在flask中开启csrf保护让所有的视图受到CSRF保护，需要扩展 CsrfProtect模块 12from flask_wtf.csrf import CsrfProtectCsrfProtect(app) csrf也支持惰性加载 123456from flask_wtf.csrf import CsrfProtectcsrf = CsrfProtect()def create_app():

前言在以前前后端不分离的时代，后台程序员往往又当爹又当妈，需要将前端程序员写的h5页面填充模板语言。而jijia2是一门十分强大的python的模板语言，是flask框架的核心模块之一。先简单介绍一下jijia2模板的用法。 变量模板可以说是直接展示给客户端的，那么在模板中有视图函数传递给模板的普通变量和可以直接使用的全局变量。 普通变量 变量的语法结构 123<p>{&#

前言前面学习了jijia2模板语言的一些基础知识，接下来继续深挖jijia2语言的用法。 控制语句和python语言一样，模板语言也有自己的控制语句，比如条件语句、循环语句等等； 条件语句if1234567{% if name and name == 'admin' %} <h1>This is admin console

flask restful 官方文档 首页 安装 快速入门(已收录) 一个最小的 API 资源丰富的路由(Resourceful Routing) 端点(Endpoints) 参数解析 数据格式化 完整的例子 请求解析(已收录) 基本参数 必需的参数 多个值&列表 其它目标（Destinations） 参数位置 多个位置 继承解析 输出字段 基本用法 重命名属性 默认值 自定义字段

Flask-RESTful 的请求解析接口是模仿 argparse 接口。它设计成提供简单并且统一的访问 Flask 中 flask.request 对象里的任何变量的入口。 需要注意地是与 argparse 模块不同，reqparse.RequestParser.parse_args() 返回一个 Python 字典而不是一个自定义的数据结构。 基本参数一个简单的例子。它寻找在 flask.Re

link: https://flask-restplus.readthedocs.io/en/stable/parsing.html# Flask-RESTPlus 的请求解析接口 ,reqparse是根据该接口建模的argparse。它旨在提供对 flask.requestFlask 中对象上的任何变量的简单且统一的访问。 基本参数这是请求解析器的一个简单示例。它在flask.Request

官方连接：https://flask-restplus.readthedocs.io/en/stable/marshalling.html Flask-RESTPlus 提供了一种简单的方法来控制您在响应中实际呈现的数据或期望在输入负载中的数据。使用该fields模块，您可以在资源中使用所需的任何对象（ORM 模型/自定义类/等）。 fields还允许您格式化和过滤响应，因

Swagger API 文档是自动生成的，可从您的 API(path='/) 的 path 对应的值获取。@api.doc()您可以使用装饰器配置文档。 使用@api.doc()装饰器记录装饰器api.doc()允许您在文档中包含其他信息。可以装饰一个类或方法： 123456789@api.route('/my-resource/<id>', endpoint='my-reso

写flask接口，需要向前端提供swagger接口文档，因此需要自动生成swagger文档，可以使用 flask-restplus 库。 我们平常用的RESTful风格的开发依赖包是flask-restful，但是他不能自动生成 swagger 文档，flask-restplus可以自动生成 swagger 文档，两者之间并没有什么太大的区别，flask-restful有的东西和使用方法在flas

Flask 和 Jinja2 之间的版本对应关系在 Flask 安装时会告诉你它支持的 Jinja2 版本。 1234567891011121314> pip install flask==0.12.1Collecting flask==0.12.1 Downloading Flask-0.12.1-py2.py3-none-any.whl (82 kB) |███████████

app.run() 中可以接受两个参数，分别是 threaded 和 processes，用于开启线程支持和进程支持。 1app.run(processes=5, threaded=True) threaded：是否开启多线程，默认不开启。 processes：进程数量，默认为 1。 注： Windows 环境不支持多进程。若在 windows 环境开启多进程，即设置 processes

1、Flask 设置个性化的响应体、响应头、状态码flask 设置个性化的响应体、响应头、状态码 有两种方式 使用return直接设置特定的响应信息 使用 make_response 设置特定的响应信息 1.1、使用return直接设置特定的响应信息1234567891011121314151617181920from flask import Flaskapp = Flask(import_

SQLAlchemy 相关SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN 设置是否在每次请求结束后自动提交数据库中的变动。如果该常量为True，则每次请求结束后都会自动提交数据库中的变动。 1SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN = True 源码 12345678@app.teardown_appcontextdef shutdown_session(res

1、准备工作1.1、安装java12345678# 下载 java 安装包wget --no-check-certificate --no-cookies --header "Cookie: oraclelicense=accept-securebackup-cookie" http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u131-b11/d54c1d3a

1、安装 安装 hadoop 之前需要安装好 java 环境。在 cmd 中输入java -version 命令，查看是否安装成功。 下载安装 Hadoop 安装包（版本自行选择）。一般选择以 tar.gz 结尾的压缩包，如 hadoop-3.3.1.tar.gz Hadoop 安装包下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/ Hadoop-co

1、spark 安装环境去官网看 spark 需要的环境：http://spark.apache.org/documentation.html 2、spark 支持的 hadoop 版本和 hive 版本去 spark 官网看：http://spark.apache.org/docs/3.0.0/building-spark.html#specifying-the-hadoop-ver

背景为了让两个linux机器之间使用ssh不需要用户名和密码。所以采用了数字签名RSA或者DSA来完成这个操作。 场景分析假设 A （192.168.20.59）为客户机器，B（192.168.20.60）为目标机。 要达到的目的： A机器ssh登录B机器无需输入密码； 加密方式选 rsa|dsa均可以，默认dsa ssh-keygen -t rsa #使用rsa加密 具体操作流程

背景为了让两个linux机器之间使用ssh不需要用户名和密码。所以采用了数字签名RSA或者DSA来完成这个操作。 场景分析假设 A （192.168.20.59）为客户机器，B（192.168.20.60）为目标机。 要达到的目的： A机器ssh登录B机器无需输入密码； 加密方式选 rsa|dsa均可以，默认dsa ssh-keygen -t rsa #使用rsa加密 具体操作流程

报错详细1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): File /test01.txt could only be written to 0 of the 1 minReplication n

1、各系统调用介绍大部分内容来自百度百科。 1.1、fsync调用 fsync 可以保证文件的修改时间也被更新。fsync 系统调用可以使您精确的强制每次写入都被更新到磁盘中。您也可以使用同步（synchronous）I/O 操作打开一个文件，这将引起所有写数据都立刻被提交到磁盘中。通过在 open 中指定 O_SYNC 标志启用同步I/O。 1.2、fwritefwrite(