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快速启动 tornado+ORM+模板引擎项目的 fpage 生成器

下载需积分: 50 | 33KB | 更新于2025-01-04 | 32 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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开发者可以利用 FPage 在短短一分钟内搭建起一个完整的 Web 项目基础结构,显著提升开发效率。 FPage 适用于那些喜欢使用 tornado 框架进行开发的 Python 开发者。由于其前后端分离的特性,FPage 适合于创建动态的 Web 应用程序,同时也能够适用于那些希望在项目中包含传统风格代码的场景。FPage 的目标是简化项目搭建流程,帮助开发者省去繁琐的配置和初始化步骤。 FPage 的使用方法十分简洁,可以通过 pip 安装或者直接克隆源代码仓库来使用。一旦安装完成,开发者可以通过命令行接口创建新的项目,并按照向导提示完成项目创建。项目创建过程中,开发者需要选择模板引擎和 ORM 工具,这允许开发者根据项目需求和个人偏好来选择最适合的技术栈。 在模板引擎的选择上,FPage 提供了 mako 和 jinja2 两种流行的选择。Mako 是一个性能优异的模板引擎,而 Jinja2 是 Flask 框架所采用的模板引擎,两者在 Python 社区中都有广泛的使用基础和良好的支持。 在 ORM 的选择上,FPage 提供了 peewee 和 sqlalchemy 作为选项。Peewee 是一个简单而小巧的 ORM,适合快速开发和小型项目;而 sqlalchemy 被认为是 Python 中功能最为强大的 ORM 工具之一,其灵活性和对数据库的广泛支持使其成为大型项目的首选。 项目创建完成后,FPage 会生成一个标准的目录结构,其中包含了 tornado 应用程序所需的所有基本组件。开发者可以立即运行项目并查看效果。此外,FPage 还对跨站请求伪造(CSRF)攻击提供了一定程度的防护,这是 Web 应用中常见的一种安全威胁。 FPage 项目生成器的实例可以参考项目作者给出的示例,通过这些实例,开发者能够快速了解如何利用 FPage 来搭建一个功能完整的 Web 应用。 总的来说,FPage 是一款为 Python 开发者提供高效便捷 Web 应用开发体验的工具,它集成了 tornado 框架及相关技术栈的最佳实践,并通过命令行操作简化了项目搭建的过程,使得开发者能够更专注于应用逻辑的实现。" 【标题】:"fpage:龙卷风项目生成器。 在一分钟内与龙卷风,makojinjia2 和sqlalchemypeewee开始一个项目" 【描述】:"fpage FPage 是一个传统的(即前后端分离之前)tornado项目生成器(CLI)。 能够自动创建基于 tornado + mako/jinja2 + peewee/sqlalchemy 的项目。 实例可参考 等项目。 使用 通过 pip: pip install fpage fpage new [项目名] 或者 clone后直接使用: python fpage.py new [项目名] 接下来按照向导走,首先输入项目名。 然后选择一个模板引擎(Mako/Jinja2/Tornado) 其次是ORM选择(Peewee/SQLChemy) 最后输入 y 确认 生成的目录就是你需要的,你可以试一下 python app.py 来运行他,然后访问 来查看效果 实例: # fpage new test_project Project Name (test_project): Temp" 【标签】:"python sqlalchemy mako tornado peewee xsrf fpage Python" 【压缩包子文件的文件名称列表】: fpage-master

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from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed import os import requests import concurrent.futures from bs4 import BeautifulSoup from urllib.parse import urljoin, urlparse def download_image(img_url, save_folder='images', headers=None): """下载单张图片并保存到指定目录""" if headers is None: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } try: # 创建保存目录 os.makedirs(save_folder, exist_ok=True) # 获取图片数据 response = requests.get(img_url, headers=headers, stream=True, timeout=15) response.raise_for_status() # 从URL提取文件名 parsed_url = urlparse(img_url) filename = os.path.basename(parsed_url.path) if not filename: filename = f"image_{hash(img_url)}.jpg" save_path = os.path.join(save_folder, filename) # 保存图片 with open(save_path, 'wb') as f: for chunk in response.iter_content(1024): f.write(chunk) # print(f"✅ 下载成功: {filename}") return True except Exception as e: print(f"❌ 下载失败 {img_url}: {str(e)}") return False def download_all_images(image_urls, max_workers=10, save_folder='images'): """多线程下载网页中的所有图片""" print(f"🚀 开始使用 {max_workers} 个线程下载图片...") # 使用线程池执行下载任务 with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor: # 提交所有下载任务 future_to_url = { executor.submit(download_image, url, save_folder): url for url in image_urls } # 等待任务完成并处理结果 for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url): url = future_to_url[future] try: future.result() except Exception as e: print(f"❌ 下载任务异常 {url}: {str(e)}") print("🎉 所有图片下载任务已完成!") if __name__ == "__main__": filename = "图片连接.txt" f = open(filename) url_txt = f.readlines() # 读日期log f.close() # 发送 HTTP 请求 headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/138.0.0.0 Safari/537.36 Edg/138.0.0.0" , "Cookie": 'a22e7_coolimg_3=img; a22e7_readlog=%2C21191449%2C21222153%2C; _safe=6CBF29C8DAC6F8D32C33FA0DF57073A1,1754545775; zh_choose=n; a22e7_lastpos=F28; a22e7_lastvisit=170%091754545781%09%2Fthread.php%3Ffid%3D28; a22e7_threadlog=%2C103%2C3%2C28%2C; a22e7_ol_offset=4656' } fpage = [] for number in range(1, len(url_txt)): print("***" * 10 + " " + str(number) + " " + "***" * 10) url = url_txt[number].rstrip('\n') response = requests.get(url, headers=headers) # 检查响应状态码是否为 200(成功) if response.status_code == 200: # 使用 BeautifulSoup 解析 HTML 内容 soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml') # 查找所有帖子行 name = soup.find('h1', id='subject_tpc') print("***" * 10 + " " + str(name.string) + " " + "***" * 10) # 查找所有 img 标签并提取 data-original 属性,图片URL列表 image_links = [img['data-original'] for img in soup.find_all('img', attrs={'data-original': True})] # 示例使用 download_all_images(image_links, max_workers=15, save_folder=name.string)# 根据网络和系统调整

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页面置换算法实验//page01.c 最近最久未使用算法LRU,程序模板,由学生完成缺失代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include<string.h> const int StartPos = 90; int AccessSeq[] = { 7,0,1,2,0,3,0,4,2,3,0,3,2,1,2,0,1,7,0,1 }; //20个序号 typedef struct _PageNum { int iNum; int iDistance;//距离当前的距离 struct _PageNum *next; }PageNum; int BlockNum = 3;//物理块数量会影响算法产生的页面置换次数 PageNum* headOriPage;//链表头指针 PageNum* InitPageSeq() { PageNum* onePage = NULL; PageNum* newPage = NULL; int i = 0; for (; i < 20; i++) { newPage = (PageNum*)malloc(sizeof(PageNum)); newPage->iNum=AccessSeq[19 - i];//采用逆序进入队首 newPage->iDistance = 19 - i;//距离属性用于OPT算法 newPage->next = onePage; onePage = newPage; } return onePage; } //释放链表空间 void ClearPageSeq(PageNum* hPage) { PageNum* onePage = hPage; PageNum* fPage = NULL; while (onePage != NULL) { fPage = onePage->next; free(onePage); onePage = fPage; } return; } //输出链表信息 void PrintPageSeq(PageNum* hPage) { PageNum* onePage = hPage; while (onePage != NULL) { printf("%d,", onePage->iNum); onePage = onePage->next; } printf("\n"); return; } PageNum* headBlockPage;//块链表头指针 PageNum* rearBlockPage;//块链表头指针 //检查当前页面号是否在块链表中 int CheckPageInBlock(PageNum*thePage) { int iResult = 0; PageNum* onePage = headBlockPage; /* begin ************************************************************** */ /* end ************************************************************** */  return iResult; } int LRU() { //先进先出页面置换算法 int iPageCount = 0; int iEliTime = 0; PageNum* onePage = headOriPage; PageNum* oneBPage = NULL; PageNum* thePage = NULL; //块链表首个节点 headBlockPage = (PageNum*)malloc(sizeof(PageNum)); memcpy(headBlockPage, onePage, sizeof(PageNum)); rearBlockPage = headBlockPage; headBlockPage->next = NULL; iPageCount = 1;//块链表节点初始节点为1个 onePage = onePage->next; /* begin ************************************************************** */ /* end ************************************************************** */  return iEliTime; } int OPT() { //OPT算法思想是查看块链表中页面号在未来访问序列中距离当前最近的距离,不重复出现的页面号则距离为非常远 //在计算时,对块链表中的页面号进行距离统计,选中距离最远的页面号进行淘汰 //虽然本算法能够计算出结果,但实际运行中未来访问序列无法预知,因此仅是理论算法 int iPageCount = 0; int iEliTime = 0; PageNum* onePage = headOriPage; PageNum* oneBPage = NULL; PageNum* thePage = NULL; //块链表首个节点 headBlockPage = (PageNum*)malloc(sizeof(PageNum)); memcpy(headBlockPage, onePage, sizeof(PageNum)); rearBlockPage = headBlockPage; headBlockPage->next = NULL; iPageCount = 1;//块链表节点初始节点为1个 onePage = onePage->next; /* begin ************************************************************** */   /* end ************************************************************** */ return iEliTime; } int FIFO() { //先进先出算法  int iPageCount = 0; int iEliTime = 0; PageNum* onePage = headOriPage; PageNum* oneBPage = NULL; PageNum* thePage = NULL; //块链表首个节点 headBlockPage = (PageNum*)malloc(sizeof(PageNum)); memcpy(headBlockPage, onePage, sizeof(PageNum)); rearBlockPage = headBlockPage; headBlockPage->next = NULL; iPageCount = 1;//块链表节点初始节点为1个 onePage = onePage->next; /* begin ************************************************************** */   /* end ************************************************************** */  return iEliTime; } int main() { headOriPage = InitPageSeq(); printf("LRU:%d,FIFO:%d,OPT:%d", LRU(), FIFO(), OPT()); ClearPageSeq(headOriPage); return 0; }

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