在 Linux 伺服器上或安裝了 Python 的機器上,Python自帶了一個WEB伺服器 SimpleHTTPServer。
我們可以很簡單的使用 python -m SimpleHTTPServer 快速搭建一個http服務,提供一個檔案瀏覽的web服務。
指令如下:(推薦學習:Python影片教學)
python3 -m http.server
或
python -m SimpleHTTPServer 8000
使用上面的指令可以把目前目錄發佈到8000埠。
但是這條指令是目前運行的,不是後台運行的,也就是說如果Ctrl C,則該埠就會關閉。
python -m SimpleHTTPServer 8000 &
在上述命令的最後加一個 & ,則該命令產生的進程在後台運行,不會影響當前終端的使用(我們在只有一個bash的環境下)。
產生的新的進程為目前bash的子進程,所以,當我們關閉當前bash時,對應的子進程也會被kill掉,這也不是我們想要的結果。
nohup python -m SimpleHTTPServer 8000 &
在命令的開頭加上一個nohup,忽略所有的掛斷訊號,如果當前bash關閉,則當前進程會掛載到init進程下,成為其子進程,這樣即使退出當前用戶,其8000埠也可以使用。
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每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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