(zhí)行了新函數(shù)，基礎(chǔ)函數(shù)user_login執(zhí)行了新加入的功能，新函數(shù)真實的函數(shù)名還是inner

如果使用裝飾器魔法符號實現(xiàn)，此時直接調(diào)用被裝飾的函數(shù)即可實現(xiàn)帶有新功能的基礎(chǔ)函數(shù)，函數(shù)作為參數(shù)傳入的過程已經(jīng)自動實現(xiàn)

在基礎(chǔ)函數(shù)和要包裝的函數(shù)上都支持傳遞參數(shù)

查看 app.route() 的源碼內(nèi)部也是將視圖函數(shù)包裝，在原函數(shù)執(zhí)行之前調(diào)用 add_url_rule 綁定url，endpoint和視圖函數(shù)的關(guān)系，再返回原函數(shù)實現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯

藍圖的目的是實現(xiàn) 各個模塊的視圖函數(shù)寫在不同的py文件中 ，在主視圖中導(dǎo)入分路由視圖的模塊，并注冊藍圖對象， 降低各個功能模塊的耦合度 ，使用 flask.Blueprint 定義藍圖， app.register_blueprint 注冊藍圖。

實現(xiàn)主頁，詳情頁，對比頁三個頁面，在主頁中導(dǎo)入兩個其他功能頁，先編寫兩個功能頁的藍圖detail.py和compare.py

使用 app = Blueprint('detail', __name__) 定義藍圖對象， detail 是藍圖名，藍圖名不能重復(fù)。再編寫主視圖main.py，在主視圖中注冊之前的藍圖，其他視圖函數(shù)的名字不能和藍圖名一致

查看效果

如果在藍圖的py腳本中調(diào)用了 url_for ，需要把藍圖的name（就是 name 之前的）也加入作為前綴，如下

python可視化數(shù)據(jù)分析常用圖大集合（收藏）

python數(shù)據(jù)分析常用圖大集合：包含折線圖、直方圖、垂直條形圖、水平條形圖、餅圖、箱線圖、熱力圖、散點圖、蜘蛛圖、二元變量分布、面積圖、六邊形圖等12種常用可視化數(shù)據(jù)分析圖，后期還會不斷的收集整理，請關(guān)注更新！

以下默認所有的操作都先導(dǎo)入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn

一、折線圖

折線圖可以用來表示數(shù)據(jù)隨著時間變化的趨勢

Matplotlib

plt.plot(x,?y)

plt.show()

Seaborn

df?=?pd.DataFrame({'x':?x,?'y':?y})

sns.lineplot(x="x",?y="y",?data=df)

plt.show()

二、直方圖

直方圖是比較常見的視圖，它是把橫坐標等分成了一定數(shù)量的小區(qū)間，然后在每個小區(qū)間內(nèi)用矩形條（bars）展示該區(qū)間的數(shù)值

Matplotlib

Seaborn

三、垂直條形圖

條形圖可以幫我們查看類別的特征。在條形圖中，長條形的長度表示類別的頻數(shù)，寬度表示類別。

Matplotlib

Seaborn

1plt.show()

四、水平條形圖

五、餅圖

六、箱線圖

箱線圖由五個數(shù)值點組成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位數(shù) (median) 和上下四分位數(shù) (Q3, Q1)。

可以幫我們分析出數(shù)據(jù)的差異性、離散程度和異常值等。

Matplotlib

Seaborn

七、熱力圖

力圖，英文叫 heat map，是一種矩陣表示方法，其中矩陣中的元素值用顏色來代表，不同的顏色代表不同大小的值。通過顏色就能直觀地知道某個位置上數(shù)值的大小。

通過 seaborn 的 heatmap 函數(shù)，我們可以觀察到不同年份，不同月份的乘客數(shù)量變化情況，其中顏色越淺的代表乘客數(shù)量越多

八、散點圖

散點圖的英文叫做 scatter plot，它將兩個變量的值顯示在二維坐標中，非常適合展示兩個變量之間的關(guān)系。

Matplotlib

Seaborn

九、蜘蛛圖

蜘蛛圖是一種顯示一對多關(guān)系的方法，使一個變量相對于另一個變量的顯著性是清晰可見

十、二元變量分布

二元變量分布可以看兩個變量之間的關(guān)系

十一、面積圖

面積圖又稱區(qū)域圖，強調(diào)數(shù)量隨時間而變化的程度，也可用于引起人們對總值趨勢的注意。

堆積面積圖還可以顯示部分與整體的關(guān)系。折線圖和面積圖都可以用來幫助我們對趨勢進行分析，當數(shù)據(jù)集有合計關(guān)系或者你想要展示局部與整體關(guān)系的時候，使用面積圖為更好的選擇。

十二、六邊形圖

六邊形圖將空間中的點聚合成六邊形，然后根據(jù)六邊形內(nèi)部的值為這些六邊形上色。

原文至：

又漲知識了，清華大學(xué)教授推薦Python400集視頻教程，拿走

Python是世界上功能最多，功能最強大的編程語言之一。通過Python，可以編寫自己的應(yīng)用程序，創(chuàng)建 游戲 ，設(shè)計算法，甚至編程機器人。而且Python的熱度現(xiàn)在一直高居不下，比如，完成同一個任務(wù)，C語言要寫1000行代碼，Java只需要寫100行，而Python可能只要20行。

清華北大教授萬贊Python全集視頻教程，這就是你需要的

如果你想選擇一種語言來入門編程，那么Python絕對是首選！其非常接近自然語言，精簡了很多不必要的分號和括號，非常容易閱讀理解。編程簡單直接，更適合初學(xué)編程者，讓其專注于編程邏輯，而不是困惑于晦澀的語法細節(jié)上，比起JAVA、C#和C/C++這些編程語言相對容易很多。

因此，即使是非計算機專業(yè)或者沒有基礎(chǔ)的小白，也能分分鐘入門。

但是呢，前提是一定要堅持學(xué)習(xí)！！！

階段一：Python基礎(chǔ)知識和高級特性

階段二：Linux基礎(chǔ)

階段三：數(shù)據(jù)庫原理和sql優(yōu)化

階段四：前端web開發(fā)

階段五：Python Web后端開發(fā)

階段六：爬蟲和數(shù)據(jù)分析

階段七：Python人工智能

Python基礎(chǔ)語法的掌握

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1. Python基礎(chǔ)語法的掌握是必備技能，認識到了Python語言的優(yōu)雅，即使你之前用過其他開發(fā)語言，也會轉(zhuǎn)到Python的行列中

2. 掌握字符串的解析

3. 未來你會意識到各種各樣的程序直接就是把字符串傳來傳去，包括海量日志分析，日志即字符串，所以字符串操作就是未來做項目的基礎(chǔ)對文件的操作

4. Linux中一切皆文件，對文件的操作掌握了那么你會發(fā)現(xiàn)在此時你有能力將之前的Linux中的Shell腳本改寫成Python腳本，至于為啥要改寫？腳本更加簡潔、易讀嘛！

5. 掌握面向?qū)ο蟮乃枷?/p>

6. 面向?qū)ο笏枷雽τ陂_發(fā)程序員來說，不管未來你選擇做哪一方面，使用什么語言開發(fā)，都是必須要掌握的，對于一個開發(fā)企業(yè)級的持續(xù)可擴展的項目至關(guān)重要

7. 掌握常見設(shè)計模式和排序算法

8. 設(shè)計模式的掌握可以讓你的項目變得更好維護，是一種經(jīng)驗的總結(jié)，排序算法很多種，項目經(jīng)常會有取TopN的需求，所以常見設(shè)計模式和算法排序面試官們很喜歡問，也是為后面的項目打好一個扎實的基礎(chǔ)

下面是北京大學(xué)畢業(yè)的高琪老師親手打造的python學(xué)習(xí)路線和視頻。共分為7大階段.

現(xiàn)在免費分享給大家哦！獲取在文末！！！

清華北大教授萬贊Python全集視頻教程，這就是你需要的

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第一階段

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python開發(fā)基礎(chǔ)和核心特性

1.變量及運算符

2.分支及循環(huán)

3.循環(huán)及字符串

4.列表及嵌套列表

5.字典及項目練習(xí)

6.函數(shù)的使用

7.遞歸及文件處理

8.文件

9.面向?qū)ο?/p>

10.設(shè)計模式及異常處理

11.異常及模塊的使用

12.坦克大戰(zhàn)

13.核心編程

14.高級特性

15.內(nèi)存管理

第二階段

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數(shù)據(jù)庫和linux基礎(chǔ)

1.并發(fā)編程

2.網(wǎng)絡(luò)通信

3.MySQL

4.Linux

5.正則表達式

第三階段

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web前端開發(fā)基礎(chǔ)

1.html基本標簽

2.css樣式

3.css浮動和定位

4.js基礎(chǔ)

5.js對象和函數(shù)

6.js定時器和DOM

7.js事件響應(yīng)

8.使用jquery

9.jquery動畫特效

10.Ajax異步網(wǎng)絡(luò)請求

第四階段

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Python Web框架階段

1.Django-Git版本控制

2.Django-博客項目

3.Django-商城項目

4.Django模型層

5.Django入門

6.Django模板層

7.Django視圖層

8.Tornado框架

第五階段

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Python 爬蟲實戰(zhàn)開發(fā)

1.Python爬蟲基礎(chǔ)

2.Python爬蟲Scrapy框架

以上這python自學(xué)教程我已經(jīng)為大家打包準備好了，希望對正在學(xué)習(xí)的你有所幫助！

請問怎么學(xué)習(xí)Python？

這里整理了一份Python開發(fā)的學(xué)習(xí)路線，可按照這份大綱來安排學(xué)習(xí)計劃~

第一階段：專業(yè)核心基礎(chǔ)

階段目標：

1. 熟練掌握Python的開發(fā)環(huán)境與編程核心知識

2. 熟練運用Python面向?qū)ο笾R進行程序開發(fā)

3. 對Python的核心庫和組件有深入理解

4. 熟練應(yīng)用SQL語句進行數(shù)據(jù)庫常用操作

5. 熟練運用Linux操作系統(tǒng)命令及環(huán)境配置

6. 熟練使用MySQL，掌握數(shù)據(jù)庫高級操作

7. 能綜合運用所學(xué)知識完成項目

知識點：

Python編程基礎(chǔ)、Python面向?qū)ο蟆ython高級進階、MySQL數(shù)據(jù)庫、Linux操作系統(tǒng)。

1、Python編程基礎(chǔ)，語法規(guī)則，函數(shù)與參數(shù)，數(shù)據(jù)類型，模塊與包，文件IO，培養(yǎng)扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。

2、Python面向?qū)ο螅诵膶ο螅惓Ｌ幚恚嗑€程，網(wǎng)絡(luò)編程，深入理解面向?qū)ο缶幊蹋惓Ｌ幚頇C制，多線程原理，網(wǎng)絡(luò)協(xié)議知識，并熟練運用于項目中。

3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術(shù)方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向?qū)ο蟮讓釉恚莆誔ython開發(fā)高級進階技術(shù)，理解單元測試技術(shù)。

4、數(shù)據(jù)庫知識，范式，MySQL配置，命令，建庫建表，數(shù)據(jù)的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數(shù)，觸發(fā)器，事務(wù)，游標，PDBC，深入理解數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)通用知識及MySQL數(shù)據(jù)庫的使用與管理。為Python后臺開發(fā)打下堅實基礎(chǔ)。

5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與權(quán)限，環(huán)境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的服務(wù)器操作系統(tǒng)，是每一個開發(fā)工程師必須掌握的重點技術(shù)，并且能夠熟練運用。

第二階段：PythonWEB開發(fā)

階段目標：

1. 熟練掌握Web前端開發(fā)技術(shù)，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2. 深入理解Web系統(tǒng)中的前后端交互過程與通信協(xié)議

3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統(tǒng)開發(fā)

4. 深入理解網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知識

5. 能夠運用所學(xué)知識開發(fā)一個MiniWeb框架，掌握框架實現(xiàn)原理

6. 使用Web開發(fā)框架實現(xiàn)貫穿項目

知識點：

Web前端編程、Web前端高級、Django開發(fā)框架、Flask開發(fā)框架、Web開發(fā)項目實戰(zhàn)。

1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發(fā)技術(shù)，掌握JQuery與BootStrap前端開發(fā)框架，完成頁面布局與美化。

2、前端開發(fā)框架Vue，JSON數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議，Web服務(wù)器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，熟練使用Swagger，AJAX技術(shù)實現(xiàn)前后端交互。

3、自定義Web開發(fā)框架，Django框架的基本使用，Model屬性及后端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數(shù)據(jù)模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術(shù)，開發(fā)完整的WEB系統(tǒng)和框架。

4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數(shù)的路由，Request對象，Abort函數(shù)，自定義錯誤，視圖函數(shù)的返回值，F(xiàn)lask上下文和請求鉤子，模板，數(shù)據(jù)庫擴展包Flask-Sqlalchemy，數(shù)據(jù)庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，并能獨立開發(fā)完整的WEB系統(tǒng)開發(fā)。

第三階段：爬蟲與數(shù)據(jù)分析

階段目標：

1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網(wǎng)絡(luò)抓包工具使用，能夠?qū)TTP及HTTPS協(xié)議進行抓包分析

2. 熟練掌握各種常見的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)解析庫對抓取結(jié)果進行解析和提取

3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應(yīng)對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理

4. 熟練使用商業(yè)爬蟲框架Scrapy編寫大型網(wǎng)絡(luò)爬蟲進行分布式內(nèi)容爬取

5. 熟練掌握數(shù)據(jù)分析相關(guān)概念及工作流程

6. 熟練掌握主流數(shù)據(jù)分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7. 熟練掌握數(shù)據(jù)清洗、整理、格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分析報告編寫

8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網(wǎng)電影評論數(shù)據(jù)并完成數(shù)據(jù)分析全流程項目實戰(zhàn)

知識點：

網(wǎng)絡(luò)爬蟲開發(fā)、數(shù)據(jù)分析之Numpy、數(shù)據(jù)分析之Pandas。

1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構(gòu)、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結(jié)構(gòu)、商業(yè)爬蟲框架Scrapy，基于對爬蟲爬取原理、網(wǎng)站數(shù)據(jù)爬取流程及網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的分析和了解，掌握網(wǎng)頁解析工具的使用，能夠靈活應(yīng)對大部分網(wǎng)站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應(yīng)用大型商業(yè)爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。

2、Numpy中的ndarray數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點、numpy所支持的數(shù)據(jù)類型、自帶的數(shù)組創(chuàng)建方法、算術(shù)運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數(shù)和聚合函數(shù)、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數(shù)據(jù)分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數(shù)組的分片、索引、矩陣運算等操作。

3、Pandas里面的三大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術(shù)和數(shù)據(jù)對齊方法，數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)規(guī)整、結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換，熟悉數(shù)據(jù)分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數(shù)據(jù)對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數(shù)據(jù)分析中最重要的數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)規(guī)整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。

4、matplotlib三層結(jié)構(gòu)體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數(shù)據(jù)分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結(jié)構(gòu)，能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數(shù)據(jù)分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數(shù)據(jù)分析和可視化工具完成股票市場數(shù)據(jù)分析和預(yù)測、共享單車用戶群里數(shù)據(jù)分析、全球幸福指數(shù)數(shù)據(jù)分析等項目的全程實戰(zhàn)。

第四階段：機器學(xué)習(xí)與人工智能

階段目標：

1. 理解機器學(xué)習(xí)相關(guān)的基本概念及系統(tǒng)處理流程

2. 能夠熟練應(yīng)用各種常見的機器學(xué)習(xí)模型解決監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練和測試問題，解決回歸、分類問題

3. 熟練掌握常見的分類算法和回歸算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等

4. 掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學(xué)習(xí)框架TF里面的張量、會話、梯度優(yōu)化模型等

5. 掌握深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規(guī)深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)項目

知識點：

1、機器學(xué)習(xí)常見算法、sklearn數(shù)據(jù)集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、歸一化、標準化、數(shù)據(jù)主成分分析PCA、KNN算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和算法。熟悉機器學(xué)習(xí)相關(guān)基礎(chǔ)概念，熟練掌握機器學(xué)習(xí)基本工作流程，熟悉特征工程、能夠使用各種常見機器學(xué)習(xí)算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。

2、Tensorflow相關(guān)的基本概念，TF數(shù)據(jù)流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、卷積計算、激活函數(shù)計算、池化層設(shè)計，掌握機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之前的區(qū)別和練習(xí)，熟練掌握深度學(xué)習(xí)基本工作流程，熟練掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)層次及特點，掌握張量、圖結(jié)構(gòu)、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設(shè)計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學(xué)習(xí)項目全程實戰(zhàn)。

python輕量框架--Flask(入門教程）

1.建立： F:\Python\flask文件夾路徑

2.安裝virtualenv,在此路徑下打開命令行窗口輸入：

3.新建一個目錄，并在里邊創(chuàng)建virtualenv環(huán)境，在DOS下

如圖：

這時你創(chuàng)建的myproject文件夾里面就多了一個venv文件夾：

4.激活虛擬環(huán)境

現(xiàn)在命令行前面多了個(venv)表示你在venv環(huán)境內(nèi)

5.在virtualenv里安裝Flask

完成。如圖：

6.驗證是否安裝，你可以進入 Python 解釋器，嘗試導(dǎo)入 Flask：

如果沒有報錯，那么就安裝成功了~如圖：

1.在myproject文件夾下打開命令行：

cd app #進入app文件夾

mkdir static

mkdir templates

我們的應(yīng)用程序包是放置于 app 文件夾中。子文件夾 static 是我們存放靜態(tài)文件像圖片，JS文件以及樣式文件。子文件夾 templates 顯然是存放模板文件。

2.為我們的 app 包(文件 app/ init .py )創(chuàng)建一個簡單的初始化腳本:

上面的腳本簡單地創(chuàng)建應(yīng)用對象，接著導(dǎo)入視圖模塊，該模塊我們暫未編寫。

視圖是響應(yīng)來自網(wǎng)頁瀏覽器的請求的處理器。在 Flask 中，視圖是編寫成 Python 函數(shù)。每一個視圖函數(shù)是映射到一個或多個請求的 URL。

3.讓我們編寫第一個視圖函數(shù)(文件 app/views.py ):

其實這個視圖是非常簡單，它只是返回一個字符串，在客戶端的網(wǎng)頁瀏覽器上顯示。兩個 route 裝飾器創(chuàng)建了從網(wǎng)址 / 以及 /index 到這個函數(shù)的映射。

4.能夠完整工作的 Web 應(yīng)用程序的最后一步是創(chuàng)建一個腳本，啟動我們的應(yīng)用程序的開發(fā) Web 服務(wù)器。讓我們稱這個腳本為 run.py，并把它置于根目錄:

這個腳本簡單地從我們的 app 包中導(dǎo)入 app 變量并且調(diào)用它的 run 方法來啟動服務(wù)器。請記住 app 變量中含有我們在之前創(chuàng)建的 Flask 實例。

5.要啟動應(yīng)用程序，您只需運行此腳本（run.py）

如圖：

6.在服務(wù)器初始化后，它將會監(jiān)聽 5000 端口等待著連接。現(xiàn)在打開你的網(wǎng)頁瀏覽器輸入如下 URL:

另外你也可以使用這個 URL:

你看清楚了路由映射是如何工作的嗎？第一個 URL 映射到 /，而第二個 URL 映射到 /index。這兩個路由都關(guān)聯(lián)到我們的視圖函數(shù)，因此它們的作用是一樣的。如果你輸入其它的網(wǎng)址，你將會獲得一個錯誤，因為只有這兩個 URL 映射到視圖函數(shù)。

你可以通過 Ctrl-C 來終止服務(wù)器

入門就到這里，比較簡單的。

下一章：

python輕量框架--Flask(模板詳細版）

標題名稱：包含python視圖函數(shù)教程的詞條
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