cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonApl Pengurus Tugas dengan Flask dan MySQL

Gambaran Keseluruhan Projek

Projek ini ialah Apl Pengurus Tugas yang dibina dengan Flask dan MySQL. Ia menyediakan API RESTful yang mudah untuk mengurus tugas, menunjukkan operasi asas CRUD (Buat, Baca, Padam).

Aplikasi ini sesuai untuk memahami cara aplikasi Flask boleh disimpan dalam bekas menggunakan Docker dan disambungkan dengan pangkalan data MySQL.

Ciri-ciri

  • Tambah tugasan baharu
  • Lihat semua tugasan
  • Padamkan tugas dengan ID

Kod Kelalang: app.py

from flask import Flask, request, jsonify
import mysql.connector
from mysql.connector import Error

app = Flask(__name__)

# Database connection function
def get_db_connection():
    try:
        connection = mysql.connector.connect(
            host="db",
            user="root",
            password="example",
            database="task_db"
        )
        return connection
    except Error as e:
        return str(e)

# Route for the home page
@app.route('/')
def home():
    return "Welcome to the Task Management API! Use /tasks to interact with tasks."

# Route to create a new task
@app.route('/tasks', methods=['POST'])
def add_task():
    task_description = request.json.get('description')
    if not task_description:
        return jsonify({"error": "Task description is required"}), 400

    connection = get_db_connection()
    if isinstance(connection, str):  # If connection fails
        return jsonify({"error": connection}), 500

    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute("INSERT INTO tasks (description) VALUES (%s)", (task_description,))
    connection.commit()
    task_id = cursor.lastrowid
    cursor.close()
    connection.close()

    return jsonify({"message": "Task added successfully", "task_id": task_id}), 201

# Route to get all tasks
@app.route('/tasks', methods=['GET'])
def get_tasks():
    connection = get_db_connection()
    if isinstance(connection, str):  # If connection fails
        return jsonify({"error": connection}), 500

    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute("SELECT id, description FROM tasks")
    tasks = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    connection.close()

    task_list = [{"id": task[0], "description": task[1]} for task in tasks]
    return jsonify(task_list), 200

# Route to delete a task by ID
@app.route('/tasks/<task_id>', methods=['DELETE'])
def delete_task(task_id):
    connection = get_db_connection()
    if isinstance(connection, str):  # If connection fails
        return jsonify({"error": connection}), 500

    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute("DELETE FROM tasks WHERE id = %s", (task_id,))
    connection.commit()
    cursor.close()
    connection.close()

    return jsonify({"message": "Task deleted successfully"}), 200

if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0')


</task_id>

Skrip Persediaan Pangkalan Data MySQL

Buat skrip MySQL bernama init-db.sql untuk menyediakan pangkalan data dan jadual tugas:

Untuk mencipta skrip init-db.sql, ikut langkah berikut:

Buat fail baharu dalam direktori projek anda:

Navigasi ke folder projek dan buat fail baharu bernama init-db.sql
Tambahkan perintah SQL untuk menyediakan pangkalan data dan jadual tugas:

Buka init-db.sql dalam editor teks dan tambah arahan SQL berikut:

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS task_db;
USE task_db;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS tasks (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    description VARCHAR(255) NOT NULL
);

Simpan fail:

Saya menyimpan fail sebagai init-db.sql dalam folder projek di mana docker-compose.yml saya terletak .

Dalam docker-compose.yml:

Dalam fail docker-compose.yml saya, saya mempunyai konfigurasi volum yang menghala ke skrip ini.

Di bawah ialah fail docker-compose.yml

Konfigurasi Docker

docker-compose.yml:

version: '3'
services:
  db:
    image: mysql:5.7
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: example
      MYSQL_DATABASE: task_db
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - db_data:/var/lib/mysql
      - ./init-db.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init-db.sql

  web:
    build: .
    ports:
      - "5000:5000"
    depends_on:
      - db
    environment:
      FLASK_ENV: development
    volumes:
      - .:/app

volumes:
  db_data:

Konfigurasi ini memastikan bahawa apabila bekas MySQL bermula, ia akan melaksanakan skrip init-db.sql untuk menyediakan task_db pangkalan data dan cipta jadual tugas.

Nota: Direktori docker-entrypoint-initdb.d/ digunakan oleh MySQL bekas untuk melaksanakan .sql skrip semasa permulaan awal bekas itu.

Penjelasan:

1. version: '3': Menentukan versi Docker Compose yang digunakan.

2. perkhidmatan:

  • db:

    • imej: mysql:5.7: Menggunakan imej MySQL 5.7.
    • persekitaran: Menetapkan pembolehubah persekitaran untuk bekas MySQL:
      • MYSQL_ROOT_PASSWORD: Kata laluan akar untuk MySQL.
      • MYSQL_DATABASE: Pangkalan data yang akan dibuat semasa permulaan.
    • port: Petakan port kontena MySQL 3306 ke port 3306 hos anda.
    • jilid:
      • db_data:/var/lib/mysql: Mengekalkan data pangkalan data dalam volum Docker yang dipanggil db_data.
      • ./init-db.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init-db.sql: Melekapkan init-db.sql skrip ke dalam direktori permulaan bekas MYSQL supaya ia berjalan apabila bekas bermula.
  • web:

    • bina: .: Membina imej Docker untuk apl Flask anda menggunakan Fail Docker dalam direktori semasa.
    • port: Petakan port 5000 apl Flask ke port 5000 hos anda.
    • bergantung_pada: Memastikan perkhidmatan db bermula sebelum perkhidmatan web.
    • persekitaran: Menetapkan pembolehubah persekitaran untuk Flask.
    • volum: Melekapkan direktori projek semasa ke dalam direktori /app di dalam bekas. ### bahagian jilid: db_data: Mentakrifkan db_data volum bernama untuk mengekalkan data MySQL antara bekas mula semula.

Fail Docker:

Tentukan arahan binaan untuk apl Flask:

from flask import Flask, request, jsonify
import mysql.connector
from mysql.connector import Error

app = Flask(__name__)

# Database connection function
def get_db_connection():
    try:
        connection = mysql.connector.connect(
            host="db",
            user="root",
            password="example",
            database="task_db"
        )
        return connection
    except Error as e:
        return str(e)

# Route for the home page
@app.route('/')
def home():
    return "Welcome to the Task Management API! Use /tasks to interact with tasks."

# Route to create a new task
@app.route('/tasks', methods=['POST'])
def add_task():
    task_description = request.json.get('description')
    if not task_description:
        return jsonify({"error": "Task description is required"}), 400

    connection = get_db_connection()
    if isinstance(connection, str):  # If connection fails
        return jsonify({"error": connection}), 500

    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute("INSERT INTO tasks (description) VALUES (%s)", (task_description,))
    connection.commit()
    task_id = cursor.lastrowid
    cursor.close()
    connection.close()

    return jsonify({"message": "Task added successfully", "task_id": task_id}), 201

# Route to get all tasks
@app.route('/tasks', methods=['GET'])
def get_tasks():
    connection = get_db_connection()
    if isinstance(connection, str):  # If connection fails
        return jsonify({"error": connection}), 500

    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute("SELECT id, description FROM tasks")
    tasks = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    connection.close()

    task_list = [{"id": task[0], "description": task[1]} for task in tasks]
    return jsonify(task_list), 200

# Route to delete a task by ID
@app.route('/tasks/<task_id>', methods=['DELETE'])
def delete_task(task_id):
    connection = get_db_connection()
    if isinstance(connection, str):  # If connection fails
        return jsonify({"error": connection}), 500

    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute("DELETE FROM tasks WHERE id = %s", (task_id,))
    connection.commit()
    cursor.close()
    connection.close()

    return jsonify({"message": "Task deleted successfully"}), 200

if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0')


</task_id>

Fail Docker ini menyediakan persekitaran Python yang ringan untuk aplikasi Flask:

1. Imej Asas: Menggunakan python:3.9-slim untuk masa jalan Python yang minimum.
Direktori Kerja: Tetapkan /apl sebagai direktori kerja.

2. Dependencies: Menyalin requirements.txt dan memasang dependencies melalui pip.

3. Pemasangan Alat: Memasang tunggu-untuk-itu untuk menyemak kesediaan perkhidmatan.

4. Kod Aplikasi: Menyalin semua kod apl ke dalam bekas.

5. Perintah Permulaan: Menjalankan tunggu-untuk-itu untuk memastikan DB MySQL (db:3306) sedia sebelum memulakan app.py.

Fail Requirements.txt

Ini requirements.txt menyatakan bahawa projek Python memerlukan Flask framework untuk membina aplikasi web dan mysql-connector-python untuk menyambung dan berinteraksi dengan pangkalan data MySQL. Pakej ini akan dipasang dalam bekas Docker apabila pip install -r requirements.txt dijalankan semasa proses binaan imej. Ini memastikan apl mempunyai alatan yang diperlukan untuk menjalankan pelayan Flask dan berkomunikasi dengan pangkalan data MySQL.

from flask import Flask, request, jsonify
import mysql.connector
from mysql.connector import Error

app = Flask(__name__)

# Database connection function
def get_db_connection():
    try:
        connection = mysql.connector.connect(
            host="db",
            user="root",
            password="example",
            database="task_db"
        )
        return connection
    except Error as e:
        return str(e)

# Route for the home page
@app.route('/')
def home():
    return "Welcome to the Task Management API! Use /tasks to interact with tasks."

# Route to create a new task
@app.route('/tasks', methods=['POST'])
def add_task():
    task_description = request.json.get('description')
    if not task_description:
        return jsonify({"error": "Task description is required"}), 400

    connection = get_db_connection()
    if isinstance(connection, str):  # If connection fails
        return jsonify({"error": connection}), 500

    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute("INSERT INTO tasks (description) VALUES (%s)", (task_description,))
    connection.commit()
    task_id = cursor.lastrowid
    cursor.close()
    connection.close()

    return jsonify({"message": "Task added successfully", "task_id": task_id}), 201

# Route to get all tasks
@app.route('/tasks', methods=['GET'])
def get_tasks():
    connection = get_db_connection()
    if isinstance(connection, str):  # If connection fails
        return jsonify({"error": connection}), 500

    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute("SELECT id, description FROM tasks")
    tasks = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    connection.close()

    task_list = [{"id": task[0], "description": task[1]} for task in tasks]
    return jsonify(task_list), 200

# Route to delete a task by ID
@app.route('/tasks/<task_id>', methods=['DELETE'])
def delete_task(task_id):
    connection = get_db_connection()
    if isinstance(connection, str):  # If connection fails
        return jsonify({"error": connection}), 500

    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute("DELETE FROM tasks WHERE id = %s", (task_id,))
    connection.commit()
    cursor.close()
    connection.close()

    return jsonify({"message": "Task deleted successfully"}), 200

if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0')


</task_id>

Selepas membuat semua fail, langkah seterusnya ialah membina dan menjalankan perkhidmatan arahan berikut digunakan untuk membina dan menjalankan perkhidmatan.

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS task_db;
USE task_db;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS tasks (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    description VARCHAR(255) NOT NULL
);

untuk menjalankan perkhidmatan dalam mod terpisah saya menggunakan arahan berikut dan bukannya docker-compose up

version: '3'
services:
  db:
    image: mysql:5.7
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: example
      MYSQL_DATABASE: task_db
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - db_data:/var/lib/mysql
      - ./init-db.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init-db.sql

  web:
    build: .
    ports:
      - "5000:5000"
    depends_on:
      - db
    environment:
      FLASK_ENV: development
    volumes:
      - .:/app

volumes:
  db_data:

apabila saya ingin menghentikan perkhidmatan saya menggunakan arahan

FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

# Install dependencies

COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

# Install wait-for-it tool#

RUN apt-get update && apt-get install -y wait-for-it

#Copy the application code>

COPY . .

# Use wait-for-it to wait for DB and start the Flask app

CMD ["wait-for-it", "db:3306", "--", "python", "app.py"]

Sekarang setelah perkhidmatan dalam keadaan berjalan jalankan arahan

Flask
mysql-connector-python

untuk memastikan bekas berjalan

Kini tiba masanya untuk menyemak API perkhidmatan untuk memastikan ia berfungsi seperti yang diharapkan.

Menguji Projek

Akses apl di http://localhost:5000/ .
Saya dapat mengakses apl pada penyemak imbas saya selepas menjalankan arahan di atas seperti yang dilihat dalam imej di bawah.

Task Manager App with Flask and MySQL

Anda boleh menggunakan Posmen atau curl untuk menguji titik akhir /tasks untuk operasi POST, GET dan DELETE. Dalam kes ini saya akan menggunakan curl.

Arahan curl:

  • Dapatkan Tugasan:

Kaedah GET mengambil semua tugasan.

docker-compose build
docker-compose up

Task Manager App with Flask and MySQL

Perhatikan bahawa pada bila-bila masa anda menjalankan http://localhost:5000/tasks pada penyemak imbas anda, ia menunjukkan kepada anda semua tugas yang telah anda tambahkan seperti yang dijelaskan dalam tugas tambah.

  • Tambah Tugasan:

Kaedah POST mencipta tugasan dalam pangkalan data.

docker-compose up -d

Ini akan menghantar permintaan POST ke apl Flask anda dengan penerangan tugas. Jika tugasan berjaya ditambahkan, anda seharusnya menerima respons seperti:

docker-compose down

semak tab rangkaian penyemak imbas anda atau log untuk mengesahkan bahawa permintaan POST dibuat dengan betul.

Saya menjalankan arahan beberapa kali dan menyesuaikan bahagian yang dikatakan Tugas Mudah untuk menjana output yang berbeza di sini ialah arahan yang saya jalankan dan out put boleh dilihat dalam imej di bawah.

docker ps 

Task Manager App with Flask and MySQL

from flask import Flask, request, jsonify
import mysql.connector
from mysql.connector import Error

app = Flask(__name__)

# Database connection function
def get_db_connection():
    try:
        connection = mysql.connector.connect(
            host="db",
            user="root",
            password="example",
            database="task_db"
        )
        return connection
    except Error as e:
        return str(e)

# Route for the home page
@app.route('/')
def home():
    return "Welcome to the Task Management API! Use /tasks to interact with tasks."

# Route to create a new task
@app.route('/tasks', methods=['POST'])
def add_task():
    task_description = request.json.get('description')
    if not task_description:
        return jsonify({"error": "Task description is required"}), 400

    connection = get_db_connection()
    if isinstance(connection, str):  # If connection fails
        return jsonify({"error": connection}), 500

    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute("INSERT INTO tasks (description) VALUES (%s)", (task_description,))
    connection.commit()
    task_id = cursor.lastrowid
    cursor.close()
    connection.close()

    return jsonify({"message": "Task added successfully", "task_id": task_id}), 201

# Route to get all tasks
@app.route('/tasks', methods=['GET'])
def get_tasks():
    connection = get_db_connection()
    if isinstance(connection, str):  # If connection fails
        return jsonify({"error": connection}), 500

    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute("SELECT id, description FROM tasks")
    tasks = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    connection.close()

    task_list = [{"id": task[0], "description": task[1]} for task in tasks]
    return jsonify(task_list), 200

# Route to delete a task by ID
@app.route('/tasks/<task_id>', methods=['DELETE'])
def delete_task(task_id):
    connection = get_db_connection()
    if isinstance(connection, str):  # If connection fails
        return jsonify({"error": connection}), 500

    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute("DELETE FROM tasks WHERE id = %s", (task_id,))
    connection.commit()
    cursor.close()
    connection.close()

    return jsonify({"message": "Task deleted successfully"}), 200

if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0')


</task_id>

Task Manager App with Flask and MySQL

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS task_db;
USE task_db;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS tasks (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    description VARCHAR(255) NOT NULL
);

Task Manager App with Flask and MySQL

  • Padamkan Tugasan:

Kaedah DELETE mengalih keluar tugas mengikut ID.

version: '3'
services:
  db:
    image: mysql:5.7
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: example
      MYSQL_DATABASE: task_db
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - db_data:/var/lib/mysql
      - ./init-db.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init-db.sql

  web:
    build: .
    ports:
      - "5000:5000"
    depends_on:
      - db
    environment:
      FLASK_ENV: development
    volumes:
      - .:/app

volumes:
  db_data:

Saya menjalankan arahan di bawah untuk mengalih keluar tugas dengan ID:4 seperti yang dilihat dalam imej di bawah tugas 4 telah dialih keluar.

FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

# Install dependencies

COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

# Install wait-for-it tool#

RUN apt-get update && apt-get install -y wait-for-it

#Copy the application code>

COPY . .

# Use wait-for-it to wait for DB and start the Flask app

CMD ["wait-for-it", "db:3306", "--", "python", "app.py"]

Task Manager App with Flask and MySQL

Kesimpulan

Mencipta Apl Pengurus Tugas menggunakan Flask dan MySQL ialah cara terbaik untuk memahami asas pembangunan perkhidmatan web, penyepaduan pangkalan data dan kontena dengan Docker.

Projek ini merangkum cara pelayan web dan pangkalan data berfungsi secara serentak untuk menyediakan kefungsian yang lancar.

Harapi pengalaman pembelajaran ini dan gunakannya sebagai batu loncatan kepada projek pembangunan web dan berasaskan awan yang lebih mendalam.

Atas ialah kandungan terperinci Apl Pengurus Tugas dengan Flask dan MySQL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Memahami perbezaan utamaPython vs C: Memahami perbezaan utamaApr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Python vs C: Bahasa mana yang harus dipilih untuk projek anda?Python vs C: Bahasa mana yang harus dipilih untuk projek anda?Apr 21, 2025 am 12:17 AM

Memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Jika anda memerlukan pembangunan pesat, pemprosesan data dan reka bentuk prototaip, pilih Python; 2) Jika anda memerlukan prestasi tinggi, latensi rendah dan kawalan perkakasan yang rapat, pilih C.

Mencapai matlamat python anda: kekuatan 2 jam sehariMencapai matlamat python anda: kekuatan 2 jam sehariApr 20, 2025 am 12:21 AM

Dengan melabur 2 jam pembelajaran python setiap hari, anda dapat meningkatkan kemahiran pengaturcaraan anda dengan berkesan. 1. Ketahui Pengetahuan Baru: Baca dokumen atau tutorial menonton. 2. Amalan: Tulis kod dan latihan lengkap. 3. Kajian: Menyatukan kandungan yang telah anda pelajari. 4. Amalan Projek: Sapukan apa yang telah anda pelajari dalam projek sebenar. Pelan pembelajaran berstruktur seperti ini dapat membantu anda menguasai Python secara sistematik dan mencapai matlamat kerjaya.

Memaksimumkan 2 Jam: Strategi Pembelajaran Python BerkesanMemaksimumkan 2 Jam: Strategi Pembelajaran Python BerkesanApr 20, 2025 am 12:20 AM

Kaedah untuk belajar python dengan cekap dalam masa dua jam termasuk: 1. Semak pengetahuan asas dan pastikan anda sudah biasa dengan pemasangan Python dan sintaks asas; 2. Memahami konsep teras python, seperti pembolehubah, senarai, fungsi, dan lain -lain; 3. Menguasai penggunaan asas dan lanjutan dengan menggunakan contoh; 4. Belajar kesilapan biasa dan teknik debugging; 5. Memohon pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik, seperti menggunakan komprehensif senarai dan mengikuti panduan gaya PEP8.

Memilih antara python dan c: bahasa yang sesuai untuk andaMemilih antara python dan c: bahasa yang sesuai untuk andaApr 20, 2025 am 12:20 AM

Python sesuai untuk pemula dan sains data, dan C sesuai untuk pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan. 1. Python adalah mudah dan mudah digunakan, sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2.C menyediakan prestasi dan kawalan yang tinggi, sesuai untuk pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Python vs C: Analisis perbandingan bahasa pengaturcaraanPython vs C: Analisis perbandingan bahasa pengaturcaraanApr 20, 2025 am 12:14 AM

Python lebih sesuai untuk sains data dan perkembangan pesat, manakala C lebih sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan mudah dipelajari, sesuai untuk pemprosesan data dan pengkomputeran saintifik. 2.C mempunyai sintaks kompleks tetapi prestasi yang sangat baik dan sering digunakan dalam pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem.

2 jam sehari: potensi pembelajaran python2 jam sehari: potensi pembelajaran pythonApr 20, 2025 am 12:14 AM

Adalah mungkin untuk melabur dua jam sehari untuk belajar Python. 1. Belajar Pengetahuan Baru: Ketahui konsep baru dalam satu jam, seperti senarai dan kamus. 2. Amalan dan Amalan: Gunakan satu jam untuk melakukan latihan pengaturcaraan, seperti menulis program kecil. Melalui perancangan dan ketekunan yang munasabah, anda boleh menguasai konsep teras Python dalam masa yang singkat.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

VSCode Windows 64-bit Muat Turun

VSCode Windows 64-bit Muat Turun

Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

MantisBT

MantisBT

Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

mPDF

mPDF

mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),