app = Flask(__name__)# flask-redis 的配置和初始化# 说明:Redis 服务启动后默认有 16 个数据库,编号分别是从 0 到 15,这边连接的是 0 号数据库# 这边的 REDIS_URL 中的主机名必须使用 redis,使用 localhost 或者是 127.0.0.1 的话都不能连接上 redis# REDIS_URL = "re
pipinstallredis 1. Redis操作示例 接下来,我们可以创建一个Flask路由来操作Redis。例如,存储和获取用户的会话数据。 importredis r=redis.StrictRedis(host='localhost',port=6379,db=0)@app.route('/set_session/<username>')defset_session(username):r.set('current_user',username)returnf'Session set for{...
所以可以利用Web服务器来实现一个接口,其他的项目通过请求这个接口得到内容获取到一个可用代理,这样保证了代理池的通用性。 所以要实现这个还需要一个Web服务器,例如Flask,Tornado等等。 例如使用Flask,定义一个路由,然后调用的RedisClient的pop方法,返回结果即可。 1 2 3 4 @app.route('/get') defget_proxy():...
celery通过附加消息传递代理的URL,我们导入并使用它在Flask应用程序中初始化Celery客户端。在我们的例子中,我们将使用Redis作为代理,因此我们将以下内容添加到我们的config.py: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0'CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis:/...
Flask中的数据库 Flask并不原生支持数据库,而是通过Python包以及Flask数据库插件。 数据库分为关系型数据库和非关系型数据库,这里我们使用关系型数据库。我们使用Flask-SQLAlchemy插件,它是SQLAlchemy的Flask插件包,基于对象关系映射ORM。SQLAlchemy支持很多数据引擎,包括MySSQL、PostgreSQL、SQLite等。通过下面的命令安装Fla...
celery通过附加消息传递代理的URL,我们导入并使用它在Flask应用程序中初始化Celery客户端。在我们的例子中,我们将使用Redis作为代理,因此我们将以下内容添加到我们的config.py: CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0'CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0' ...
图1:使用 Python、Keras、Redis 和 Flask 构建的深度学习 REST API 服务器的数据流图。 这个项目中使用的几乎每一行代码都来自我们之前关于构建可扩展深度学习 REST API 的文章——唯一的变化是我们将一些代码移动到单独的文件中,以促进生产环境中的可扩展性。
图1:使用 Python、Keras、Redis 和 Flask 构建的深度学习 REST API 服务器的数据流图。 几乎在这个项目中使用的每一行代码都来自我们之前关于构建可扩展深度学习 REST API 的文章(https://www.pyimagesearch.com/2018/01/29/scalable-keras-deep-learning-rest-api/)——唯一的变化是我们将一些代码迁移到单独的...
建议使用RabbitMQ,但它也可以支持Redis和Beanstalk。 我们将构建一个Flask应用程序,该应用程序允许用户设置提醒,该提醒将在设定的时间传递到他们的电子邮件中。 文件结构树如下: .├── Pipfile # manage our environment ├── Pipfile.lock ├── README.md ├── __init__.py ├── app.py # main ...
图1:使用 Python、Keras、Redis 和 Flask 构建的深度学习 REST API 服务器的数据流图。几乎在这个项目中使用的每一行代码都来自我们之前关于构建可扩展深度学习 REST API 的文章(https://www.pyimagesearch.com/2018/01/29/scalable-keras-deep-learning-rest-api/)——唯一的变化是我们将一些代码迁移到单独的...