FastAPI vs Flask：哪個更適合初學者快速開發？
本文對比了Python Web框架Flask和FastAPI，核心內容如下： Flask是2010年誕生的老牌輕量框架，以“靈活”著稱，安裝簡單（`pip install flask`），核心僅路由與視圖函數，學習曲線平緩，適合快速原型開發，但需手動處理JSON和參數校驗。FastAPI（2018年）主打高性能，基於Starlette和Pydantic，自帶自動API文檔、數據驗證，安裝需加Uvicorn（`pip install fastapi uvicorn`），入門稍難（需理解類型提示、Pydantic模型），但長期效率高，自動處理數據校驗與異步支持，適合複雜場景（如高併發、自動文檔）。 結論：簡單項目、零基礎上手選Flask；追求現代特性與長期擴展性、學過Python基礎選FastAPI。兩者各有優勢，依需求選擇。
閱讀全文Flask與前端框架：Vue.js結合Flask實戰
### Flask與Vue.js結合實戰概括 本文介紹了Flask後端與Vue.js前端結合的實戰流程，實現前後端分離開發。選擇二者的優勢在於分工明確（後端處理數據、前端負責交互）、協作高效且數據交互靈活。 開發環境需安裝Python/Flask（含跨域工具flask-cors）和Node.js/Vue-cli（含Axios數據請求工具）。項目結構分爲後端Flask和前端Vue兩個獨立目錄。 後端搭建中，Flask通過`app.py`提供API接口（如獲取用戶列表的`/api/users`），運行在5000端口並返回JSON數據。前端創建Vue項目後，在`App.vue`中用Axios請求後端數據，通過`v-for`渲染用戶列表。 測試時，啓動Flask後端（`python app.py`）和Vue前端（`npm run serve`），訪問`http://localhost:8080`即可看到從後端獲取的數據。常見問題包括跨域配置、Axios路徑錯誤及Vue渲染問題，通過對應方法可解決。 總結：該模式實現了前後端高效協作，後續可擴展用戶增刪改查、
閱讀全文Flask與數據庫連接：SQLAlchemy基礎操作
SQLAlchemy是Python流行的ORM工具，通過Python類/對象操作數據庫，避免直接寫SQL，支持多數據庫（如MySQL、SQLite），適合Flask開發。 安裝需`pip install flask flask-sqlalchemy`，MySQL等需額外驅動。初始化時，配置Flask應用及數據庫連接（如SQLite路徑），再初始化SQLAlchemy實例。 數據模型通過類定義，類對應表，類屬性爲字段（如`User`類含`id`、`username`等，設主鍵、唯一、非空約束）。用`db.create_all()`在應用上下文生成表。 核心操作（CRUD）：新增（創建實例→`db.session.add()`→`commit()`）；查詢（`query.all()`/`filter_by()`等）；修改（改對象屬性→`commit()`）；刪除（`db.session.delete()`→`commit()`）。 流程：配置連接→定義模型→創建表→CRUD操作，優勢是無需寫SQL，便於快速開發。
閱讀全文Flask請求方法：GET與POST請求處理實戰
本文介紹輕量級Python Web框架Flask及HTTP請求方法GET/POST。Flask適合快速開發Web應用，安裝命令爲`pip install flask`。GET用於獲取數據（數據在URL中，易泄露），POST用於提交數據（數據在請求體，更安全）。實戰中，通過Flask處理登錄表單：定義`/login`路由支持GET/POST，GET渲染表單模板，POST獲取用戶名密碼驗證並返回結果。關鍵知識點：路由`methods`參數支持多請求方法，`request.form`提取表單數據，`render_template`渲染模板。注意事項：僅POST需改`methods=['POST']`，敏感數據用POST並建議HTTPS，生產環境需CSRF保護。
閱讀全文Flask模板引擎Jinja2：從基礎語法到頁面渲染
Jinja2是Flask默認的模板引擎，用於動態渲染HTML，將數據與靜態頁面結合。核心特性包括變量、條件判斷、循環、模板繼承與包含，以及過濾器處理變量。語法上，變量用`{{ }}`嵌入，條件用`{% if %}`、循環用`{% for %}`（支持loop狀態變量和空列表處理）；模板通過`extend`繼承父模板（定義block）、`include`複用片段；過濾器用`|`（如`truncate`截斷文本）。Flask中模板存於`templates`文件夾，通過`render_template`函數傳遞數據渲染。掌握這些核心語法可提升Web開發效率，建議通過實踐模板繼承與數據處理鞏固。
閱讀全文數據存儲基礎：Python Web如何用SQLite保存用戶信息
本文介紹用SQLite和Flask實現Web數據存儲的基礎方法。SQLite輕量易用，Python內置且無需額外服務器，適合初學者。環境需先安裝Flask。核心步驟是創建用戶表（含id自增、用戶名唯一、密碼、郵箱字段），通過Python操作實現註冊（參數化插入數據）和用戶列表展示（查詢並返回字典結果）。操作中需注意密碼加密（防明文）、SQL注入防護及連接關閉。文章以示例代碼演示數據持久化流程，強調SQLite適合小型項目，是學習數據存儲的入門工具，後續可擴展登錄驗證、ORM等功能。
閱讀全文Jinja2模板引擎：在Flask中讓Web頁面動態渲染數據（附示例）
這篇文章介紹了Web開發中模板引擎的作用及Jinja2在Flask中的應用。模板引擎解決了後端數據與前端HTML拼接繁瑣的問題，讓開發者專注於數據邏輯與頁面結構分離。Jinja2是Flask默認模板引擎，語法簡潔，支持變量替換、條件判斷、循環、過濾器等功能。 使用Jinja2的基本流程：先安裝Flask，創建應用並定義路由，準備後端數據（如用戶信息、文章列表），通過render_template渲染模板。模板文件需放在templates文件夾中，用{{變量}}嵌入數據，{% if %}、{% for %}實現條件和循環，|連接過濾器處理數據。模板繼承通過base.html和子模板複用頁面結構，提升代碼複用性。 Jinja2核心語法包括變量替換、條件判斷、循環遍歷和過濾器，模板繼承進一步優化了項目結構。掌握Jinja2能高效實現動態頁面渲染，是Web開發中連接數據與界面的關鍵工具。
閱讀全文《PaddlePaddle從入門到煉丹》十四——把預測模型部署在服務器
本文介紹了使用Flask搭建圖像識別接口的過程。首先，通過簡單的Flask程序設置根路徑和上傳文件功能；隨後，實現圖片預測API，加載模型並進行推理。用戶可上傳圖片後直接獲取分類結果及置信度。整個流程包括環境準備、代碼編寫與部署等步驟，適合初學者學習圖像處理服務的開發方法。 關鍵點： 1. **Flask設置**：創建根路徑和文件上傳功能。 2. **模型加載**：從PaddlePaddle模型
閱讀全文《我的PaddlePaddle學習之路》筆記十三——把PaddlePaddle部署到網站服務器上
這個教程詳細介紹瞭如何使用PaddlePaddle進行基本的圖像分類任務，並將其部署到Web服務中。以下是對教程內容的總結和一些改進建議： ### 總結 1. **環境準備**： - 安裝必要的庫，如PaddlePaddle、Flask等。 - 設置好開發環境。 2. **數據預處理**： - 讀取並預處理圖像，包括轉換爲灰度圖和調整大小。 3. **模型構建與訓練**：
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