我的学习记录，将学习Python过程中遇到的好项目，好技能，好分享记录下来，方便自己查找使用，也希望对你有帮助~
the roadmap of my study and learn from others
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【Python环境安装与搭建】
- 官网下载：官网下载最新包
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【PyCharm安装】
- 官网下载：官网下载最新包
- Google下 PyCharm激活码自行解决
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./python-ide/：记录python环境的其他说明 readme.md记录Ptyhon创建虚拟环境的方法
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Leetcode刷题指南101，follow漂亮小姐姐： https://valuebai.github.io/2020/01/01/Leetcode%E5%88%B7%E9%A2%98%E6%8C%87%E5%8D%97101-follow%E6%BC%82%E4%BA%AE%E5%B0%8F%E5%A7%90%E5%A7%90/
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./run_leetcode/：记录学习算法相关代码
- ./run_test_code/: python天天练, 多写代码，即使是手动抄别人的代码!
- ./project-run/imooc_auto_api/ : API自动化测试框架
- ./common/ : 常用的，好用的，通用的操作
- conf/config配置文件的使用：详情见conf中的readme.md
- 生成指南：
- 第一步：安装包 pip install pipreqs
- 第二步：在对应路径cmd，输入命令生成 requirements.txt文件：pipreqs ./ --encoding=utf8 --force 避免中文路径报错
- 第三步：下载该代码后直接pip install -r requirements.txt
- 或者创建虚拟环境安装
- 笨办法：把大文件夹直接exculeded，这样不影响，被excluded的文件还是可以在程序中用。
- In pycharm, go to the "File" on the left top, then select "invalidate caches/restart...", and press "invalidate and restart".
- 知乎：https://www.zhihu.com/question/47427720/answer/106059581
- 大而全，功能极其强大，是Python web框架的先驱，用户多，第三方库极其丰富，多用于中大型网站
- 比喻：Django类似于精装修的房子，自带豪华家具、非常齐全功能强大的家电，什么都有了，拎包入住即可，十分方便。
++新手学习的话建议先学flask++
- 轻量级，更多用来快速搭建简单网页，API等，多用于小型网站
- 比喻：Flask类似于毛坯房，自己想把房子装修成什么样自己找材料，买家具自己装。材料和家具种类非常丰富，并且都是现成免费的，直接拿过去用即可。
添加自定义shell命令
- 例如：对数据库进行操作
- 解决跨域问题 from flask_cors import CORS
# app = create_app() 在run.py中调用
# 在__init__.py中添加def create_app(), register_blueprint(app), register_plugin(app)
def create_app():
app = Flask(__name__, static_folder="./static", template_folder="./static/views")
app.config.from_object('app.config.secure')
app.config.from_object('app.config.setting')
register_blueprint(app)
register_plugin(app)
return app
def register_plugin(app):
# 解决跨域问题
from flask_cors import CORS
cors = CORS()
cors.init_app(app, resources={"/*": {"origins": "*"}})
# 连接数据库
from app.models.base import db
db.init_app(app)
with app.app_context(): # 手动将app推入栈
db.create_all() # 首次模型映射(ORM ==> SQL),若无则建表; 初始化使用
# Debug模式下可以查阅 API文档
if app.config['DEBUG']:
from flasgger import Swagger
from app.api.v1 import create_api_tags_v1
from app.api.v2 import create_api_tags_v2
template = {
# 默认与 conf/setting.py 的 SWAGGER 合并
'tags': create_api_tags_v1() + create_api_tags_v2() # 数组
}
swagger = Swagger(template=template) # 可以将secure.py中的SWAGGER全部写入template
swagger.init_app(app)
当你的Flask项目膨胀到一定规模的时候， 全部都写到主入口之中。 一定需要按照模块进行拆分。 Blueprint(蓝图)就是这个时候需要使用的东西。
- Blueprint 之中使用日志
- 完成blueprint框架后，在APP中的blueprint中
from flask import current_app
# 在需要的地方
current_app.logger.info("simple page info...")-
Jenkins CI: https://www.cnblogs.com/cnkemi/p/9051910.html
- 进入文件夹目录
- python -m venv -h 可查看帮助信息
- 下面的
Linux运行命令行
$ 创建默认环境：python3 -m venv my_venv
$ 创建指定环境：python3.6 -m venv my_venv, python2 -m venv my_venv(添加到系统环境变量中)
$ 激活环境：. my_venv/bin/activate (. 或者 source )
$ 退出环境：deactivate
Windows系统运行cmd，使用 "py" Python 启动器命令配合 "-m" 开关选项:
$ 创建环境：py -3 -m venv my_venv (或者python -m venv my_venv)
$ 创建指定环境：py -3.6 -m venv my_venv, py -3.7 -m venv my_venv (添加到系统环境变量中)
$ 激活环境：my_venv\Scripts\activate.bat
$ 退出环境：deactivate
执行后，会在目录前方出现<my_venv>表明已进入虚拟环境
安装项目:
$ pip install -r requirements.txt
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安装并激活PyCharm 这个请自行安装 官方地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/
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在PyCharm下创建虚拟环境 第一步：点击New Project 第二步：选择下图的New environment 第三步：点击create即可 pycharm会为新创建的项目自动建立一个虚拟环境
- 1）创建脚本vim run.sh
- 2）填写内容并保存：nohup python3 -u run.py > nohup.log 2>&1 &
- 3）运行：sh run.sh 或者 . run.sh
- 参考：Linux sh、source和.命令执行.sh文件的区别 + linux后台执行命令：&和nohup
- nohup : 就是不挂起的意思( no hang up)，可以在你退出帐户之后继续运行相应的进程
- 使用&命令后，作业被提交到后台运行，当前控制台没有被占用，但是一但把当前控制台关掉(退出帐户时)，作业就会停止运行。nohup命令可以在你退出帐户之后继续运行相应的进程。
- python3 -u run.py : 执行py文件
- -u的意思就是 uninterrupt不中断的意思，如果你的代码里边有sleep等线程沉睡相关的操作，如果你不-u的话 在后台 它就停住了
- > nohup.log : 重定向保存日志到当前路径下的nohup.log
- 2>&1 : 将标准出错也输出到nohup.log文件中
- & : 最后一个&， 是让该命令在后台执行。-
1）创建脚本vim gunicorn.sh
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2）填写内容并保存：
- conda activate just_do_it （在linux上创建好自己的环境，可选）
- nohup gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8001 run:app & （不带日志）
- nohup gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8001 run:app > gunicorn.log 2>&1 & （带日志）
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3）运行：sh gunicorn.sh 或者 . gunicorn.sh
需要提前pip install gunicorn
简单地，gunicorn可以通过gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8001 run:app启动一个Flask应用。其中,
-w 4是指预定义的工作进程数为4，
-b 127.0.0.1:4000指绑定地址和端口
run是flask的启动python文件，app则是flask应用程序实例
其中run.py中文件的可能形式是：
# run.py
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
参考文章：
gunicorn部署Flask服务 https://www.jianshu.com/p/fecf15ad0c9a
https://www.cnblogs.com/gaidy/p/9784919.html- 第一步：screen -S yourname，新建一个叫yourname的session
- 第二步：python run.py，运行代码，关闭shell连接后还会一直在linux上跑
- 针对用户量小的情况，快速部署（本次使用这个）
- 关于screen，详情见：https://www.cnblogs.com/mchina/archive/2013/01/30/2880680.html
杀死所有命令的：ps aux|grep 你的进程名|grep -v grep | awk '{print $2}'|xargs kill -9
https://www.hutuseng.com/article/how-to-kill-all-detached-screen-session-in-linux
- 针对用户访问量大的情况，具体参考下面的文章
- 生产环境很多大公司采用这个方式的，故推荐这个
- 因Flask 与 uWsgi 结合有许多难以处理的 bug，故推荐这个
- Flask + Gunicorn + Nginx 部署
方法一
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netstat -nltp | grep 8188 能看到类似下面的： tcp 0 0 0.0.0.0:8188 0.0.0.0:* LISTEN 23422/gunicorn: mas
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kill -9 23422（换成你的）
方法二
- 获取Gunicorn进程树
pstree -ap|grep gunicorn
得到的结果如下
Python
| | |-grep,14519 --color=auto gunicorn
| -gunicorn,28097 /usr/local/bin/gunicorn query_site.wsgi:application -c ...
| |-gunicorn,14226 /usr/local/bin/gunicorn query_site.wsgi:application -c ...
| | |-{gunicorn},14229
| | |-{gunicorn},14230
...
- 重启Gunicorn任务
kill -HUP 14226
- 退出Gunicorn任务
kill -9 28097
- 首先根据端口号查找进程
netstat -nltp
或者
netstat -nltp | grep python
或者
netstat -apn |grep 10010
- 然后根据进程号去查找项目路径
ps -ef |grep 8567
- 如果你第二步没有找到项目路径的话，尝试用
lsof -p 8567
如果你的项目在linux 中是部署到tomcat容器里，可以输入下边的命令找到，如下:
ps anx|grep tomcat
Pycharm远程连接服务器（windows下远程修改服务器代码），https://blog.csdn.net/zhaihaifei/article/details/53691873
git查看某个文件的修改历史，https://www.cnblogs.com/flyme/archive/2011/11/28/2265899.html
git log 查看某文件的修改历史，https://www.cnblogs.com/Sir-Lin/p/6064844.html
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## 0. 学习路线
### Python 学习路径图/思维导图（待更新）
### Python 开发应用/职业规划选择
### Python 测试/Web/人工智能/大数据/金融量化
#### Python书籍使用
看这个就够了：
[如果有人让你推荐 Python 技术书，请让他看这个列表](https://github.com/jobbole/awesome-python-books)
-《图解算法,python实现，回头增加下》
- [《Python知识手册》](http://liyangbit.com/python-knowledge-handbook/)
- 最详细的Windows平台安装MongoDB教程 https://www.cnblogs.com/TM0831/p/10606624.html