FastAPI vs Flask：哪个更适合初学者快速开发？
本文对比了Python Web框架Flask和FastAPI，核心内容如下： Flask是2010年诞生的老牌轻量框架，以“灵活”著称，安装简单（`pip install flask`），核心仅路由与视图函数，学习曲线平缓，适合快速原型开发，但需手动处理JSON和参数校验。FastAPI（2018年）主打高性能，基于Starlette和Pydantic，自带自动API文档、数据验证，安装需加Uvicorn（`pip install fastapi uvicorn`），入门稍难（需理解类型提示、Pydantic模型），但长期效率高，自动处理数据校验与异步支持，适合复杂场景（如高并发、自动文档）。 结论：简单项目、零基础上手选Flask；追求现代特性与长期扩展性、学过Python基础选FastAPI。两者各有优势，依需求选择。
阅读全文Flask与前端框架：Vue.js结合Flask实战
### Flask与Vue.js结合实战概括 本文介绍了Flask后端与Vue.js前端结合的实战流程，实现前后端分离开发。选择二者的优势在于分工明确（后端处理数据、前端负责交互）、协作高效且数据交互灵活。 开发环境需安装Python/Flask（含跨域工具flask-cors）和Node.js/Vue-cli（含Axios数据请求工具）。项目结构分为后端Flask和前端Vue两个独立目录。 后端搭建中，Flask通过`app.py`提供API接口（如获取用户列表的`/api/users`），运行在5000端口并返回JSON数据。前端创建Vue项目后，在`App.vue`中用Axios请求后端数据，通过`v-for`渲染用户列表。 测试时，启动Flask后端（`python app.py`）和Vue前端（`npm run serve`），访问`http://localhost:8080`即可看到从后端获取的数据。常见问题包括跨域配置、Axios路径错误及Vue渲染问题，通过对应方法可解决。 总结：该模式实现了前后端高效协作，后续可扩展用户增删改查、
阅读全文Flask与数据库连接：SQLAlchemy基础操作
SQLAlchemy是Python流行的ORM工具，通过Python类/对象操作数据库，避免直接写SQL，支持多数据库（如MySQL、SQLite），适合Flask开发。 安装需`pip install flask flask-sqlalchemy`，MySQL等需额外驱动。初始化时，配置Flask应用及数据库连接（如SQLite路径），再初始化SQLAlchemy实例。 数据模型通过类定义，类对应表，类属性为字段（如`User`类含`id`、`username`等，设主键、唯一、非空约束）。用`db.create_all()`在应用上下文生成表。 核心操作（CRUD）：新增（创建实例→`db.session.add()`→`commit()`）；查询（`query.all()`/`filter_by()`等）；修改（改对象属性→`commit()`）；删除（`db.session.delete()`→`commit()`）。 流程：配置连接→定义模型→创建表→CRUD操作，优势是无需写SQL，便于快速开发。
阅读全文Flask请求方法：GET与POST请求处理实战
本文介绍轻量级Python Web框架Flask及HTTP请求方法GET/POST。Flask适合快速开发Web应用，安装命令为`pip install flask`。GET用于获取数据（数据在URL中，易泄露），POST用于提交数据（数据在请求体，更安全）。实战中，通过Flask处理登录表单：定义`/login`路由支持GET/POST，GET渲染表单模板，POST获取用户名密码验证并返回结果。关键知识点：路由`methods`参数支持多请求方法，`request.form`提取表单数据，`render_template`渲染模板。注意事项：仅POST需改`methods=['POST']`，敏感数据用POST并建议HTTPS，生产环境需CSRF保护。
阅读全文Flask模板引擎Jinja2：从基础语法到页面渲染
Jinja2是Flask默认的模板引擎，用于动态渲染HTML，将数据与静态页面结合。核心特性包括变量、条件判断、循环、模板继承与包含，以及过滤器处理变量。语法上，变量用`{{ }}`嵌入，条件用`{% if %}`、循环用`{% for %}`（支持loop状态变量和空列表处理）；模板通过`extend`继承父模板（定义block）、`include`复用片段；过滤器用`|`（如`truncate`截断文本）。Flask中模板存于`templates`文件夹，通过`render_template`函数传递数据渲染。掌握这些核心语法可提升Web开发效率，建议通过实践模板继承与数据处理巩固。
阅读全文数据存储基础：Python Web如何用SQLite保存用户信息
本文介绍用SQLite和Flask实现Web数据存储的基础方法。SQLite轻量易用，Python内置且无需额外服务器，适合初学者。环境需先安装Flask。核心步骤是创建用户表（含id自增、用户名唯一、密码、邮箱字段），通过Python操作实现注册（参数化插入数据）和用户列表展示（查询并返回字典结果）。操作中需注意密码加密（防明文）、SQL注入防护及连接关闭。文章以示例代码演示数据持久化流程，强调SQLite适合小型项目，是学习数据存储的入门工具，后续可扩展登录验证、ORM等功能。
阅读全文Jinja2模板引擎：在Flask中让Web页面动态渲染数据（附示例）
这篇文章介绍了Web开发中模板引擎的作用及Jinja2在Flask中的应用。模板引擎解决了后端数据与前端HTML拼接繁琐的问题，让开发者专注于数据逻辑与页面结构分离。Jinja2是Flask默认模板引擎，语法简洁，支持变量替换、条件判断、循环、过滤器等功能。 使用Jinja2的基本流程：先安装Flask，创建应用并定义路由，准备后端数据（如用户信息、文章列表），通过render_template渲染模板。模板文件需放在templates文件夹中，用{{变量}}嵌入数据，{% if %}、{% for %}实现条件和循环，|连接过滤器处理数据。模板继承通过base.html和子模板复用页面结构，提升代码复用性。 Jinja2核心语法包括变量替换、条件判断、循环遍历和过滤器，模板继承进一步优化了项目结构。掌握Jinja2能高效实现动态页面渲染，是Web开发中连接数据与界面的关键工具。
阅读全文《PaddlePaddle从入门到炼丹》十四——把预测模型部署在服务器
本文介绍了使用Flask搭建图像识别接口的过程。首先，通过简单的Flask程序设置根路径和上传文件功能；随后，实现图片预测API，加载模型并进行推理。用户可上传图片后直接获取分类结果及置信度。整个流程包括环境准备、代码编写与部署等步骤，适合初学者学习图像处理服务的开发方法。 关键点： 1. **Flask设置**：创建根路径和文件上传功能。 2. **模型加载**：从PaddlePaddle模型
阅读全文《我的PaddlePaddle学习之路》笔记十三——把PaddlePaddle部署到网站服务器上
这个教程详细介绍了如何使用PaddlePaddle进行基本的图像分类任务，并将其部署到Web服务中。以下是对教程内容的总结和一些改进建议： ### 总结 1. **环境准备**： - 安装必要的库，如PaddlePaddle、Flask等。 - 设置好开发环境。 2. **数据预处理**： - 读取并预处理图像，包括转换为灰度图和调整大小。 3. **模型构建与训练**：
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