ウェブアプリケーションフレームワーク Flask を使ってみる - Qiita
Ruby は柔軟なプログラミング言語であり Sinatra のような手軽で軽量なウェブアプリケーションフレームワークがあります。いままで分析用の言語として主に Python で統計やデータの可視化をおこなってきましたが、もちろん Python にも多種多様なウェブアプリケーションフレームワークがあります。 数値計算などを Python でおこなう仕組みをウェブシステムとして提供したい場合、わざわざ別の言語を利用するよりウェブの部分も同じ言語で作ってしまったほうが一貫性があります。 そこで今回は Flask という Python の小規模なフレームワークを利用し、ごく簡単なウェブアプリケーションを作ってみます。 Flask には日本語訳された親切なユーザーガイドがあります。 https://a2c.bitbucket.io/flask/ とても丁寧に書かれているので、基本的にはこのドキュメン
Flask+websoket+Epochを使ってリアルタイムチャート - Qiita
import os import json import datetime import random import time from gevent import pywsgi from geventwebsocket.handler import WebSocketHandler from flask import Flask, request, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/publish') def publish(): if request.environ.get('wsgi.websocket'): ws = request.environ['wsgi.websocket']
scikit-learnとflaskで簡単な機械学習✕Webアプリ - Qiita
簡単な機械学習とWebアプリ Webサイトからの入力に対して、機械学習で作った判定モデルで結果を画面に表示する簡単なデモアプリを作ってみました。 アヤメのがく片と花びらの大きさ（縦、横）を入力すると、品種を判定して表示します。 コードはこちらにあります。 https://github.com/shibuiwilliam/mlweb 全体像 こんな感じです。 がく片や花びらを入力するフロントエンドと判定して結果を返すバックエンドという構成です。 スーパーシンプルです。 言語はPython3.6で、Webにはflaskとwtform、機械学習にはscikit-learnを使っています。 使い方 開発環境はCentOS7.3とPython3.6です。 ライブラリとしてflask、wtform、scikit-learn、Jupyter Notebookを入れています。 この辺は概ねAnaconda
DockerコンテナでFlaskを起動し, JSONデータのPOSTとGET - Qiita
仕様 ターミナルからcurlコマンドでjsonデータを送ると, 文字列が成型されて, 同じくjson形式でデータが返ってくる. 環境 Mac OS X 10.12 Docker for Mac 17.03 多分Linuxでも同様にできます. 1. Flask起動スクリプトの用意 Pythonの軽量WebフレームワークであるFlaskをつかって作成します. @app.route()で指定されたディレクトリにアクセスすると, defで定義したメソッドが起動し, returnで結果を返す, という流れです. from flask import Flask, jsonify, request import json app = Flask(__name__) @app.route("/", methods=['GET']) def hello(): return "Hello World!" @a
Re:ゼロからFlaskで始めるHeroku生活 〜Selenium & PhantomJS & Beautifulsoup〜
はじめに 初めてPythonのFlaskとHerokuを使って、スクレイピングした情報をjsonで返すAPIを作ったので、その際におこなった方法をまとめたいと思います。 herokuでHelloWorldまでに使用するものやPythonの環境構築などは前編にあたる Re:ゼロからFlaskで始めるHeroku生活 〜環境構築とこんにちは世界〜 にて、 今回作るプログラムをHerokuにデプロイするまでは後編にあたる Re:ゼロからFlaskで始めるHeroku生活 〜PhantomJSをHerokuへ〜 にて書いているので合わせてご覧ください 今回やること 勉強になれば車輪の再発明でもいいじゃない 今回はSlideShareを題材として、SeleniumをとPhantomJSを使ったスクレイピングのやり方を書きます。 1つの記事にまとめた際長くなってしまった為、Herokuにデプロイする流
とりあえずすぐ動く！Dockerを使い、Python3, Flask, MySQL開発環境を構築する！ - Qiita
とりあえずすぐ動く！Dockerを使い、Python3, Flask, MySQL開発環境を構築する！MySQLFlaskDockerPython3 はじめに 「優しいIT」という理念の基、ITコンサルタントをしている亀井亮介と申します！ 主な仕事は要求分析・要件定義の上流工程から、開発のマネジメントまでしていますが、プライベートでウェブシステム開発をしています！ 目的 細かい説明は抜きにして、Git cloneし、"docker-compose up -d"するだけで、Python3, Flask, MySQL開発環境を構築します！ Dockerをインストールしていることが、前提となります！ 「とりあえず動くところが見たい！」というせっかちな（私のような）方は、「1. 動作するまでの手順」を見てくださいね！ 2章以降は、各項目の説明をしています！ Githubにファイルを上げているので、
CentOS7 + nginx + uWSGI + Flask - Qiita
yum install epel-release sed -ri 's/^enabled.*=.*1$/enabled = 0/g' /etc/yum.repos.d/epel.repo yum install nginx --enablerepo=epel vi /etc/nginx/nginx.conf user nginx; worker_processes 1; error_log /var/log/nginx/error.log; pid /run/nginx.pid; events { worker_connections 1024; } http { include /etc/nginx/mime.types; default_type application/octet-stream; log_format main '$remote_addr - $remote_user
Flask でレアガチャ・シミュレーターを作る - Qiita
昨日は Python のウェブフレームワーク Flask で簡単な応答システムを作りました。これだけだとあまりに退屈なので、せっかくですから NumPy を利用して少しは楽しめるものを作ってみたいと思います。 「ガチャ」とは、最近流行のソーシャルゲームやオンラインゲームにおいて 1 回課金することによってアイテム等をランダムに入手できる仕組みのことです。 10 連ガチャとは 1 回の試行で 10 回分のレアガチャを引く仕組みのことです。基本無料を謳うソーシャルゲームなどでは、このようなアイテム課金で利益を得る仕組みになっています。 シミュレーションの目的としては、運営サイドとしてはプレイヤーがじゃぶじゃぶ課金したくなるような射幸心を煽りまくるガチャが提供できているかどうか確認する、プレイヤーサイドとしてはリアルマネーいわゆる実際のお金を投入する前にあらかじめどれくらいの確率で成功するのかを
Flask を触ってみる + Heroku で動かす - Qiita
$ pyenv install -l | grep 2.7 2.7 2.7-dev 2.7.1 2.7.2 2.7.3 2.7.4 2.7.5 2.7.6 2.7.7 ironpython-2.7.4 jython-2.7-beta1 jython-2.7-beta2 stackless-2.7-dev stackless-2.7.2 stackless-2.7.3 stackless-2.7.4 stackless-2.7.5 stackless-2.7.6
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