微信公众号搜"智元新知"关注
微信扫一扫可直接关注哦!

Python2.7环境Flask框架安装简明教程【已测试】

本文详细讲述了Python2.7环境Flask框架安装方法分享给大家供大家参考,具体如下:

第1步:确保本机已经安装有python,下载easy_install到本地某一目录,双击ez_setup.py,python将自动下载到python安装目录/Scripts 下面,然后在系统环境变量的PATH中添加easy_install所在的目录,例如:C:Python27Scripts

第2步:安装 virtualenv,这个主要是用来做解释器环境隔离的,避免同一机器上的多个python或者多个python的库依赖,各种操作系统安装命令如下:

linux and mac os xsudo easy_install virtualenv 或者 sudo pip install virtualenv

如果是ubuntu,可以

sudo apt-get install python-virtualenv

windows下,则直接在python shell窗口执行:

easy_install virtualenv

补充:Windows在安装flask之前,你必须要先安装python和easy_installeasy_install支持pyhon2.x版本不支持python3.x版本

这是下载easy_install的网站:

下载地址:http://pypi.python.org/pypi/setuptools 可以找到正确的版本进行下载。

win7 32位可以下载setuptools-0.6c11.win32-py2.7.exe

注意:win7 64位必须使用ez_setup.py进行安装方法是下载ez_setup.py后,在cmd下执行 python ez_setup.py,即可自动安装setuptools。目前没有直接的exe安装版本。

安装完easy_install后,在系统环境变量的PATH中添加easy_install所在的目录,例如:C:\Python27\Scripts

第3步:使用virtualenv创建一个python虚拟环境,后面的Flask项目我们就可能要在这个环境下运行并测试。

Python2.7环境下pip安装可直接安装whl文件也可下载tar.gz格式文件解压安装(进入解压目录后使用python setup.py install 命令即可),小编这里测试环境使用了8.0.1版本(注:pip版本过低会导致使用pip install flask命令安装flask失败!),下载地址:https://pypi.org/project/pip/8.0.1/#files

Linux/mac系统下:

$ mkdir myproject
$ cd myproject
$ virtualenv venv  #创建一个 venv 文件夹
New python executable in env/bin/python
Installing setuptools............done.

现在,无论何时你想在某个项目上工作,只需要激活相应的环境。

当然,你也可以创建多个项目文件夹,比如

$ virtualenv myenvu

现在,无论何时你想在某个项目上工作,只需要激活相应的环境。
然后就是激活虚拟环境: $ . venv/bin/activate(注意.后面的空格哦~)

(若提示没有权限,请$sudo chomd 777 activate

激活了虚拟环境,下面我们就可以在里面正式安装Flask了,linux/mac下: $ easy_install Flask   (注意大小写,若没有权限请使用sudo)

Windows下创建python虚拟环境,则更简单,切换到dos模式,运算以下命令即可

>cd D:
>virtualenv myvir

创建完之后,会发现D盘目录下会多出一个myvir目录,在终端切换至该目录Scripts目录下,执行 > activate.bat 即可激活该虚拟环境。

激活了虚拟环境,下面我们就可以在里面正式安装Flask了,Windows下 :

easy_install Flask

这样就安装完了。

小编这里使用了最简单的pip命令安装,即运行:

pip install flask

安装成功后得到如下结果:

最后简单测试一下

from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app .route('/')
def hello_world():
 return"Hello World!"
if __name__ == '__main__':
 app.run()

把它存为 hello.py 或其它相似的文件名,然后在激活的myvir python解释器运行这个文件(确保程序名不叫 flask.py,这样会和Flask本身发生冲突)

$ python hello.py
 * Environment: production
   WARNING: Do not use the development server in a production environment.
   Use a production Wsgi server instead.
 * Debug mode: off
 * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)

打开网址 http://127.0.0.1:5000/,是不是看到了熟悉的hello world 问候~

IDE配置:在Interpreter一项选择venv文件夹~

更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python入门与进阶经典教程》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python文件与目录操作技巧汇总

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐


使用爬虫利器 Playwright,轻松爬取抖查查数据 我们先分析登录的接口,其中 url 有一些非业务参数:ts、he、sign、secret。 然后根据这些参数作为关键词,定位到相关的 js 代码。 最后,逐步进行代码的跟踪,发现大部分的代码被混淆加密了。 花费了大半天,来还原这些混淆加密的代码
轻松爬取灰豚数据的抖音商品数据 调用两次登录接口实现模拟登录 我们分析登录接口,发现调用了两次不同的接口;而且,需要先调用 https://login.huitun.com/weChat/userLogin,然后再调用 https://dyapi.huitun.com/userLogin 接口。 登
成功绕过阿里无痕验证码,一键爬取飞瓜数据 飞瓜数据的登录接口,接入了阿里云的无痕验证码;通过接口方式模拟登录,难度比较高。所以,我们使用自动化的方式来实现模拟登录,并且获取到 cookie 数据。 [阿里无痕验证码] https://help.aliyun.com/document_detail/1
一文教你从零开始入门蝉妈妈数据爬取,成功逆向破解数据加密算法 通过接口进行模拟登录 我们先通过正常登录的方式,分析对应的登录接口。通过 F12 打开谷歌浏览器的调试面板,可以看到登录需要传递的一些参数;其中看到密码是被加密了。 不过我们通过经验可以大概猜测一下,应该是通过 md5 算法加密了。 接下
抽丝剥茧成功破解红人点集的签名加密算法 抽丝剥茧破解登录签名算法,成功实现模拟登录 headers = {} phone_num = "xxxx" password = "xxxx" md5_hash = hashlib.md5() md5_hash.upda
轻松绕过 Graphql 接口爬取有米有数的商品数据 有米有数数据的 API 接口,使用的是一种 API 查询语言 graphql。所有的 API 只有一个入口,具体的操作隐藏在请求数据体里面传输。 模拟登录,获取 sessionId 调用登录接口,进行模拟登录。 cookies = {} head
我最近重新拾起了计算机视觉,借助Python的opencv还有face_recognition库写了个简单的图像识别demo,额外定制了一些内容,原本想打包成exe然后发给朋友,不过在这当中遇到了许多小问题,都解决了,记录一下踩过的坑。 1、Pyinstaller打包过程当中出现warning,跟d
说到Pooling,相信学习过CNN的朋友们都不会感到陌生。Pooling在中文当中的意思是“池化”,在神经网络当中非常常见,通常用的比较多的一种是Max Pooling,具体操作如下图: 结合图像理解,相信你也会大概明白其中的本意。不过Pooling并不是只可以选取2x2的窗口大小,即便是3x3,
记得大一学Python的时候,有一个题目是判断一个数是否是复数。当时觉得比较复杂不好写,就琢磨了一个偷懒的好办法,用异常处理的手段便可以大大程度帮助你简短代码(偷懒)。以下是判断整数和复数的两段小代码: 相信看到这里,你也有所顿悟,能拓展出更多有意思的方法~
文章目录 3 直方图Histogramplot1. 基本直方图的绘制 Basic histogram2. 数据分布与密度信息显示 Control rug and density on seaborn histogram3. 带箱形图的直方图 Histogram with a boxplot on t