Django は現在 Python Web 開発で最も人気のあるフレームワークですが、この記事では比較的軽量な Web フレームワークである Bottle フレームワークを紹介します。理論的なことには立ち入らず、サンプルコードに直接進みます。
1. 問題の説明
私は最近、Web バックエンド開発に Python+Bottle を使用してシステムのバックエンド開発を行いました。フロントへのインターフェースを提供し、フロントがインターフェースを呼び出す際にパラメータを通じてJsonデータ形式でデータを提供します。
2. 環境準備
Linux環境、PythonのPython 2.7.x版を使用しています。 Bottle を使用する前に、pip で bottle をインストールする必要があります。コマンド sudo pip install bottle を入力してインストールします。このようにして、Bottle 環境が完成し、Python Web 開発に Bottle フレームワークを使用できるようになります。
3。 : //172.16.160.122:8080/helloworld/BigData、IPアドレスを自分のアドレスに変更するだけです
以下のページが表示されます
画像の赤丸部分がパラメータですフロントデスクが入力すると、ページには返された文字列の内容が表示されます。
これで簡単な例が完成しました。 Bottle フレームワークはそれほど軽量ではありません。
このプログラムは非常に単純です。URL 内の言葉は、フロント デスクによって入力されたパラメーターです。返される最終データは、hello world と受け取ったパラメーターで構成される文字列です。
3.2 サンプルプログラムコード
本来はサンプルプログラムコードを書きたかったのですが、目の前にHello Worldのプログラムコードがあり、あとは理解するのが難しくないので書きませんそれ。理解。
皆さんのお役に立てば幸いです、読んでくれてありがとう。
Web 開発用の Bottle フレームワークを使用した Python に関連するその他の記事については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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