Dalam pelajaran ini kita akan melakukan langkah-langkah untuk menggunakan apl Taipy dalam Render. Taipy ialah perpustakaan Python sumber terbuka yang menyokong pembangunan bahagian hadapan dan belakang, memperkemas proses daripada mencipta prototaip kepada menggunakan aplikasi sedia pengeluaran. Render ialah perkhidmatan yang membolehkan anda membina, menggunakan dan menskalakan apl anda.
Prasyarat
- Mesti biasa dengan Python dan Github
- Mempunyai akaun Github. Buat satu di sini
- Mempunyai akaun Render. Buat satu di sini
- Mempunyai apl Taipy
Prosedur
- Buat repositori Github baharu.
-
Buat fail requirements.txt untuk apl Taipy anda.
pip freeze > requirements.txt
Tetapkan hos apl Taipy anda kepada 0.0.0.0 dan port kepada 10000.
Tolak apl Taipy anda ke repositori Github anda.
Log masuk ke akaun Render anda dan pilih Perkhidmatan Web.
Pilih repositori Github anda yang mengandungi apl Taipy.
Beri nama perkhidmatan web anda, pilih Python 3 untuk Bahasa dan pilih cawangan Github yang anda mahu gunakan.
Masukkan direktori akar (jika ada) dan Perintah Mula (arahan yang anda gunakan untuk menjalankan apl secara setempat).
Pilih contoh anda. (Ada peringkat percuma)
Masukkan sebarang Pembolehubah Persekitaran dan kemudian klik Gunakan Perkhidmatan Web
URL untuk apl anda dijana. Status apl anda ditunjukkan. Dalam kes ini, ia adalah Langsung.
Pergi ke URL untuk melihat apl anda.
Jika apl anda gagal, anda boleh membetulkan apl anda, menolaknya ke Github dan Render akan menggunakan semula apl itu secara automatik. Jika tidak, anda boleh klik Manual Deploy. Ini menyimpulkan pelajaran kita.
Atas ialah kandungan terperinci Menggunakan aplikasi Taipy dalam Render. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Kenapa array secara amnya lebih cekap memori daripada senarai untuk menyimpan data berangka?May 05, 2025 am 12:15 AMArraysareGenerallymorememememory-efficientthanlistsforstoringnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryaccess.1) arraysstoreelementsinacontiguousblock, reducingoverheadfrointersormetadata.2)
Bagaimana anda boleh menukar senarai python ke array python?May 05, 2025 am 12:10 AMToConvertapythonlisttoanarray, usetheArraymodule: 1) importThearraymodule, 2) createalist, 3) UseArray (typecode, list) toConvertit, spesifyingthetypecodelike'i'forintegers.ThisconversionOptimizesMogenhomogeneousdata, enHomerMogeneShomogeneousdata, enHomerMogeneousdata, enhomoMogenerDataShomaSdata, enhomoMogenhomogeneousdata,
Bolehkah anda menyimpan jenis data yang berbeza dalam senarai python yang sama? Beri contoh.May 05, 2025 am 12:10 AMSenarai Python boleh menyimpan pelbagai jenis data. Senarai contoh mengandungi integer, rentetan, nombor titik terapung, boolean, senarai bersarang, dan kamus. Senarai fleksibiliti adalah berharga dalam pemprosesan data dan prototaip, tetapi ia perlu digunakan dengan berhati -hati untuk memastikan kebolehbacaan dan pemeliharaan kod.
Apakah perbezaan antara tatasusunan dan senarai di Python?May 05, 2025 am 12:06 AMPythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.
Modul apa yang biasa digunakan untuk membuat tatasusunan di Python?May 05, 2025 am 12:02 AMThemostcomonlyedmoduleforcreatingarraysinpythonisnumpy.1) numpyprovidesefficienttoolsforarrayoperations, idealfornumericaldata.2) arrayscanbecreatedingingnp.array () for1dand2dstructures
Bagaimana anda menambah elemen ke senarai python?May 04, 2025 am 12:17 AMToAppendElementStoapyThonList, useTheAppend () methodforsingleelements, extend () formultipleelements, andInsert () forspecificposition.1) useAppend () foraddingOneElementAttheend.2)
Bagaimana anda membuat senarai python? Beri contoh.May 04, 2025 am 12:16 AMTOCREATEAPYTHONLIST, USESQUAREBRACKETS [] danSeparatateItemSwithCommas.1) listsaredynamicandCanHoldMixedDatypes.2) UseAppend (), mengalih keluar (), danSlicingFormApulation.3)
Bincangkan kes penggunaan dunia sebenar di mana penyimpanan dan pemprosesan data berangka yang cekap adalah kritikal.May 04, 2025 am 12:11 AMDalam bidang kewangan, penyelidikan saintifik, penjagaan perubatan dan AI, adalah penting untuk menyimpan dan memproses data berangka dengan cekap. 1) Dalam Kewangan, menggunakan memori yang dipetakan fail dan perpustakaan Numpy dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara. 2) Dalam bidang penyelidikan saintifik, fail HDF5 dioptimumkan untuk penyimpanan data dan pengambilan semula. 3) Dalam penjagaan perubatan, teknologi pengoptimuman pangkalan data seperti pengindeksan dan pembahagian meningkatkan prestasi pertanyaan data. 4) Dalam AI, data sharding dan diedarkan latihan mempercepatkan latihan model. Prestasi dan skalabiliti sistem dapat ditingkatkan dengan ketara dengan memilih alat dan teknologi yang tepat dan menimbang perdagangan antara kelajuan penyimpanan dan pemprosesan.
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
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!
