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文档简介
Web框架web网站发展至今，特别是服务器端，涉及到的知识、内容，非常广泛。这对程序员的要求会越来越高。如果采用成熟，稳健的框架，那么一些基础的工作，比如，安全性，数据流控制等都可以让框架来处理，那么程序开发人员可以把精力放在具体的业务逻辑上面。使用框架的优点：稳定性和可扩展性强可以降低开发难度，提高开发效率。为了更好的展示人工智能算法，因此可以采用pythonweb框架。在Python中常用的Web框架有:Flask、Django、Tornado安装Flask-i/simple
pipinstallflaskpipinstallflask_migratepipinstallflask_scriptpipinstallpymysqlHelloWorldfromflaskimportFlask#导入Flask模块
app=Flask(__name__)#创建应用实例
@app.route('/')#使用route装饰器创建一个路由
defhello():#视图函数，访问此路由时执行的函数
return'HelloWorld'#视图函数的返回值，称之为‘响应’
if__name__=='__main__':#判断是否运行此文件，还是被当做模块导入
app.run(debug=True)#开始运行flask应用程序,debug启动app的调试模式
打开浏览器访问http://localhost:5000，可以看到我们的helloworld页面已经可以正常工作了。html代码输出打开浏览器，输入http://localhost:5000/hellofromflaskimportFlask#导入Flask模块
app=Flask(__name__)#创建应用实例
@app.route('/hello')#添加路由：hello
defdo_hello():
return'<h1>Hello,stranger!</h1>'
if__name__=='__main__':#判断是否运行此文件，还是被当做模块导入
app.run(debug=True)#开始运行flask应用程序,debug启动app的调试模式html文件渲染fromflaskimportFlask#导入Flask模块
app=Flask(__name__)#创建应用实例
fromflaskimportrender_template
@app.route('/')
defindex():
return'Helloindex'
@app.route('/hello')#添加路由：hello
defdo_hello():
returnrender_template('hello.html')
if__name__=='__main__':#判断是否运行此文件，还是被当做模块导入
app.run(debug=True)#开始运行flask应用程序,debug启动app的调试模式代码路径:/3flask/hello_wordhtml变量传递fromflaskimportFlask#导入Flask模块
app=Flask(__name__)#创建应用实例
fromflaskimportrender_template
@app.route('/hello')
@app.route('/hello/<name>')
defhello(name=None):
returnrender_template('hello_name.html',name=name)
if__name__=='__main__':#判断是否运行此文件，还是被当做模块导入
app.run(debug=True)#开始运行flask应用程序,debug启动app的调试模式代码路径:/3flask/html重定向访问：http://localhost:5000/redirfromflaskimportFlask#导入Flask模块
fromflaskimportredirect
app=Flask(__name__)#创建应用实例
@app.route('/redir')
defredir():
returnredirect('/')
if__name__=='__main__':#判断是否运行此文件，还是被当做模块导入
app.run(debug=True)#开始运行flask应用程序,debug启动app的调试模式
代码路径:/3flask/redirect表格<!DOCTYPEhtml>
<htmllang="en">
<head>
<metacharset="UTF-8">
<title>广东科学技术职业学院</title>
</head>
<body>
<tableborder="1">
<tr>
<th>姓名</th>
<th>年龄</th>
</tr>
<tr>
<td>{{}}</td>
<td>{{data.age}}</td>
</tr>
</table>
</body>
</html>@app.route('/')
defdemo():
#user=User.query.first()
name="hujianhua"
age="99"
data={
"name":name,
"age":age
}
returnrender_template("index.html",data=data)表格渲染代码路径:/3flask/表格与数据库/table_test.py表单<!DOCTYPEhtml>
<htmllang="en">
<head>
<metacharset="UTF-8">
<title>广东科学技术职业学院</title>
</head>
<body>
<formmethod="post">
<label>姓名：</label><inputtype="text"name="username"placeholder="请输入姓名"><br/>
<label>年纪：</label><inputtype="password"name="userage"placeholder="请输入年纪"><br/>
<inputtype="submit"value="提交">
</form>
</body>
</html>表单渲染@app.route('/login',methods=["GET","POST"])
deflogin():
ifrequest.method=="POST":
username=request.form.get("username")
userage=request.form.get("userage")
print(username)
print(userage)
returnrender_template("login.html")后端向前端传数据通过render_template(“index.html”,data=data)可以向html传递数据。传单个数据returnrender_template(‘需要传参网址’,xx=u‘xx’)；前端接收：{{xx}}传多个数据（见表格渲染实例）先把数据写进字典，字典整体传returnrender_template(‘需要传参网址’,**字典名’)；前端接收：{{字典名.变量名}}@app.route('/')
defdemo():
#user=User.query.first()
name="hujianhua"
age="99"
data={
"name":name,
"age":age
}
returnrender_template("index.html",data=data)表格渲染后端得到前端数据如果前端提交的方法为POST：后端接收时要写methods=[‘GET’,‘POST’]xx=request.form.get(xx);xx=request.form[’‘xx’]如果是GETxx=request.args.get(xx)通过表单，网页访问，或者ajax等请求。网址传参：:5000/get_test?name=gditKey=nameValue=gdit前程向端传递数据后端处理数据fromflaskimportrequest表单前端<!DOCTYPEhtml>
<htmllang="en">
<head>
<metacharset="UTF-8">
<title>Xiaotaotao</title>
</head>
<body>
<formmethod="post">
<label>姓名：</label><inputtype="text"name="username"placeholder="请输入姓名"><br/>
<label>年纪：</label><inputtype="password"name="userage"placeholder="请输入年纪"><br/>
<inputtype="submit"value="提交">
</form>
</body>
</html>表单后端@app.route('/login',methods=["GET","POST"])
deflogin():
ifrequest.method=="POST":
username=request.form.get("username")
userage=request.form.get("userage")
print(username)
print(userage)
returnrender_template("login.html")pipinstalldlib==19.7.0pipinstallface_recognitionpipinstallPillow相关软件安装由于默认使用国外源进行下载安装，导致下载速度非常慢，因此可以使用国内源进行来加速安装，在相应安装命令行后加-i/simple，例如安装numpy，使用加速国内源进行安装的命令为：pipinstallnumpy-i/simple
人工智能算法应用框架web前端html内容css样式与布局javascript微信小程序后端djangoflask前端项目实战通过下载mnis
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