數據存儲基礎：Python Web如何用SQLite保存用戶信息
本文介紹用SQLite和Flask實現Web數據存儲的基礎方法。SQLite輕量易用，Python內置且無需額外服務器，適合初學者。環境需先安裝Flask。核心步驟是創建用戶表（含id自增、用戶名唯一、密碼、郵箱字段），通過Python操作實現註冊（參數化插入數據）和用戶列表展示（查詢並返回字典結果）。操作中需注意密碼加密（防明文）、SQL注入防護及連接關閉。文章以示例代碼演示數據持久化流程，強調SQLite適合小型項目，是學習數據存儲的入門工具，後續可擴展登錄驗證、ORM等功能。
閱讀全文Jinja2模板引擎：在Flask中讓Web頁面動態渲染數據（附示例）
這篇文章介紹了Web開發中模板引擎的作用及Jinja2在Flask中的應用。模板引擎解決了後端數據與前端HTML拼接繁瑣的問題，讓開發者專注於數據邏輯與頁面結構分離。Jinja2是Flask默認模板引擎，語法簡潔，支持變量替換、條件判斷、循環、過濾器等功能。 使用Jinja2的基本流程：先安裝Flask，創建應用並定義路由，準備後端數據（如用戶信息、文章列表），通過render_template渲染模板。模板文件需放在templates文件夾中，用{{變量}}嵌入數據，{% if %}、{% for %}實現條件和循環，|連接過濾器處理數據。模板繼承通過base.html和子模板複用頁面結構，提升代碼複用性。 Jinja2核心語法包括變量替換、條件判斷、循環遍歷和過濾器，模板繼承進一步優化了項目結構。掌握Jinja2能高效實現動態頁面渲染，是Web開發中連接數據與界面的關鍵工具。
閱讀全文《PaddlePaddle從入門到煉丹》十四——把預測模型部署在服務器
本文介紹了使用Flask搭建圖像識別接口的過程。首先，通過簡單的Flask程序設置根路徑和上傳文件功能；隨後，實現圖片預測API，加載模型並進行推理。用戶可上傳圖片後直接獲取分類結果及置信度。整個流程包括環境準備、代碼編寫與部署等步驟，適合初學者學習圖像處理服務的開發方法。 關鍵點： 1. **Flask設置**：創建根路徑和文件上傳功能。 2. **模型加載**：從PaddlePaddle模型
閱讀全文《我的PaddlePaddle學習之路》筆記十三——把PaddlePaddle部署到網站服務器上
這個教程詳細介紹瞭如何使用PaddlePaddle進行基本的圖像分類任務，並將其部署到Web服務中。以下是對教程內容的總結和一些改進建議： ### 總結 1. **環境準備**： - 安裝必要的庫，如PaddlePaddle、Flask等。 - 設置好開發環境。 2. **數據預處理**： - 讀取並預處理圖像，包括轉換爲灰度圖和調整大小。 3. **模型構建與訓練**：
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