1. 项目预览 1.1 登录 1.2 注册 2. 项目目录结构 3. 项目代码展示 blueprint init.py from .user import bp as user_bp forms.py import wtforms from wtforms.validators import length, email, EqualTo from models import EmailCaptchaModel, UserModel cl

今天来实现一套前后端分离的人体（车辆）属性检测系统。其中后端主要是用python（flask）来实现主要算法以及数据存储等），前端用vue实现，主要实现数据上传与数据展示功能 一 、主要算法实现 ① 目标检测算法 该演示平台主要是检测视频与图像中的人，车信息。 采用yolov5算法来实现目标检测。具体流程可以参照如下文章，这里就不做详细讲解啦 https://blog.csdn.net/reset2021/article/details/124408740?spm=1001.2014.

为开发环境安装virtualenv virtualenv是一个虚拟的Python环境构建器。它可以帮助用户并行创建多个Python环境。 因此，它可以避免不同版本的库之间的兼容性问题。 以下命令用于安装virtualenv： pip install virtualenv 此命令需要管理员权限。您可以在Linux / Mac OS上的 pip 之前添加 sudo 。如果您使用的是Windows，请以管理员身份登录。在Ubuntu上， virtualenv可以使用它的包管理器安装。 Sud

一、python连接mysql数据库 1. 安装pymysql驱动 PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库，Python2中则使用mysqldb。 pip install pymysql 2. 数据库表测试数据 可以使用navicat也可以使用命令行，创建一张表 3. 连接数据库 import pymysql #打开数据库连接 db = pymysql.connect(host="localhost",user="ro

导读 估计不少人和我遇到了同样的问题，jupyter-client和pyzmq两个永远不在同一个星球的家伙。这次将解决方法记下来，免得以后遇到了还是得重新找解决方案。 发现问题 如果全都是安装最新版，那么jupyter-client和pyzmq永远都能保持一致，因为互相都是依赖最新的内容，互相都在进步。 可问题是，我目前需要安装的是paddle2.0。整理其中的依赖，会发现有这些东西： 名称 版本 Jinja2 3.1.2 MarkupSafe 2.1.1

1、使用 Flask-Migrate 实现数据库迁移 在开发过程中，随着需求的变化，有可能需要添加或修改表的一些字段，但是原表中的数据不能删除，此时就需要创建新表，并将旧表中的数据迁移至新表中，Flask-Migrate这个扩展就可以在不破坏数据的情况下更新数据库表的结构，并完成数据从旧表到新表的迁移。 2、Flask-Migrate的使用 可以使用pip install flask-migrate进行安装。在程序中，我们实例化 Flask_Migrate 提供的 Migrate 类，进行

前言 最近在学习FastAPI，不少优秀博主的文章对FastAPI的学习非常有用，因此在此记录下来，方便以后查看，也将它分享给大家！ 【保持更新】从零开始学吧 vue基本内容 点击跳转:https://www.runoob.com/vue2/vue-tutorial.html vue的Ajax内容 因为Vue本身并没有Ajax的相关内容 点击跳转:https://www.runoob.com/vue2/vuejs-ajax-axios.html点击跳

Flask学习 代码仓库：https://github.com/LenkyAndrews/Flask-Learning 1.简介 Flask是目前十分流行的web框架，采用Python编程语言来实现相关功能。它被称为微框架(microframework)，“微”是指Flask旨在保持代码简洁且易于扩展，Flask框架的主要特征是核心构成比较简单，但具有很强的扩展性和兼容性。 Flask主要包括Werkzeug和Jinja2两个核心函数库，它们分别负责业务处理和安全方面的功能，

一、背景 我们基于Flask开发了一些测试工具和应用，有一天老板问我，说这个有多少人用啊？请求数目大概是怎样的？我支支吾吾一脸懵逼...... 下来想了下，准备基于Python的装饰器和消息中间件（MQ）来做统计，即每个接口都加上这个装饰器，而这个装饰器的作用就是解析各个请求的相关信息，然后异步发送给一个消息中间件（MQ），最后写个消费者来处理这些消息并存储.... 虽然思路有了，但是感觉实现成本还是挺大的，幸运的是找到了一个库：flask-profiler，实践了下，这个基本可以满足我们

1、深度学习模型的服务化高并发部署–以Nginx+gunicorn+flask为例的docker部署方案 2、flask+gunicorn多线程部署yolov5 3、Flask+gunicorn实现web服务并发调用Python程序，解决多线程/多进程问题 4、postman高并发测试使用方法 5、postman使用（读取）json文件做批量测试 高并发测试时候，多个输入参数，怎么输入的，然后报错，因为下面还要把输入的json文件，字典对应的值变成字符串格式，虽然输入的json,是字

目录 一、抓取并解析数据 1.导入相关库 2、获取网页信息 3.数据清洗 4.爬取结果：   二、保存数据 1.保存到excel中 2.保存到数据库中 ​  3.调用 三、使用flask，实现可视化 1.主函数 2.可视化界面： 2.1职位信息展示+分页 2.2使用echars制作图标  2.3导入地图   2.4制作词云  三.总结 一、获取数据 运用正则表达式，找到相对应的数据，然后对数据进行清洗，最后保存数据，保存为excel文件和保存到数

静态文件（static files）和模板的概念相反，指的是内容不需要动态生成的文件，比如图片、CSS 文件和 JavaScript 脚本等。 在 Flask 中，我们需要创建一个 static 文件夹来保存静态文件，它应该和程序模块、templates 文件夹在同一目录层级。生成静态文件 URL 在 HTML 文件里，引入这些静态文件需要给出资源所在的 URL，这些文件的 URL 可以通过 Flask 提供的 url_for() 函数来生成。 url_for() 函数的用法，传入端点值（视