pythonflask实现分页效果
Flask使用Pyecharts在单个页面展示多个图表的方法
Flask使⽤Pyecharts在单个页⾯展⽰多个图表的⽅法在Flask页⾯展⽰echarts，主要有两种⽅法：⽅法1、原⽣echarts⽅法⾃⼰在前端引⼊echarts.js⽂件、⾃⼰创建div、⾃⼰初始化echarts对象、⾃⼰从官⽹复制并且配置图表、⾃⼰给echarts对象设置配置项实现绘制，这种⽅法的缺点是配置项都是js的形式⽐较繁琐，对于后端开发⼈员来说有点过于参与前端js部分的配置开发；这种⽅式参照echarts官⽹的⽅式，其实跟flask没有多⼤关系，php/java不同后端语⾔都⼀样，地址⽅法2：使⽤pyechartspyecharts主要是做了⼀件事情，把js的配置option，完全抽离使⽤Python代码配置，把js的数据结构使⽤python的代码结构实现，让后端开发只需要配置数据就能搞定图表，真的很像matplotlib，当然echarts的强⼤使得pyecharts更强⼤；但是这⾥真的要吐槽pyecharts，因为它包含多种输出图表结果的⽅式，没有⼀种是能够和flask完美配合的：render()⽅法：默认会在当前⽬录⽣成 render.html ⽂件；这是什么⿁，什么场景会⽤到这种⽅式，竟然是默认的⽅式？真是怪异；render()⽅法传⼊路径参数：传⼊路径参数，如 bar.render(“mycharts.html”)，这种⽅法好⼀点，可以设定⽂件路径，但是为⽑要输出⼀个HTML，另外⼀点，我做⼀个⽹页，难道这个⽹页上除了这个图表没有其他数据和展⽰了？只有⼀个⼤⼤的echarts图表？render_notebook()⽅法：这个⽅法能⽤在notebook中，这个我不吐槽，因为如果使⽤notebook，这个⽅法很好⽤，但是我要⽤于flask⽹页展⽰；render_embed()⽅法：来⾃pyecharts的flask⼀章中的Markup(c.render_embed())，我估计作者根本没写过flask代码，不然为⽑flask⽹页中只能展⽰⼀个echarts图表，我其他的数据展⽰，怎么⽤这个⽅法设置？我试图把render_embed()的结果传递给flask模板，结果发现这个函数的返回是⼀个整个HTML；chart.dump_options()⽅法：这个⽅法是唯⼀⼀个我觉得能和flask配合不错的⽅法，能够实现⼀个flask⽹页中绘制很多个图表；然⽽却依然需要⾃⼰引⼊echarts.js⽂件、⾃⼰设定div、⾃⼰初始化echarts对象、⾃⼰给echarts对象设置图表配置，唯⼀简化的就是图表配置是来⾃于python服务端；最后给出使⽤chart.dump_options()⽅法给⼀个flask⽹页配置多个图表的⽅法代码：Python代码：@app.route("/show_pyecharts")def show_pyecharts():bar = (Bar().add_xaxis(["衬衫", "⽺⽑衫", "雪纺衫", "裤⼦", "⾼跟鞋", "袜⼦"]).add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90]))# print(bar.render_embed())# print(bar.dump_options())return render_template("show_pyecharts.html",bar_data=bar.dump_options())Flask模板代码：<!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><title>Title</title><script src="/static/echarts.min.js"></script></head><body><h1>柱状图</h1><div><!-- 为ECharts准备⼀个具备⼤⼩（宽⾼）的Dom --><div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div><script type="text/javascript">// 基于准备好的dom，初始化echarts实例var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));// 使⽤刚指定的配置项和数据显⽰图表。
flask flash用法
flask flash用法Flask的flash功能是用来在服务器端向用户显示提示信息的快捷方法。
它通常用于在表单提交后显示成功或错误消息。
下面是Flask flash的使用方法：1. 导入`flask`模块中的`flash`和`redirect`函数，以及`url_for`函数（可选）：```pythonfrom flask import Flask, flash, redirect, url_for```2. 在Flask应用中启用Flash消息传递。
你需要用一个秘密密钥（secret key）来保障消息的安全性。
例如：```pythonapp = Flask(__name__)app.secret_key = "your-secret-key"```3. 在需要显示消息的地方，调用`flash`函数，并传入要显示的消息。
例如在表单处理函数中：```python@app.route('/login', methods=['POST'])def login():# 处理表单提交if success:flash('登录成功')return redirect(url_for('index'))else:flash('用户名或密码错误')return redirect(url_for('login'))```4. 在模板文件中，使用`get_flashed_messages`函数来遍历并显示消息。
例如：```html{% with messages = get_flashed_messages() %}{% if messages %}<ul>{% for message in messages %}<li>{{ message }}</li>{% endfor %}</ul>{% endif %}{% endwith %}```以上就是Flask的flash功能的基本用法。
Python与微服务架构使用Flask和FastAPI
Python与微服务架构使用Flask和FastAPI 在现代软件开发中，微服务架构已经成为一个比较热门的话题。
而Python作为一种流行的编程语言，越来越受到广大开发者的青睐。
在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python和微服务架构创建一个可扩展的Web应用程序。
我们会考虑两种Python Web框架- Flask 和FastAPI，以及如何使用这些框架构建微服务应用程序。
什么是微服务架构？微服务是一种分布式架构模式，其中一个应用程序被拆分成一组较小的、可独立部署的服务。
每个服务都运行在自己的进程中，并使用轻量级通信机制，例如HTTP API进行通信。
这种分解设计带来了许多优势，包括更简单的扩展、更高的可靠性、更高的可用性、更灵活的开发，以及更好的团队合作。
Flask和FastAPI都是Python Web框架，它们非常适合用于构建微服务应用程序。
Flask是一个轻量级Web框架，可以用于构建简单的Web应用程序和API。
它是一个非常灵活的框架，非常适合用于构建小型和中型的Web应用程序。
Flask的设计重点是简单性和可扩展性，并提供了丰富的扩展库，可以满足各种需求。
FastAPI是一个新兴的Web框架，它提供了高性能、快速开发和易于使用的API。
与Flask不同，它还提供了内置的数据验证和自动文档生成功能。
FastAPI是使用Python3.6及更高版本编写的，它构建在Starlette框架之上，拥有强大的异步编程能力。
使用Flask和微服务架构使用Flask构建微服务应用程序非常简单。
在一个基本的示例中，我们可以创建一个名为“hello”的微服务，该服务监听HTTP GET请求，然后返回“Hello, World!”。
```pythonfrom flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')def hello():return "Hello, World!"if __name__ == '__main__':app.run()```在上面的示例中，我们首先导入了Flask模块。
Python中的Python Flask-Bootstrap库
Python中的Python Flask-Bootstrap库Python Flask-Bootstrap库简介Python Flask-Bootstrap库是一个基于Python Flask框架的库，它提供了一套方便的前端界面开发工具。
Flask-Bootstrap是一个通过集成Twitter Bootstrap CSS框架来增强Flask网站的扩展程序。
Bootstrap是一个前端开发框架，其中包含一套经典的CSS和JavaScript组件，使得开发者不必从头开始编写CSS和JavaScript代码。
Flask-Bootstrap库基于Jinja2模板引擎，它的设计目的是来解决Flask开发者在前端开发上的挑战。
Flask-Bootstrap允许开发者在HTML模板中访问Bootstrap组件，从而简化了HTML和CSS的写作。
此外，它还提供了一些方便的功能，例如表单验证，对话框弹出框等，在开发细节上极大地提升了开发的速度。
使用Flask-Bootstrap库，可以使开发者更加专注于业务逻辑的编写，并且减少了重复的工作。
Flask-Bootstrap库使用了许多有用的功能，例如自动添加Bootstrap静态文件和样式表。
这意味着开发者不必手动添加CSS和JavaScript链接。
此外，它还包含了许多预定义的模板，并且可以在其中选择合适的模板。
这些模板已经配置好了所有必需的Bootstrap组件，例如导航栏、面包屑、表单等，只需在模板中进行简单的编辑即可。
Flask-Bootstrap库的安装非常简单。
只需使用Python的包管理工具pip安装即可。
在Flask的应用程序中，只需导入Flask-Bootstrap，并将其作为应用程序的扩展即可。
开始使用Flask-Bootstrap库之前，需要先设置Bootstrap的基础样式，并且在HTML文件中添加必要的BootStrap文件链接。
之后就可以使用Flask-Bootstrap提供的组件来开发前端界面了。
Python中的Python Flask-Redis库
Python中的Python Flask-Redis库1.简介Python Flask-Redis库是一个Python语言实现的用于操作Redis数据库的库。
Flask-Redis库提供了一组用于连接、查询和操作Redis数据库的API，使得Python开发人员可以快速、轻松地使用Redis数据库。
2. Redis是什么Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，它支持多种数据结构，如字符串、列表、哈希表、集合以及有序集合。
Redis通过网络提供支持，使得不同的进程可以通过TCP协议通信。
Redis主要应用于缓存、消息队列、分布式锁等领域，其速度快、性能稳定、易于使用和高度可扩展，因此广受开发人员欢迎。
3. Flask-Redis的优点Flask-Redis库提供了一组方便的API，使得开发人员可以轻松地操作Redis数据库。
下面列出了Flask-Redis库的主要优点：（1）快速、高效：Flask-Redis库通过把数据存储在内存中来提高速度和性能，相比于传统的关系型数据库，Redis的速度快10倍以上。
（2）易于使用：Flask-Redis库提供了一组简单、直接的API，开发人员无需了解Redis底层实现，就可以轻松地进行数据存储和查询。
（3）可扩展性强：Redis支持分布式和集群架构，可以在多个节点之间分布数据，通过横向扩展可以轻松地满足高并发和大规模数据存储的需求。
（4）可靠性高：Redis支持数据持久化，可以把数据写入磁盘，即使系统崩溃也能够恢复数据，确保数据安全。
4. Flask-Redis的操作方法Flask-Redis库提供了多种API，用于连接、查询和操作Redis数据库。
以下是Flask-Redis库的常用API:（1）连接Redis数据库使用Flask-Redis库连接Redis数据库非常简单，只需在Flask 应用程序中添加以下代码：```from flask import Flaskfrom flask_redis import FlaskRedisapp = Flask(__name__)app.config['REDIS_URL'] = 'redis://localhost:6379/0'redis_client = FlaskRedis(app)```以上代码创建了一个名为redis_client的Redis连接对象，可以基于此对象执行Redis操作。
flask 封装python 程序 案例
一、介绍近年来，Python语言在软件开发领域逐渐崭露头角，成为开发者们的新宠。
而在Python的众多框架中，Flask作为一款轻量级的Web应用框架，因其简单易用、灵活性强而备受青睐。
本文将围绕Flask框架的封装和Python程序的案例展开介绍，希望能为广大程序开发者提供一些帮助和借鉴。
二、Flask框架的封装1. 什么是Flask框架Flask是一个基于Werkzeug和Jinja2的Python Web框架。
它由Armin Ronacher开发，主要用于构建具有简易且快速的用户体验的Web应用程序。
使用Flask框架可以帮助开发者高效地构建Web应用，同时保持代码的整洁和易读。
2. Flask框架的封装优势在实际开发中，如何将Flask框架封装成一个可复用的组件是开发者们所关心的问题。
封装Flask框架能够提高代码的复用性和可维护性，降低开发成本，加快开发速度。
封装后的框架还可以更好地适应不同的业务需求，提升开发效率。
3. 如何封装Flask框架（1）将相关功能模块进行抽象在封装Flask框架时，首先需要将常用的功能模块进行抽象，比如路由管理、请求处理、响应生成等。
这样可以使得框架更易于扩展和维护，也更方便其他开发者使用。
（2）提供简洁的接口在封装过程中，需要为用户提供简洁的接口，使得用户可以轻松上手，不需要深入了解框架的内部实现，就能够使用框架提供的功能。
（3）封装常用组件除了框架本身，还可以将常用的组件进行封装，比如数据库连接、缓存管理、日志记录等，使得这些组件可以轻松地集成到框架中，减少开发者的重复工作。
三、Python程序的案例1. 设计一个博客全球信息站假设我们要设计一个博客全球信息站，我们可以使用Flask框架进行开发。
我们需要设计数据库模型，包括用户信息、文章信息等。
我们可以封装用户认证、文章发布、评论管理等功能，作为Flask框架的组件。
通过Flask框架的路由和模板引擎，我们可以快速地构建出一个简洁、美观的博客全球信息站。
pythonflask接收数据的语句
1. 介绍Python Flask框架 Python Flask是一种轻量级的Web应用框架，它具有简单、易用的特点，非常适合快速开发Web应用程序。Flask提供了许多功能强大的扩展，让开发者可以轻松地构建出功能完善的Web应用。
2. Flask接收数据的语句 在Python Flask中，接收数据的语句主要使用`request`对象来完成。`request`对象是Flask框架中的一个核心对象，用于处理客户端发来的请求，其中包括请求的数据、请求的方法、请求的头部信息等。
3. 使用GET方法接收数据 如果客户端通过GET方法发送数据，可以使用`request.args.get`方法来获取数据。如果客户端发送了一个名为`name`的参数，则可以使用`request.args.get('name')`来获取该参数的值。
4. 使用POST方法接收数据 如果客户端通过POST方法发送数据，可以使用`request.form.get`方法来获取数据。与GET方法类似，只是获取参数的方式和路径不同。
5. 获取JSON格式的数据 如果客户端发送的数据是JSON格式的，可以使用`request.json`来获取整个JSON对象，或者使用`request.json.get`来获取其中某个字段的值。 6. 获取上传的文件 除了接收文本数据，Flask还支持接收上传的文件。可以使用`request.files.get`来获取上传的文件。
7. 处理异常情况 在接收数据时，为了保证程序的健壮性，需要注意处理异常情况。客户端可能不发送某个参数，导致获取该参数的值为None；或者客户端发送的数据格式不正确，导致解析失败。需要使用try...except语句来捕获异常，并进行相应的处理。
8. 完整示例 以下是一个完整的示例，演示了如何在Python Flask中接收客户端发送的数据： ```python from flask import Flask, request
es+flask搜索小项目实现分页+高亮的示例代码
环境•前端：html,css,js,jQuery,bootstrap •后端：flask•搜索引擎：elasticsearch•数据源：某某之家项目展示项目目录主要源码获取数据源并写入esfrom lxml import etreefrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from elasticsearch import Elasticsearchfrom elasticsearch import helpersimport requestsheaders = {'user-agent': 'ua'}es = Elasticsearch()if not es.indices.exists(index='car'):es.indices.create(index='car', mappings={ 'properties': {'url': {'type': 'text'},'img': {'type': 'text'},'title': {'type': 'text'},'desc': {'type': 'text'}}})def task(url,page):res = requests.get(url, headers)text = res.texttree = etree.HTML(text)ul_list = tree.xpath('//ul[@class="article"]')actions = []for ul in ul_list:li_list = ul.xpath('./li')for li in li_list:url = li.xpath('./a/@href'),img = li.xpath('./a/div/img/@src'),desc = li.xpath('./a/p/text()'),title = li.xpath('./a/h3/text()')if title:doc = {'_index': 'car','url': f'https:{url[0][0]}','img': img[0][0],'desc': desc[0][0],'title': title[0],}actions.append(doc)helpers.bulk(es, actions=actions)print(f'第{page}页完成！')def main():with ThreadPoolExecutor() as pool:for i in range(1, 11):url = f'https:///all/{i}/' pool.submit(task, url=url,page=i)if __name__ == '__main__':main()视图函数from flask import Blueprintfrom flask import requestfrom flask import render_templatefrom flask import jsonifyfrom web.ext import esfrom pprint import pprintsearch_bp = Blueprint('search', __name__, url_prefix='/search')@search_bp.route('/', methods=['get', 'post'])def search():if request.method == 'GET':return render_template('search.html')elif request.method == 'POST':content = request.values.get('content')size = 10current = int(request.values.get('current', '0'))if content:res = es.search(index='car', query={'match': {"title": content}}, highlight={"pre_tags": "<span style='color: red'>","post_tags": "</span>","fields": {"title": {}}}, size=1000)else:res = es.search(index='car', query={'match_all': {}}, size=1000)new_res = res['hits']['hits']total = int(res['hits']['total']['value'])need_page = (total // size) + 1data = {'res': new_res[current * size:current * size + size], 'need_page': need_page,'total': total}return jsonify(data)前端<!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><title>General Search</title><link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static',filename='css/bootstrap.min.css') }}"> <script src="{{ url_for('static',filename='js/jQuery.js') }}"></script><script src="{{ url_for('static',filename='js/bootstrap.min.js') }}"></script><style>.title{font-size: 25px;font-weight: 10;}.result{color: red;}</style></head><body><div><nav class="navbar navbar-default"><div class="container-fluid"><!-- Brand and toggle get grouped for better mobile display --><div class="navbar-header"><button type="button" class="navbar-toggle collapsed" data-toggle="collapse"data-target="#bs-example-navbar-collapse-1" aria-expanded="false"><span class="sr-only">Toggle navigation</span><span class="icon-bar"></span><span 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tags=$('#tags')$('#count').text()tags.empty()$.ajax({url:"",type:'post',data:{'content':content,'current':current},dataType:'JSON',success:function (res){let length=res.totallet need_page=res.need_page$('#count').text(length)$.each(res.res,function (index,value){ let source=value._sourcelet title=source.titlelet highlight=value.highlightif (highlight){title=highlight.title}let div=`<div><p><a href="${source.url}" target="_blank"><span class="title">${title}</span><br><img src="${source.img}" alt=""></a></p><p>${source.desc}</p><hr></div>`tags.append(div)})$('#page').empty()for(let i=0;i<need_page;i++){let tmp=i+1if (current==i){$('#page').append('<li class="active"><spanclass="changePage">'+tmp+'</span></li>')}else {$('#page').append('<li><span class="changePage">'+tmp+'</span></li>') }}}})}$('#submit').click(function (){getData(0)})$('#page').on('click','li',function (){getData($(this).text()-1)})</script></body></html>app配置from flask import Flaskfrom flask_session import Sessionfrom web.ext import dbfrom .search.search import search_bpfrom flask_script import Managerfrom flask_migrate import Migrate, MigrateCommanddef create_app():app = Flask(__name__)app.config.from_object('settings.DevelopmentConfig') app.register_blueprint(search_bp)Session(app)db.init_app(app)app = Manager(app)Migrate(app, db)app.add_command('db', MigrateCommand)return app总结对比django,flask最后选用自由度较大的flask。
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pythonflask实现分页效果
在Python Flask中实现分页效果，可以使用Flask-Paginate插件。
Flask-Paginate是一个用于Flask框架的分页插件，它可以轻松地创建分页效果。
首先，确保已安装Flask和Flask-Paginate插件。
可以使用以下命令来安装它们：
```
pip install Flask Flask-Paginate
```
然后，在Flask应用程序文件中导入所需的模块：
```python
from flask import Flask, render_template
from flask_paginate import Pagination, get_page_args
```
接下来，定义一个示例的数据列表，用于分页演示：
```python
data = list(range(1, 121))
```
然后，创建Flask应用程序实例：
```python
app = Flask(__name__)
```
为了实现分页效果，需要定义一个用于处理分页请求的路由。
可以使用以下代码：
```python
def page(page):
per_page = 10 # 每页显示的数量
total = len(data) # 总数据量
#获取分页参数
start = (page - 1) * per_page
end = page * per_page
#根据分页参数截取数据
page_data = data[start:end]
#创建分页对象
pagination = Pagination(page=page, per_page=per_page,
total=total, css_framework='bootstrap4')
#将分页对象和分页数据传递给模板进行渲染
return render_template('page.html', page_data=page_data, pagination=pagination)
```
最后，创建一个模板文件page.html用于渲染分页效果：```html
<html>
<head>
<title>分页效果</title>
{{ pagination.css }}
</head>
<body>
<h1>分页效果演示</h1>
<ul>
{% for item in page_data %}
<li>{{ item }}</li>
{% endfor %}
</ul>
{{ pagination.links }}
</body>
</html>
```
在模板中，使用{{ pagination.css }}来渲染分页样式表，并使用{{ pagination.links }}来渲染分页链接。
最后，运行Flask应用程序：
```python
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```
这就是使用Python Flask和Flask-Paginate实现分页效果的基本步骤。
根据实际需求，你可以更改每页显示的数量，调整分页链接的样式等。