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python模板掩膜

發布時間:2022-10-04 14:56:28

python如何圖像識別

首先,先定位好問題是屬於圖像識別任務中的哪一類,最好上傳一張植物葉子的圖片。因為目前基於深度學習的卷積神經網路(CNN)確實在圖像識別任務中取得很好的效果,深度學習屬於機器學習,其研究的範式,或者說處理圖像的步驟大體上是一致的。

1、第一步,准備好數據集,這里是指,需要知道輸入、輸出(視任務而定,針對你這個問題,建議使用有監督模型)是什麼。你可以准備一個文件夾,裡面存放好植物葉子的圖像,而每張圖像對應一個標簽(有病/沒病,或者是多類別標簽,可能具體到哪一種病)。
具體實現中,會將數據集分為三個:訓練集(計算模型參數)、驗證集(調參,這個經常可以不需要實現劃分,在python中可以用scikit-learn中的函數解決。測試集用於驗證模型的效果,與前面兩個的區別是,模型使用訓練集和驗證集時,是同時使用了輸入數據和標簽,而在測試階段,模型是用輸入+模型參數,得到的預測與真實標簽進行對比,進而評估效果。
2、確定圖像識別的任務是什麼?

圖像識別的任務可以分為四個:圖像分類、目標檢測、語義分割、實例分割,有時候是幾個任務的結合。
圖像分類是指以圖像為輸入,輸出對該圖像內容分類的描述,可以是多分類問題,比如貓狗識別。通過足夠的訓練數據(貓和狗的照片-標簽,當然現在也有一系列的方法可以做小樣本訓練,這是細節了,這里並不敞開講),讓計算機/模型輸出這張圖片是貓或者狗,及其概率。當然,如果你的訓練數據還有其它動物,也是可以的,那就是圖像多分類問題。
目標檢測指將圖像或者視頻中的目標與不感興趣的部分區分開,判斷是否存在目標,並確定目標的具體位置。比如,想要確定這只狗所佩戴的眼睛的位置,輸入一張圖片,輸出眼睛的位置(可視化後可以講目標區域框出來)。

看到這里,應該想想植物葉子診斷疾病的問題,只需要輸入一整張植物葉子的圖片,輸出是哪種疾病,還是需要先提取葉子上某些感興趣區域(可能是病變區域),在用病變區域的特徵,對應到具體的疾病?
語義分割是當今計算機視覺領域的關鍵問題之一,宏觀上看,語義分割是一項高層次的任務。其目的是以一些原始圖像作為輸入,輸出具有突出顯示的感興趣的掩膜,其實質上是實現了像素級分類。對於輸入圖片,輸出其舌頭區域(注意可以是不規則的,甚至不連續的)。

而實例分割,可以說是在語義分割的基礎上,在像素層面給出屬於每個實例的像素。

看到這里,可以具體思考下自己的問題是對應其中的哪一類問題,或者是需要幾種任務的結合。

3、實際操作
可以先通過一個簡單的例子入手,先了解構建這一個框架需要准備什麼。手寫數字識別可以說是深度學習的入門數據集,其任務也經常作為該領域入門的案例,也可以自己在網上尋找。

㈡ 怎麼用python開發arcgis

在Pyhton寫的一些代碼,用戶交互不方便,用戶體驗比較差,不方便重用。在ArcGIS中可以將用寫的Python代碼導入到ToolBox中,這樣用起來就比較方便了。這里用按要素裁剪柵格的Python來演示如何導入ArcGIS中。代碼如下:

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding( "utf-8" )
import arcpy
import string
from arcpy.sa import *

try:
raster = arcpy.GetParameterAsText(0) #要裁剪的柵格
clip_feat = arcpy.GetParameterAsText(1) #裁剪要素類
field = arcpy.GetParameterAsText(2) #命名欄位
outworkspace = arcpy.GetParameterAsText(3) #命名欄位裁剪後輸出目錄

for row in arcpy.SearchCursor(clip_feat):
mask=row.getValue("Shape")
outPath=outworkspace+"\\"+str(row.getValue(field))
outExtractByMask = ExtractByMask(raster,mask)
outExtractByMask.save(outPath)

except arcpy.ExecuteError:
print arcpy.GetMessages() 在用戶工具箱中新建工具箱(在系統工具箱中不能新建),在工具箱右鍵,添加腳本;

輸入名稱、標簽、描述等信息。下一步,選擇腳本文件。(這里需要注意的是:一定要勾選"存儲相對路徑名"這個選項)

設置參數,這是最重要的一步。其中參數即代碼中GetParameterAsText(n),並選擇合適的數據類型,在參數屬性中也可以進行相關設置。如果輸出柵格名稱按裁剪要素中的某個欄位,需要設置"獲取息"屬性,還要進行過濾一下。

設置好一切參數過後,就可以來進行測試了。在本機上測試通!

接下來便是怎樣移植到其他電腦了的問題了。前面我說說過要存儲為相對路徑,否則,將報錯00576:腳本工具使用的腳本未處於所需位置。創建腳本工具時,有一個選項用於存儲相對路徑名(而不是絕對路徑名)。設置此選項後,腳本的相對位置和保存腳本工具的工具箱必須保持不變。執行工具時移動兩者中的任何一個都會出現此錯誤。

但改為相對路徑後,在其他電腦上也能正常運行,但彈出了警告窗口。原因是客戶機上沒有勾選擴展模塊相應的功能。這個示例需要勾選空間分析模板,因為使用了按掩膜提取這個工具。這個腳本實現的詳情參考:使用Python腳本批量裁切柵格

發布給他人,涉及到個人知識產權的問題,怎樣讓他人使用工具,又不能看到腳本代碼?如果編輯調試完成了,在腳本工具右鍵可導入腳本。

設置密碼後,即可。

㈢ 如何將模板文檔導入python並創建

模板文檔導入python並創建的方法如下:
1.1 需要導入的模板在同一文件夾中
比如admin.py調用test.py模板,可以在admin.py中直接執行
因為python解釋器查找模塊時會找同一文件夾,所以不用導入路徑名。
1.2 需要導入的模板在當前文件夾的子文件夾中
比如 manage.py調用setting.py模板,可以在manage.py中直接執行
無需加其他路徑說明,因為 crm 也是一個模塊(模塊的集合)。
1.3 需要導入的模板在父文件夾中
比如admin.py想調用surround.py模板(在admin.py父文件夾project下),因為解釋器找模塊只會去本文件夾及本文件夾的子文件夾去找,不會去父文件夾找,為什麼?試試看,先在admin.py中執行
當一個的模塊被導入的時候,解釋器首先尋找具有該名稱的內置模塊。如果沒有找到,然後解釋器從 sys.path 變數給出的目錄列表裡尋找該模板。所以輸出結果可以看到是一個路徑列表,其它路徑不需要看,只看第一項
說明解釋器就是從 pro文件夾開始往下找,而surround.py是在 project/crm文件夾下,顯然是找不到的。解決方法,在admin.py中執行手動把相應的路徑添加到 sys.path 中就可以了,這樣導入就相當於可以從添加的相應路徑開始往下找模塊了。可以找到,結果也不會報錯。

㈣ 10 個 Python 圖像編輯工具

以下提到的這些 Python 工具在編輯圖像、操作圖像底層數據方面都提供了簡單直接的方法。

-- Parul Pandey

當今的世界充滿了數據,而圖像數據就是其中很重要的一部分。但只有經過處理和分析,提高圖像的質量,從中提取出有效地信息,才能利用到這些圖像數據。

常見的圖像處理操作包括顯示圖像,基本的圖像操作,如裁剪、翻轉、旋轉;圖像的分割、分類、特徵提取;圖像恢復;以及圖像識別等等。Python 作為一種日益風靡的科學編程語言,是這些圖像處理操作的最佳選擇。同時,在 Python 生態當中也有很多可以免費使用的優秀的圖像處理工具。

下文將介紹 10 個可以用於圖像處理任務的 Python 庫,它們在編輯圖像、查看圖像底層數據方面都提供了簡單直接的方法。

scikit-image 是一個結合 NumPy 數組使用的開源 Python 工具,它實現了可用於研究、教育、工業應用的演算法和應用程序。即使是對於剛剛接觸 Python 生態圈的新手來說,它也是一個在使用上足夠簡單的庫。同時它的代碼質量也很高,因為它是由一個活躍的志願者社區開發的,並且通過了 同行評審(peer review)。

scikit-image 的 文檔 非常完善,其中包含了豐富的用例。

可以通過導入 skimage 使用,大部分的功能都可以在它的子模塊中找到。

圖像濾波(image filtering):

使用 match_template() 方法實現 模板匹配(template matching):

在 展示頁面 可以看到更多相關的例子。

NumPy 提供了對數組的支持,是 Python 編程的一個核心庫。圖像的本質其實也是一個包含像素數據點的標准 NumPy 數組,因此可以通過一些基本的 NumPy 操作(例如切片、 掩膜(mask)、 花式索引(fancy indexing)等),就可以從像素級別對圖像進行編輯。通過 NumPy 數組存儲的圖像也可以被 skimage 載入並使用 matplotlib 顯示。

在 NumPy 的 官方文檔 中提供了完整的代碼文檔和資源列表。

使用 NumPy 對圖像進行 掩膜(mask)操作:

像 NumPy 一樣, SciPy 是 Python 的一個核心科學計算模塊,也可以用於圖像的基本操作和處理。尤其是 SciPy v1.1.0 中的 scipy.ndimage 子模塊,它提供了在 n 維 NumPy 數組上的運行的函數。SciPy 目前還提供了 線性和非線性濾波(linear and non-linear filtering)、 二值形態學(binary morphology)、 B 樣條插值(B-spline interpolation)、 對象測量(object measurements)等方面的函數。

在 官方文檔 中可以查閱到 scipy.ndimage 的完整函數列表。

使用 SciPy 的 高斯濾波 對圖像進行模糊處理:

PIL (Python Imaging Library) 是一個免費 Python 編程庫,它提供了對多種格式圖像文件的打開、編輯、保存的支持。但在 2009 年之後 PIL 就停止發布新版本了。幸運的是,還有一個 PIL 的積極開發的分支 Pillow ,它的安裝過程比 PIL 更加簡單,支持大部分主流的操作系統,並且還支持 Python 3。Pillow 包含了圖像的基礎處理功能,包括像素點操作、使用內置卷積內核進行濾波、顏色空間轉換等等。

Pillow 的 官方文檔 提供了 Pillow 的安裝說明自己代碼庫中每一個模塊的示例。

使用 Pillow 中的 ImageFilter 模塊實現圖像增強:

OpenCV(Open Source Computer Vision 庫)是計算機視覺領域最廣泛使用的庫之一, OpenCV-Python 則是 OpenCV 的 Python API。OpenCV-Python 的運行速度很快,這歸功於它使用 C/C++ 編寫的後台代碼,同時由於它使用了 Python 進行封裝,因此調用和部署的難度也不大。這些優點讓 OpenCV-Python 成為了計算密集型計算機視覺應用程序的一個不錯的選擇。

入門之前最好先閱讀 OpenCV2-Python-Guide 這份文檔。

使用 OpenCV-Python 中的 金字塔融合(Pyramid Blending)將蘋果和橘子融合到一起:

SimpleCV 是一個開源的計算機視覺框架。它支持包括 OpenCV 在內的一些高性能計算機視覺庫,同時不需要去了解 位深度(bit depth)、文件格式、 色彩空間(color space)之類的概念,因此 SimpleCV 的學習曲線要比 OpenCV 平緩得多,正如它的口號所說,「將計算機視覺變得更簡單」。SimpleCV 的優點還有:

官方文檔 簡單易懂,同時也附有大量的學慣用例。

文檔 包含了安裝介紹、示例以及一些 Mahotas 的入門教程。

Mahotas 力求使用少量的代碼來實現功能。例如這個 Finding Wally 游戲 :

ITK (Insight Segmentation and Registration Toolkit)是一個為開發者提供普適性圖像分析功能的開源、跨平台工具套件, SimpleITK 則是基於 ITK 構建出來的一個簡化層,旨在促進 ITK 在快速原型設計、教育、解釋語言中的應用。SimpleITK 作為一個圖像分析工具包,它也帶有 大量的組件 ,可以支持常規的濾波、圖像分割、 圖像配准(registration)功能。盡管 SimpleITK 使用 C++ 編寫,但它也支持包括 Python 在內的大部分編程語言。

有很多 Jupyter Notebooks 用例可以展示 SimpleITK 在教育和科研領域中的應用,通過這些用例可以看到如何使用 Python 和 R 利用 SimpleITK 來實現互動式圖像分析。

使用 Python + SimpleITK 實現的 CT/MR 圖像配准過程:

pgmagick 是使用 Python 封裝的 GraphicsMagick 庫。 GraphicsMagick 通常被認為是圖像處理界的瑞士軍刀,因為它強大而又高效的工具包支持對多達 88 種主流格式圖像文件的讀寫操作,包括 DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM、TIFF 等等。

pgmagick 的 GitHub 倉庫 中有相關的安裝說明、依賴列表,以及詳細的 使用指引 。

圖像縮放:

邊緣提取:

Cairo 是一個用於繪制矢量圖的二維圖形庫,而 Pycairo 是用於 Cairo 的一組 Python 綁定。矢量圖的優點在於做大小縮放的過程中不會丟失圖像的清晰度。使用 Pycairo 可以在 Python 中調用 Cairo 的相關命令

Pycairo 的 GitHub 倉庫 提供了關於安裝和使用的詳細說明,以及一份簡要介紹 Pycairo 的 入門指南 。

使用 Pycairo 繪制線段、基本圖形、 徑向漸變(radial gradients):

以上就是 Python 中的一些有用的圖像處理庫,無論你有沒有聽說過、有沒有使用過,都值得試用一下並了解它們。

via: https://opensource.com/article/19/3/python-image-manipulation-tools

作者: Parul Pandey 選題: lujun9972 譯者: HankChow 校對: wxy

㈤ 請高手支招python圖像處理如何去掉白色部分

用Numpy做一個掩膜,一行搞定。
msk = arr==255 #獲得掩膜
arr[msk] = 0 #設置成黑色

㈥ 常用的十大python圖像處理工具

原文標題:10 Python image manipulation tools.
作者 | Parul Pandey
翻譯 | 安其羅喬爾、JimmyHua
今天,在我們的世界裡充滿了數據,圖像成為構成這些數據的重要組成部分。但無論是用於何種用途,這些圖像都需要進行處理。圖像處理就是分析和處理數字圖像的過程,主要旨在提高其質量或從中提取一些信息,然後可以將其用於某種用途。
圖像處理中的常見任務包括顯示圖像,基本操作如裁剪、翻轉、旋轉等,圖像分割,分類和特徵提取,圖像恢復和圖像識別。Python成為這種圖像處理任務是一個恰當選擇,這是因為它作為一種科學編程語言正在日益普及,並且在其生態系統中免費提供許多最先進的圖像處理工具供大家使用。
讓我們看一下可以用於圖像處理任務中的常用 Python 庫有哪些吧。

1.scikit-image
scikit-image是一個開源的Python包,適用於numpy數組。它實現了用於研究,教育和工業應用的演算法和實用工具。即使是那些剛接觸Python生態系統的人,它也是一個相當簡單直接的庫。此代碼是由活躍的志願者社區編寫的,具有高質量和同行評審的性質。
資源
文檔里記錄了豐富的例子和實際用例,閱讀下面的文檔:
http://scikit-image.org/docs/stable/user_guide.html
用法
該包作為skimage導入,大多數功能都在子模塊中找的到。下面列舉一些skimage的例子:
圖像過濾

使用match_template函數進行模板匹配

你可以通過此處查看圖庫找到更多示例。
2. Numpy
Numpy是Python編程的核心庫之一,並為數組提供支持。圖像本質上是包含數據點像素的標准Numpy數組。因此,我們可以通過使用基本的NumPy操作,例如切片、掩膜和花式索引,來修改圖像的像素值。可以使用skimage載入圖像並使用matplotlib顯示圖像。
資源
Numpy的官方文檔頁面提供了完整的資源和文檔列表:
http://www.numpy.org/
用法
使用Numpy來掩膜圖像.

3.Scipy
scipy是Python的另一個類似Numpy的核心科學模塊,可用於基本的圖像操作和處理任務。特別是子模塊scipy.ndimage,提供了在n維NumPy數組上操作的函數。該包目前包括線性和非線性濾波,二值形態學,B樣條插值和對象測量等功能函數。
資源
有關scipy.ndimage包提供的完整功能列表,請參閱下面的鏈接:
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/ndimage.html#correlation-and-convolution
用法
使用SciPy通過高斯濾波器進行模糊:

4. PIL/ Pillow
PIL( Python圖像庫 )是Python編程語言的一個免費庫,它支持打開、操作和保存許多不同的文件格式的圖像。然而, 隨著2009年的最後一次發布,它的開發停滯不前。但幸運的是還有有Pillow,一個PIL積極開發的且更容易安裝的分支,它能運行在所有主要的操作系統,並支持Python3。這個庫包含了基本的圖像處理功能,包括點運算、使用一組內置卷積核的濾波和色彩空間的轉換。
資源
文檔中有安裝說明,以及涵蓋庫的每個模塊的示例:
https://pillow.readthedocs.io/en/3.1.x/index.html
用法
在 Pillow 中使用 ImageFilter 增強圖像:

5. OpenCV-Python
OpenCV( 開源計算機視覺庫 )是計算機視覺應用中應用最廣泛的庫之一 。OpenCV-Python 是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的優點不只有高效,這源於它的內部組成是用C/C++編寫的,而且它還容易編寫和部署(因為前端是用Python包裝的)。這使得它成為執行計算密集型計算機視覺程序的一個很好的選擇。
資源
OpenCV-Python-Guide指南可以讓你使用OpenCV-Python更容易:
https://github.com/abidrahmank/OpenCV2-Python-Tutorials
用法
下面是一個例子,展示了OpenCV-Python使用金字塔方法創建一個名為「Orapple」的新水果圖像融合的功能。

6. SimpleCV
SimpleCV 也是一個用於構建計算機視覺應用程序的開源框架。有了它,你就可以訪問幾個高性能的計算機視覺庫,如OpenCV,而且不需要先學習了解位深度、文件格式、顏色空間等。
它的學習曲線大大小於OpenCV,正如它們的口號所說「計算機視覺變得簡單」。一些支持SimpleCV的觀點有:
即使是初學者也可以編寫簡單的機器視覺測試攝像機、視頻文件、圖像和視頻流都是可互操作的資源
官方文檔非常容易理解,而且有大量的例子和使用案例去學習:
https://simplecv.readthedocs.io/en/latest/
用法

7. Mahotas
Mahotas 是另一個計算機視覺和圖像處理的Python庫。它包括了傳統的圖像處理功能例如濾波和形態學操作以及更現代的計算機視覺功能用於特徵計算,包括興趣點檢測和局部描述符。該介面是Python語言,適合於快速開發,但是演算法是用C語言實現的,並根據速度進行了調優。Mahotas庫速度快,代碼簡潔,甚至具有最小的依賴性。通過原文閱讀它們的官方論文以獲得更多的了解。
資源
文檔包括安裝指導,例子,以及一些教程,可以更好的幫助你開始使用mahotas。
https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/install.html
用法
Mahotas庫依賴於使用簡單的代碼來完成任務。關於『Finding Wally』的問題,Mahotas做的很好並且代碼量很少。下面是源碼
https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/wally.html

8. SimpleITK
ITK 或者 Insight Segmentation and Registration Toolkit是一個開源的跨平台系統,為開發人員提供了一套廣泛的圖像分析軟體工具 。其中, SimpleITK是建立在ITK之上的簡化層,旨在促進其在快速原型設計、教育、解釋語言中的應用。SimpleITK 是一個圖像分析工具包,包含大量支持一般過濾操作、圖像分割和匹配的組件。SimpleITK本身是用C++寫的,但是對於包括Python以內的大部分編程語言都是可用的。
資源
大量的Jupyter Notebooks 表明了SimpleITK在教育和研究領域已經被使用。Notebook展示了用Python和R編程語言使用SimpleITK來進行互動式圖像分析。
http://insightsoftwareconsortium.github.io/SimpleITK-Notebooks/
用法
下面的動畫是用SimpleITK和Python創建的剛性CT/MR匹配過程的可視化 。點擊此處可查看源碼!

9. pgmagick
pgmagick是GraphicsMagick庫的一個基於python的包裝。 GraphicsMagick圖像處理系統有時被稱為圖像處理的瑞士軍刀。它提供了一個具有強大且高效的工具和庫集合,支持以88種主要格式(包括重要格式,如DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM和TIFF)讀取、寫入和操作圖像。
資源
有一個專門用於PgMagick的Github庫 ,其中包含安裝和需求說明。還有關於這個的一個詳細的用戶指導:
https://github.com/hhatto/pgmagick
用法
使用pgmagick可以進行的圖像處理活動很少,比如:
圖像縮放

邊緣提取

10. Pycairo
Pycairo是圖像處理庫cairo的一組Python捆綁。Cairo是一個用於繪制矢量圖形的2D圖形庫。矢量圖形很有趣,因為它們在調整大小或轉換時不會失去清晰度 。Pycairo是cairo的一組綁定,可用於從Python調用cairo命令。
資源
Pycairo的GitHub庫是一個很好的資源,有關於安裝和使用的詳細說明。還有一個入門指南,其中有一個關於Pycairo的簡短教程。
庫:https://github.com/pygobject/pycairo指南:https://pycairo.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html用法
使用Pycairo繪制線條、基本形狀和徑向梯度:

總結
有一些有用且免費的Python圖像處理庫可以使用,有的是眾所周知的,有的可能對你來說是新的,試著多去了解它們。

㈦ python flask 模板渲染循環體問題

dict.items()方法返回一個迭代器,其中的每個元素都是(key, value)的tuple,tuple沒有filename之類的屬性,所以發生AttributeError,模板渲染出錯。
正確做法:
{% for k, v in page_data.items %}

㈧ Python編程能用在哪些方面

1、web開發:python的誕生歷史比web還要早,python是解釋型編程語言,開發效率高,非常適合進行web開發。它有上百種web開發框架,有很多成熟的模板技術,選擇python開發web應用,不但開發效率高,速度也是非常快的。常用的web開發框架有:Django、Flask、Tornado 等。
2、網路爬蟲:網路爬蟲是python非常常見的一個場景,國際上其實google在早期大量地使用Python語言作為網路爬蟲的基礎,推動python發展,以前國內很多人採集網上的內容,現在就可以用python來實現了。
3、人工智慧:人工智慧是非常火的一個方向,AI浪潮讓python語言未來充滿潛力。現在python有很多庫都是針對人工智慧的,比如numpy,
scipy做數值計算的,sklearn做機器學習的,pybrain做神經網路等。在人工智慧領域,數據分析、機器學習、神經網路、深度學習等都是主流語言。
4、數據分析:數據分析處理方面,python有非常完備的生態環境。大數據分析涉及到分布式計算、數據可視化、資料庫操作等,python都有成熟的模板可以完成其功能,對於Hadoop-MapRece和Spark,都可以直接使用Python完成計算邏輯,是非常便利的。
5、自動化運維:python對於伺服器是非常重要的,目前幾乎所有Linux發行版本中都帶有python編輯器,使用python腳本進行批量化文件部署和運行調整都成了Linux伺服器很不錯的選擇。python有很多方便的工具,比如說調控ssh/sftp用的paramiko,到監控服務用的supervisor等,讓運維變得更加簡單。

㈨ python輕量框架--Flask(入門教程)

1.建立: F:Pythonflask文件夾路徑
2.安裝virtualenv,在此路徑下打開命令行窗口輸入:

3.新建一個目錄,並在里邊創建virtualenv環境,在DOS下

如圖:

這時你創建的myproject文件夾裡面就多了一個venv文件夾:

4.激活虛擬環境

現在命令行前面多了個(venv)表示你在venv環境內

5.在virtualenv里安裝Flask

完成。如圖:

6.驗證是否安裝,你可以進入 Python 解釋器,嘗試導入 Flask:

如果沒有報錯,那麼就安裝成功了~如圖:

1.在myproject文件夾下打開命令行:

cd app #進入app文件夾
mkdir static
mkdir templates

我們的應用程序包是放置於 app 文件夾中。子文件夾 static 是我們存放靜態文件像圖片,JS文件以及樣式文件。子文件夾 templates 顯然是存放模板文件。

2.為我們的 app 包(文件 app/ init .py )創建一個簡單的初始化腳本:

上面的腳本簡單地創建應用對象,接著導入視圖模塊,該模塊我們暫未編寫。

視圖是響應來自網頁瀏覽器的請求的處理器。在 Flask 中,視圖是編寫成 Python 函數。每一個視圖函數是映射到一個或多個請求的 URL。

3.讓我們編寫第一個視圖函數(文件 app/views.py ):

其實這個視圖是非常簡單,它只是返回一個字元串,在客戶端的網頁瀏覽器上顯示。兩個 route 裝飾器創建了從網址 / 以及 /index 到這個函數的映射。

4.能夠完整工作的 Web 應用程序的最後一步是創建一個腳本,啟動我們的應用程序的開發 Web 伺服器。讓我們稱這個腳本為 run.py,並把它置於根目錄:

這個腳本簡單地從我們的 app 包中導入 app 變數並且調用它的 run 方法來啟動伺服器。請記住 app 變數中含有我們在之前創建的 Flask 實例。

5.要啟動應用程序,您只需運行此腳本(run.py)

如圖:

6.在伺服器初始化後,它將會監聽 5000 埠等待著連接。現在打開你的網頁瀏覽器輸入如下 URL:

另外你也可以使用這個 URL:

你看清楚了路由映射是如何工作的嗎?第一個 URL 映射到 /,而第二個 URL 映射到 /index。這兩個路由都關聯到我們的視圖函數,因此它們的作用是一樣的。如果你輸入其它的網址,你將會獲得一個錯誤,因為只有這兩個 URL 映射到視圖函數。

你可以通過 Ctrl-C 來終止伺服器

入門就到這里,比較簡單的。
下一章:
python輕量框架--Flask(模板詳細版)

㈩ 關於Python的模板

{{my_name}}這是個什麼東西?字典套字典?。把報錯發上來
根據報錯:
Template是template初始化中的類,需要參數才能使用。你的語句可改為:
>>> import django.template as Template
>>> t=Tempplate.Template("my name is {{my_name}}")

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