


Memaparkan Data yang Distrim daripada Flask View semasa Ia Kemas Kini
Pengenalan
Dalam aplikasi Flask, ia selalunya wajar untuk dipaparkan data yang dijana atau dikemas kini dalam masa nyata. Walaupun Flask mempunyai sokongan terbina dalam untuk respons penstriman, memasukkan data ini ke dalam templat HTML boleh menjadi mencabar. Artikel ini meneroka cara mengemas kini, memformat dan memaparkan data secara dinamik semasa ia distrim ke halaman.
Menstrim data dalam Flask
Untuk menstrim data dalam Flask, anda boleh menggunakan penjana sebagai tindak balas kepada laluan. Setiap kali tindak balas diulang, penjana menghasilkan sebahagian daripada data kepada pelanggan. Contohnya:
@app.route('/') def index(): def inner(): for i in range(500): # simulate a long process to watch j = math.sqrt(i) time.sleep(1) # this value should be inserted into an HTML template yield str(i) + '<br>\n' return flask.Response(inner(), mimetype='text/html')
Kod ini mensimulasikan proses yang berjalan lama yang menjana nilai setiap saat. Nilai ini kemudiannya distrim ke respons sebagai serpihan HTML.
Mengendalikan data yang distrim dalam JavaScript
Sementara Flask menyokong respons penstriman, templat HTML dipaparkan sekali pada bahagian pelayan dan tidak boleh dikemas kini secara dinamik. Untuk mengendalikan data yang distrim dalam penyemak imbas, anda boleh menggunakan JavaScript untuk membuat permintaan ke titik akhir dan memproses data yang distrim apabila ia tiba.
Satu pendekatan ialah menggunakan objek XMLHttpRequest (XHR) untuk membuat permintaan untuk titik akhir penstriman. Anda kemudian boleh периодически membaca data daripada respons sehingga ia selesai. Berikut ialah contoh:
var xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open('GET', '{{ url_for('stream') }}'); xhr.send(); var position = 0; function handleNewData() { // the response text includes the entire response so far // split the messages, then take the messages that haven't been handled yet // position tracks how many messages have been handled // messages end with a newline, so split will always show one extra empty message at the end var messages = xhr.responseText.split('\n'); messages.slice(position, -1).forEach(function(value) { // Update the displayed data using JavaScript latest.textContent = value; // update the latest value in place // Append the current value to a list to log all output var item = document.createElement('li'); item.textContent = value; output.appendChild(item); }); position = messages.length - 1; } // Check for new data periodically var timer; timer = setInterval(function() { // check the response for new data handleNewData(); // stop checking once the response has ended if (xhr.readyState == XMLHttpRequest.DONE) { clearInterval(timer); latest.textContent = 'Done'; } }, 1000);
Kod JavaScript ini menggunakan objek XMLHttpRequest untuk membuat permintaan ke titik akhir penstriman. Ia kemudian menyediakan pemasa untuk menyemak data baharu secara berkala dan mengemas kini halaman dengan sewajarnya.
Menggunakan iframe untuk output HTML yang distrim
Satu lagi pendekatan untuk memaparkan data yang distrim daripada paparan Flask adalah menggunakan iframe. Iframe ialah dokumen berasingan yang boleh digunakan untuk memaparkan output HTML yang distrim. Berikut ialah contoh:
@app.route('/stream') def stream(): @stream_with_context def generate(): # Serve initial CSS to style the iframe yield render_template_string('<link rel="stylesheet" href="%7B%7B%20url_for(" static filename="stream.css">') # Continuously stream HTML content within the iframe for i in range(500): yield render_template_string('<p>{{ i }}: {{ s }}</p>\n', i=i, s=sqrt(i)) sleep(1) return app.response_class(generate())
<p>This is all the output:</p> <iframe src="%7B%7B%20url_for('stream')%20%7D%7D"></iframe>
Kod ini menggunakan penghias stream_with_context untuk meningkatkan penjana bagi menyokong fungsi tambahan. Ia menyediakan CSS awal untuk menggayakan iframe dan terus menstrim kandungan HTML dalam iframe. Templat HTML dalam iframe boleh menjadi lebih kompleks dan boleh memasukkan pemformatan berbeza mengikut keperluan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengemas kini Secara Dinamik dan Memaparkan Data Distrim daripada Paparan Kelalang?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.