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O que é o Flask, como instalar e escrever sua primeira aplicação web usando este micro frameworkQuantidade de visualizações: 520 vezes |
O Flask é um micro framework para o desenvolvimento web usando a linguagem Python. A linguagem Python contém uma imensidão de bibliotecas e frameworks, cada uma voltada para uma determinada aplicação ou tarefa. No caso do Flask, o seu objetivo é facilitar a codificação de aplicações web usando um framework enxuto e de fácil entendimento. Por ser um micro framework, o Flask nos fornece somente as funcionalidades básicas, ou seja, o roteamento das URLs para as funções, a habilidade da geração e manipulação de templantes, entre outras tarefas simples. Este framework é de longe um concorrente do Django, uma vez que este último é muito mais completo. Como instalar e testar o Flask Antes de procedermos com o download e instalação do Flask, é sempre uma boa idéia verificar se ele já não está instalado em nosso sistema. Para isso, basta rodar o código abaixo: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # vamos importar a biblioteca Flask import flask # função principal do programa def main(): # vamos retornar a versão do Flask versao = flask.__version__ # e mostramos o resultado print("A versão do Flask é: {0}".format(versao)) if __name__== "__main__": main() Se o Flask ainda não estiver instalado, nós teremos o seguinte erro: Traceback (most recent call last): File "c:\estudos_python\estudos.py", line 2, in <module> import flask ModuleNotFoundError: No module named 'flask' Então, podemos proceder com a instalação. Basta abrir uma nova janela de terminal e disparar o seguinte comando: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- c:\estudos_python>pip install flask Aguarde alguns segundos e observe se a instalação ocorrerá sem erros. No final, execute o código Python visto anteriormente e teremos a seguinte mensagem: A versão do Flask é: 2.2.2 Pronto! Agora que já temos o Flask instalado, vamos escrever a nossa primeira aplicação web usando este framework. Como escrever um "Hello, World" usando o framework Flask Agora que já instalamos o framework Flask e testamos o seu funcionamento, chegou a hora de escrevermos nossa primeira aplicação. Vai ser algo pequeno, um simples "Hello, World" que lhe permitirá entender como esta ferramenta funciona. No diretório de sua preferência, crie um arquivo chamado hello_flask.py com o seguinte conteúdo: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # vamos importar a biblioteca Flask from flask import Flask # função principal do programa def main(): # vamos criar a aplicação Flask app = Flask(__name__) # definimos a rota para a função index() @app.route("/") def index(): return "Hello, World!" # e iniciamos a aplicação web na porta 5000 app.run(port=5000, debug=True) if __name__== "__main__": main() Agora é só executar este código e esperar o servidor web do Flask se levantar e ficar pronto para as requisições web. Veja como fiz na minha máquina: c:\estudos_python>python estudos.py * Serving Flask app 'estudos' * Debug mode: on WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead. * Running on http://127.0.0.1:5000 Press CTRL+C to quit * Restarting with stat * Debugger is active! * Debugger PIN: 593-548-653 Se você viu mensagens parecidas, basta abrir o seu navegador web no endereço http://127.0.0.1:5000 e você verá o texto "Hello, World!" escrito na tela. Agora é só aprofundar os seus estudos sobre o framework Flask. |
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Python ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística |
Como calcular desvio padrão em Python - Python para Matemática e EstatísticaQuantidade de visualizações: 5038 vezes |
Em Matemática e Estatística, o Desvio padrão (em inglês: Standard Deviation) é uma medida de dispersão, ou seja, é uma medida que indica o quanto um conjunto de dados é uniforme. Quando o desvio padrão é baixo, isso quer dizer que os dados do conjunto estão mais próximos da média. Como calcular o desvio padrão de um conjunto de dados? Vamos começar analisando a fórmula mais difundida na matemática e na estatística: \[\sigma = \sqrt{ \frac{\sum_{i=1}^N (x_i -\mu)^2}{N}}\] Onde: a) __$\sigma__$ é o desvio; b) __$x_i__$ é um valor qualquer no conjunto de dados na posição i; c) __$\mu__$ é a média aritmética dos valores do conjunto de dados; d) N é a quantidade de valores no conjunto. O somatório dentro da raiz quadrada nos diz que devemos somar todos os elementos do conjunto, desde a posição 1 até a posição n, subtrair cada valor pela média do conjunto e elevar ao quadrado. Obtida a soma, nós a dividimos pelo tamanho do conjunto. Veja o código Python completo que obtém o desvio padrão a partir de um conjunto de dados contendo quatro valores: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # precisamos importar o módulo Math import math # função principal do programa def main(): # conjunto dos dados conjunto = [10, 30, 90, 30] soma = 0.0 # soma dos elementos desvio_padrao = 0.0 # desvio padrão tam = len(conjunto) # tamanho dos dados # vamos somar todos os elementos for i in range(0, tam): soma = soma + conjunto[i] # agora obtemos a média do conjunto de dados media = soma / tam # e finalmente obtemos o desvio padrão for i in range(0, tam): desvio_padrao = desvio_padrao + math.pow(conjunto[i] - media, 2) # mostramos o resultado print("Desvio Padrão Populacional: {0}".format(math.sqrt(desvio_padrao / tam))) print("Desvio Padrão Amostral: {0}".format(math.sqrt(desvio_padrao / (tam - 1)))) if __name__== "__main__": main() Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: Desvio Padrão Populacional: 30.0 Desvio Padrão Amostral: 34.64101615137755 Veja que, para calcular o Desvio Padrão Populacional, nós dividimos o somatório pela quantidade de elementos no conjunto, enquanto, para calcular o Desvio Padrão Amostral, nós dividimos o somatório pela quantidade de elementos - 1 (cuidado com a divisão por zero no caso de um conjunto com apenas um elemento). |
Python ::: Dicas & Truques ::: Lista (List) |
Como remover e retornar um item aleatório em uma lista Python usando a função pop() e um número randômicoQuantidade de visualizações: 9423 vezes |
Em dicas anteriores eu mostrei como é possível usar o método pop() do objeto List da linguagem Python para remover elementos no início, final e em determinadas posições de uma lista. Agora mostrarei como é possível fornecer um índice aleatório para a função pop(), de forma a sortear o elemento que estará sendo removido. Note que o número randômico deverá estar nas faixas de índices aceitáveis. Veja o exemplo Python completo: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- """ Este exemplo mostra como excluir e retornar um ítem aleatório em uma lista """ import random def main(): # cria uma lista de inteiros valores = [4, 23, 7, 1, 0, 54] # imprime a lista print(valores) # remove um ítem aleatório valor = valores.pop(random.randrange(0, len(valores))) print("Item removido:", valor) # exibe a lista novamente print(valores) if __name__== "__main__": main() Ao executar este código Python nós teremos um resultado parecido com: [4, 23, 7, 1, 0, 54] Item removido: 54 [4, 23, 7, 1, 0] |
Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes) |
Como multiplicar um vetor ou uma matriz por um escalar no NumPy do Python - Python NumPy para EngenhariaQuantidade de visualizações: 4208 vezes |
Esta dica de Python e NumPy é direcionada, principalmente, aos estudantes de Engenharia Civil, que se deparam, logo no início do curso, com o estudo da Geometria Analítica e gostariam de entender melhor a multiplicação de vetores por um escalar. Lembre-se de que um escalar é um valor único, enquanto vetores e matrizes são estruturas que guardam vários valores ao mesmo tempo. Nosso primeiro exemplo será feito em cima de um vetor com os seguintes valores: [3, -5, 4, 1, 9]. O escalar usado será o valor 2, ou seja, temos que multiplicar cada valor no vetor pelo valor 2 e, dessa forma, obtermos um novo vetor. Veja como a linguagem Python facilita esta operação: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # importamos a bibliteca NumPy import numpy as np def main(): # declara e cria o vetor vetor = np.array([3, -5, 4, 1, 9]) # agora vamos multiplicar este vetor pelo escalar 2 escalar = 2 novoVetor = vetor * escalar # vamos exibir o resultado print("Vetor inicial: ", vetor) print("Valor do escalar: ", escalar) print("Novo vetor: ", novoVetor) if __name__== "__main__": main() Este código Python vai gerar o seguinte resultado: Vetor inicial: [3 -5 4 1 9] Valor do escalar: 2 Novo vetor: [6 -10 8 2 18] Veja agora como podemos efetuar a mesma operação em uma matriz de 2 linhas e 3 colunas (recorde que, em Python, uma matriz nada mais é que um vetor de vetores, ou seja, cada elemento do vetor contém outro vetor): ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # importamos a bibliteca NumPy import numpy as np def main(): # declara e cria a matriz matriz = np.array([(4, 12, 50), (5, 3, 1), (11, 9, 7)]) # agora vamos multiplicar esta matriz pelo escalar 2 escalar = 2 novaMatriz = matriz * escalar # vamos exibir o resultado print("Matriz inicial: ", matriz) print("Valor do escalar: ", escalar) print("Nova matriz: ", novaMatriz) if __name__== "__main__": main() Ao executarmos este código Python nós teremos o seguinte resultado: Matriz inicial: [[4 12 50] [5 3 1] [11 9 7]] Valor do escalar: 2 Nova matriz: [[8 24 100] [10 6 2] [22 18 14]] |
Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python |
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