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搜索资源列表

  1. flask-REST:用于创建REST API的Flask的简单演示-源码

  2. 烧瓶REST 用于创建REST API的Flask的简单演示

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_42110362

  1. Harvest_API:REST API，用于使用拖拉机渲染场的GCI项目统计工具-源码

  2. 收获API 后端REST API，用于获取有关CGI项目的统计信息。 Harvest混合了拖拉机和shot弹枪的数据，并通过Harvest GUI Web应用程序显示这些统计信息。 开始吧 要安装：存储库/位置/ pip install。 要启动服务器：python -m Harvest_api要在不进行安装的情况下启动服务器：repository / location / harvest_api python app.py 依存关系 点安装烧瓶 pip安装flask-sqlalchemy

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：23kb
    • 提供者：weixin_42117340

  1. car_API：汽车零售商-REST API烧瓶和SQLAlchemy（CRUD）-源码

  2. car_API

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42127020

  1. flask-restful：用于创建REST API的简单框架-源码

  2. 烧瓶休息 Flask-RESTful提供了用于创建出色的REST API的构建块。 用户指南 您可以在找到用户指南和所有文档

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：137kb
    • 提供者：weixin_42109545

  1. REST API加上烧瓶-源码

  2. REST API加上烧瓶

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_42116791

  1. RaspberryFlaskBootstrap：这是在您的Raspberry Pi上运行的最小引导Flask应用程序。 它允许您通过简单的REST API控制GPIO，并且可以轻松扩展-源码

  2. 覆盆子烧瓶引导 这是在Raspberry Pi上运行的最小引导Flask应用程序。 它允许您通过简单的REST API控制GPIO，并且可以轻松扩展。 先决条件 Python3 覆盆子PI 设置 在您的Raspberry Pi上登录/ SSH 克隆存储库 运行./setup.sh 。 这将创建一个虚拟python env并下载所需的库（Flask和Rasp.GPIO） 发射 在树莓./run.sh运行./run.sh 从另一台设备转到http：// ：5000 使用范例 将led（+）插入

  3. 所属分类：其它

  1. REST-API-DOCKER-SQLALCHEMY：使用docker组成REST API并将数据库和Web服务器的容器分开-源码

  2. 我的应用 在烧瓶中运行的Rest Api在Docker容器中运行PostgresSQL在另一个容器中Docker组成用于构建和运行两个容器 ＃正在运行的应用程序 使用docker-compose构建Docker容器：docker-compose build 运行容器：docker-compose up 您可以将HTTP请求发送到publicip：5000上的Flask服务器，也可以使用REST客户端（如Postman或Insomnia）。 您还可以在cli上使用cURL。 curl -XP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：32kb
    • 提供者：weixin_42135462

  1. 带有烧瓶的RESTful API：烧瓶，REST API，SQLiteSQLAlchemy，API安全性，CRUD-源码

  2. 带有烧瓶的RESTful API：烧瓶，REST API，SQLiteSQLAlchemy，API安全性，CRUD

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：127kb
    • 提供者：weixin_42099302

  1. restapi烧瓶-源码

  2. restapi烧瓶 这是第一个项目，因此我可能会在尝试中尽量避免写出整个宣言。 该项目旨在建立并巩固我对构建python / flask RestAPI服务器和JS / HTML客户端进行访问的理解。 没什么，现在只有基本的CRUD操作和基本的HTTP身份验证。 随着时间的流逝，这可能会改变。

  3. 所属分类：其它

  1. STORES-REST-API-WITH-FLASK：使用烧瓶构建的REST API，并通过邮递员进行了测试-源码

  2. STORES-REST-API-WITH-FLASK：使用烧瓶构建的REST API，并通过邮递员进行了测试

  3. 所属分类：其它

  1. tensorflow_flask：烧瓶REST API中的tensorflow模型部署-源码

  2. 在烧瓶中部署张量流模型 在python 3中开发和测试。 开始使用python3 api.py 代码的tensorflow部分基于的博客文章中的一个想法。

  3. 所属分类：其它

  1. flask-resty：Flask的REST API的构建块-源码

  2. 烧瓶休息 Flask-RESTy提供了使用 ， 和创建REST API的构建块。 from flask_resty import Api , GenericModelView from . import app , models , schemas class WidgetViewBase ( GenericModelView ): model = models . Widget schema = schemas . WidgetSchema () class WidgetL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：90kb
    • 提供者：weixin_42099070

  1. 烧瓶停滞：烧瓶停滞：使用烧瓶快速构建REST API的框架-源码

  2. 烧瓶停滞：烧瓶停滞：使用烧瓶快速构建REST API的框架

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：76kb
    • 提供者：weixin_42176827

  1. 部署机器学习模型：使用Flask将Docker学习和机器学习模型作为REST API进行部署-源码

  2. 使用Flask Dockerize并将机器学习模型作为REST API部署 一个可以服务于预测机器学习模型的简单Flask应用程序。 启动Flask应用程序后，将一个腌制的sklearn模型读入内存，并通过/ predict端点返回预测。 您还可以使用/ train端点来训练/重新训练模型。 部署ML模型的步骤 安装Flask和Docker 序列化您的scikit学习模型（可以使用Pickle或JobLib完成） [可选]将列名称列表添加到scikit对象，例如：rf.columns = [

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：62kb
    • 提供者：weixin_42169971

  1. Connect5:使用Python，Flask和MongoDB制作的Connect 5命令行游戏-源码

  2. 连接5 描述 此存储库包含基于python的Command line connect 5游戏的文件。 它允许用户注册帐户，登录，托管游戏或加入他们的朋友。 该项目在Flask Web服务器上工作，以使用烧瓶模块mongo-engine与MongoDB数据库一起实现API。 假设条件 用户注册后，其信息将存储在数据库中并对其密码进行哈希处理。 多对用户可以彼此独立玩耍。 Python CLI应用程序 游戏大部分包含在connect.py文件中，该文件为用户创建了命令行应用程序。 该应用程序本身

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：41mb
    • 提供者：weixin_42097369