Django is made up of a few core components that we touched on in the last Django tutorial: Django Models make up the structure and behavior of data in a Django project, Django Views process incoming requests and provide responses, and Django Templates are populated with data and then rendered to the browser from the view response.
Как разработчики и клиенты могут извлечь выгоду из того, что данные находятся в файловом формате, когда существует множество других вариантов? Почему бы не использовать простую HTML-страницу с AJAX-запросами и таблицами для отображения данных? В этой статье я покажу вам, почему использование языка Python для создания файлов является продуктивным способом их создания и наполнения данными.
Вебскраппинг - это один из инструментов, имеющихся в распоряжении разработчика при сборе данных из Интернета. Хотя использование данных через API стало обычным делом, большинство сайтов в Интернете не имеют API для предоставления данных потребителям.
Цель этой статьи - как можно быстрее начать использовать Django для создания веб-приложения и начать путь к готовому к производству приложению. В качестве демонстрации мы создадим простой блог для нашей компании под названием Foo.
В этой статье мы познакомимся с основами SQLAlchemy, создав управляемое данными веб-приложение с помощью Flask, фреймворка Python. Мы создадим минимальное приложение на Flask, которое будет следить за вашей коллекцией книг.
Веб-скрепинг - это один из инструментов, используемых разработчиками для сбора и анализа информации из Интернета.
"Data scientist" - одна из самых горячих вакансий в технологиях, а Python - лингва-франка науки о данных. Благодаря легкому в освоении синтаксису, открытой экосистеме и сильному сообществу Python стал одним из самых быстроразвивающихся языков в последние годы.
К моменту создания Django, более десяти лет назад, веб был менее сложным местом. Большинство веб-страниц были статичными. Веб-приложения в стиле Model/View/Controller, основанные на базе данных, были новой модной фишкой. Ajax едва начинал использоваться, и то лишь в узком контексте.
По данным исследования 2018 Python Developers Survey, Flask и Django, безусловно, являются самыми популярными веб-фреймворками для разработчиков на Python. Вы вряд ли ошибетесь с выбором любого из этих фреймворков, если решаете, какой из них использовать для нового веб-приложения.
Написанная на Python, Django - это самопровозглашенный веб-фреймворк для перфекционистов со сроками - и я вынужден согласиться. Django предоставляет так много возможностей из коробки и построен на Python - который имеет свой собственный репозиторий библиотек, PyPI - на который вы можете опереться. Легко понять, почему Django является лучшим веб-фреймворком Python на сегодняшний день и входит в шестерку лучших среди всех фреймворков для программирования.
Итак, что такое Pandas — практически говоря? Короче говоря, это основная библиотека анализа данных для Python. Для ученых, студентов и профессиональных разработчиков Pandas представляет собой главную причину любого обучения или взаимодействия с Python, в отличие от языка, ориентированного на статистику, такого как R, или проприетарного академического пакета, такого как SPSS или Matlab.
Большая часть преимуществ, которые мы получаем от использования компьютеров, заключается в программировании их для выполнения одной и той же задачи несколько раз подряд, что требует повторения одного и того же блока кода снова и снова. Именно здесь циклы for each полезны в Python или любом другом языке объектно-ориентированного программирования (ООП). Мы будем использовать цикл for и цикл for each как взаимозаменяемые, так как цикл for в Python всегда связан с некоторым набором элементов, на которые ссылается каждый, и полезно подумать об элементах, с которыми нужно работать. Официально в документации Python цикл for называется «инструкцией for».
Исполнитель Python ThreadPoolExecutor позволяет создавать и управлять пулами потоков в Python. Хотя ThreadPoolExecutor был доступен начиная с Python 3.2, он не получил широкого распространения, возможно, из-за непонимания возможностей и ограничений Threads в Python. В этом руководстве подробно и всесторонне рассматривается ThreadPoolExecutor в Python, включая принцип его работы, способы использования, общие вопросы и лучшие практики.
Декораторы - довольно полезная функция Python. Однако может показаться, что любые ресурсы или знания, окружающие их, делают всю концепцию непостижимой. Но на самом деле декораторы довольно просты. Читайте дальше, и мы покажем вам, почему.
Списки легко распознать в Python. Всякий раз, когда мы видим скобки '[]', мы знаем, что речь идет о списках. Объявлять списки в Python очень просто.
REGEX - это модуль, используемый для сопоставления регулярных выражений в языке программирования Python. На самом деле, REGEX - это сокращение от регулярных выражений, которые обозначают шаблон символов, используемых в строке. Это понятие может применяться к простым словам, телефонным номерам, адресам электронной почты или любым другим шаблонам.
При написании программ вы часто будете сталкиваться с ситуациями, когда дерево является наиболее подходящей структурой данных для работы с иерархическими данными. Хотя в Python отсутствует встроенная реализация деревьев, ее относительно просто реализовать самостоятельно, особенно с помощью сторонних библиотек. В этой заметке я рассмотрю один из подходов к представлению деревьев в Python с использованием SQLAlchemy и типа данных PostgreSQL Ltree.
Второй после списка в Python, словарь или "dict" - это место в памяти для хранения серии значений - также называемое коллекцией. Особенностью словаря является то, что ссылки на значения делаются не по порядку с использованием числового индекса. Скорее, в словаре, на значения ссылаются с помощью определяемого пользователем ключа , так же как слова в физическом словаре являются "ключами", связанными с "значением" их смысла. Этот ключ обычно представляет собой строку, но может быть любым типом данных.
Форматирование строк является надежной и мощной частью инструментария любого программиста на Python - почти каждая часть производственного программного обеспечения так или иначе использует его преимущества. Однако средства форматирования строк сильно изменились за время существования Python. От форматирования %, метода format() до форматированных строковых литералов - возможности форматирования строк не ограничены.
Flask — это базовая среда Python для создания приложений, которые используют веб-браузер в качестве внешнего интерфейса, а не командную строку в качестве внешнего интерфейса. Flask абстрагируется от задач более низкого уровня, таких как настройка веб-сервера разработки, управление потоком информации из браузера в интерпретатор Python и многое другое. Таким образом, использование Flask позволяет вам, разработчику, сосредоточиться на логике приложения, а не беспокоиться об инфраструктуре.