数据存储基础：Python Web如何用SQLite保存用户信息
本文介绍用SQLite和Flask实现Web数据存储的基础方法。SQLite轻量易用，Python内置且无需额外服务器，适合初学者。环境需先安装Flask。核心步骤是创建用户表（含id自增、用户名唯一、密码、邮箱字段），通过Python操作实现注册（参数化插入数据）和用户列表展示（查询并返回字典结果）。操作中需注意密码加密（防明文）、SQL注入防护及连接关闭。文章以示例代码演示数据持久化流程，强调SQLite适合小型项目，是学习数据存储的入门工具，后续可扩展登录验证、ORM等功能。
阅读全文Jinja2模板引擎：在Flask中让Web页面动态渲染数据（附示例）
这篇文章介绍了Web开发中模板引擎的作用及Jinja2在Flask中的应用。模板引擎解决了后端数据与前端HTML拼接繁琐的问题，让开发者专注于数据逻辑与页面结构分离。Jinja2是Flask默认模板引擎，语法简洁，支持变量替换、条件判断、循环、过滤器等功能。 使用Jinja2的基本流程：先安装Flask，创建应用并定义路由，准备后端数据（如用户信息、文章列表），通过render_template渲染模板。模板文件需放在templates文件夹中，用{{变量}}嵌入数据，{% if %}、{% for %}实现条件和循环，|连接过滤器处理数据。模板继承通过base.html和子模板复用页面结构，提升代码复用性。 Jinja2核心语法包括变量替换、条件判断、循环遍历和过滤器，模板继承进一步优化了项目结构。掌握Jinja2能高效实现动态页面渲染，是Web开发中连接数据与界面的关键工具。
阅读全文《PaddlePaddle从入门到炼丹》十四——把预测模型部署在服务器
本文介绍了使用Flask搭建图像识别接口的过程。首先，通过简单的Flask程序设置根路径和上传文件功能；随后，实现图片预测API，加载模型并进行推理。用户可上传图片后直接获取分类结果及置信度。整个流程包括环境准备、代码编写与部署等步骤，适合初学者学习图像处理服务的开发方法。 关键点： 1. **Flask设置**：创建根路径和文件上传功能。 2. **模型加载**：从PaddlePaddle模型
阅读全文《我的PaddlePaddle学习之路》笔记十三——把PaddlePaddle部署到网站服务器上
这个教程详细介绍了如何使用PaddlePaddle进行基本的图像分类任务，并将其部署到Web服务中。以下是对教程内容的总结和一些改进建议： ### 总结 1. **环境准备**： - 安装必要的库，如PaddlePaddle、Flask等。 - 设置好开发环境。 2. **数据预处理**： - 读取并预处理图像，包括转换为灰度图和调整大小。 3. **模型构建与训练**：
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