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2024年12月25日
python之psutil 采集linux系统信息
摘要: 1、psutil简介 psutil是一个跨平台的 Python 库,提供了一种方便的方法来查询系统和进程的相关信息。 它可以用来获取 CPU、内存、磁盘、网络等系统级的数据,适合需要对系统性能进行监控和管理的开发工作。 五大主要功能: CPU 信息:获取 CPU 使用率、核心数、频率等。 内存信息:
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posted @ 2024-12-25 17:48 凡人半睁眼
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2024年11月21日
python之csv、openpyxl/pandas
摘要: 一、csv 模块 1、写csv的基本流程 打开文件 使用 open() 函数以写模式('w')打开 CSV 文件。 创建 CSV 写入器 使用 csv.writer() 或 csv.DictWriter() 创建一个写入器对象。 写入表头(可选) 使用 writeheader() 方法写入表头,如果
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posted @ 2024-11-21 15:32 凡人半睁眼
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2024年11月15日
flask之 sqlalchemy 原生操作和增删改查
摘要: 一、sqlalchemy简介 SQLAlchemy 是一个强大的 Python 数据库工具集,它提供了一套完整的数据库访问方案。它通过多个层次来实现其功能,这些层次提供了灵活且强大的数据库操作能力。 1、SQLAlchemy底层组成 Engine(引擎) 角色:Engine 是 SQLAlchemy
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posted @ 2024-11-15 18:06 凡人半睁眼
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flask 之信号(事件)、信号量(计数器、锁)
摘要: 一、信号 1、什么是信号(事件、绑定、触发) https://flask.palletsprojects.com/en/stable/api/#core-signals-list 在 Flask 中,信号(Signals)是一种用于在应用程序的不同部分之间进行解耦和通信机制。信号允许不同的组件在不直
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posted @ 2024-11-15 15:00 凡人半睁眼
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2024年11月13日
django、flask自定义命令
摘要: 一、django自定义命令 在 Django 中,自定义管理命令可以帮助你扩展 manage.py 命令的功能。 可以创建自己的命令来执行项目特定的任务,如初始化、清理数据库、发送批量电子邮件、调试帮助工具。 1、创建管理命令目录 在 Django 应用程序中创建一个名为 management 的目
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posted @ 2024-11-13 15:29 凡人半睁眼
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2024年11月4日
falsk之闪现、wtforms表单
摘要: 一、闪现的用途 在 Flask 中,“闪现消息”(Flash Messages)是一种用于在不同请求之间传递一次性消息的机制。这在 Web 应用中非常实用,特别是在需要向用户展示短暂的通知、错误消息或者确认信息时。 1、闪现的用途 用户反馈:在用户提交表单后,告诉用户操作成功或失败,比如“提交成功”
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posted @ 2024-11-04 16:47 凡人半睁眼
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2024年10月31日
flask之请求对象、响应对象、cookies和session
摘要: 一、请求对象 1、Flask 的 request 基于 Werkzeug 代表 HTTP 请求。request 对象包含许多方法和属性,用于处理请求数据。 https://werkzeug.palletsprojects.com/en/stable/wrappers/ Werkzeug 是一个用于
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posted @ 2024-10-31 15:41 凡人半睁眼
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flask之cbv、模版
摘要: 一、CBV介绍 1、class-based views, CBVs 通常使用函数视图(function-based views, FBVs)来定义路由和处理逻辑。不过,Flask 也支持基于类的视图(class-based views, CBVs),这可以帮助在需要共享逻辑或管理复杂视图结构时组织代
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posted @ 2024-10-31 11:32 凡人半睁眼
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2024年10月29日
flask之配置文件
摘要: 一、配置文件 在 Flask 中,引入配置文件有多种方式。大体就是从当前的app文件、指定的配置文件、环境变量、外部配置中心四处去取 1、直接在app中修改,只能改以下两个 app.debug=True app.secret_key='asdfasdf' 2、app.config.from_pyfi
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posted @ 2024-10-29 17:39 凡人半睁眼
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2024年10月28日
分库分表
摘要: 一、使用场景 1、水平分库分表 特点:将数据按行进行拆分,不同的行存储在不同的库或表中 使用场景: 1.1、 大数据量读写: - 单个表的数据量过大,导致查询、插入、更新等操作变慢。 1.2、 高并发: - 增加系统的并发处理能力,通过多库多表分担负载,减少锁竞争。 1.3、 扩展性: - 系统需要
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posted @ 2024-10-28 17:45 凡人半睁眼
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