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Você está aqui: Python ::: Dicas & Truques ::: HTTP Web Server |
Como criar um servidor web em Python usando as classes BaseHTTPRequestHandler e HTTPServerQuantidade de visualizações: 544 vezes |
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Nesta dica mostrarei como criar um web server em Python, ou seja, o nosso próprio servidor web. Para isso nós vamos criar uma classe ServidorWeb que herda de BaseHTTPRequestHandler, que nos fornece todos os métodos necessários para tratar requisições HTTP, tais como GET e POST. Note que definir o nome do host como "localhost" e a porta como "8080". Veja o código completo para o nosso web server em Python: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
----------------------------------------------------------------------
# precisamos importar os objetos BaseHTTPRequestHandler e HTTPServer
# do módulo http.server
from http.server import BaseHTTPRequestHandler, HTTPServer
# precisamos também do módulo time
import time
# vamos criar a classe ServidorWeb, que herda de
# BaseHTTPRequestHandler
class ServidorWeb(BaseHTTPRequestHandler):
# vamos implementar o método que responde às requisições GET
def do_GET(self):
self.send_response(200)
self.send_header("Content-type", "text/html")
self.end_headers()
self.wfile.write(bytes("<html><head><title>Meu Servidor Web</title></head>",
"utf-8"))
self.wfile.write(bytes("<p>Requsição: %s</p>" % self.path,
"utf-8"))
self.wfile.write(bytes("<body>", "utf-8"))
self.wfile.write(bytes("<p>Exemplo de Web Server em Python</p>",
"utf-8"))
self.wfile.write(bytes("</body></html>", "utf-8"))
# função principal do programa
def main():
# agora criamos um objeto HTTPServer
host = "localhost"
porta = 8080
servidorWeb = HTTPServer((host, porta), ServidorWeb)
print("Servidor iniciado em http://%s:%s" % (host, porta))
# tentamos levantar o servidor
try:
servidorWeb.serve_forever()
except KeyboardInterrupt:
pass
# liberamos o servidor web
servidorWeb.server_close()
print("O servidor web foi parado.")
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código você verá a seguinte mensagem: Servidor iniciado em http://localhost:8080 A partir daí você pode abrir o seu navegador neste endereço e já verá a página web que definimos no corpo do método do_GET() da classe ServidorWeb. Agora é só explorar as dicas dessa seção para aprender ainda mais sobre redes, soquetes e servidores web usando a linguagem Python. |
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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 |
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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]] |
Python ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística |
Como corrigir o problema da divisão com inteiros em Python (versões anteriores a 3.0)Quantidade de visualizações: 10754 vezes |
A divisão em Python (na versão 2.5), quando feita com operandos do tipo inteiro, resultará em um número inteiro, ou seja, o resultado será arredondado para o menor inteiro mais próximo. Veja:---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- v1 = 5 v2 = 2 res = v1 / v2 print res Aqui fica claro que o resultado deveria ser 2,5. Porém, ao exibirmos o valor da variável res, vemos que ela armazena 2. Veja agora este novo exemplo: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- v1 = 5.0 v2 = 2 res = v1 / v2 print res Agora o resultado é o que esperamos: 2,5. Isso aconteceu porque um dos operandos é um valor do tipo ponto-flutuante. Dessa forma, o interpretador fará a promoção do outro operando (de inteiro para ponto-flutuante) e o comportamento do operador de divisão será o correto. Então lembre-se: divisão por inteiros, resultado também em inteiro. Se não é isso que deseja, faça com que pelo menos um dos operandos seja do tipo ponto-flutuante. Existe uma forma de forçar o interpretador a se comportar de forma correta também com inteiros. Veja: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # força o novo comportamento do operador # de divisão from __future__ import division v1 = 5 v2 = 2 res = v1 / v2 print res Agora o resultado será 2,5. A chave para isso está na linha: from __future__ import division Esta linha importa a nova forma de divisão para seus programas Python anteriores à versão 3.0. |
Python ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Pesquisa Operacional |
Exercício Resolvido de Python - Programação Linear em Python - Uma madeireira deseja obter 1000kg de lenha, 2000kg de madeira para móveis e 50 metrosQuantidade de visualizações: 562 vezes |
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Pergunta/Tarefa: Este exercício de Python aborda o uso da biblioteca PuLP para resolver um problema de Pesquisa Operacional usando Programação Linear. Uma madeireira deseja obter 1000kg de lenha, 2000kg de madeira para móveis e 50 metros quadrados de casca de árvore, dispondo de carvalho e pinheiro, sendo que o carvalho gera 40kg de lenha, 150kg de madeira e 3 metros quadrados de casca aproveitável; o pinheiro 100kg de lenha, 60kg de madeira e 8 metros quadrados de casca aproveitável. Formule o problema, de modo a minimizar os custos, sabendo que cada carvalho custa R$ 1500,00 para a empresa e cada pinheiro R$ 1200,00. Em seguida use a API de Programação Linear do PuLP para resolver o problema e mostrar a melhor solução. Sua saída deverá ser parecida com: x: 11.111111 y: 5.5555556 Antes de passarmos para o código Python é importante entendermos e fazermos a modelagem do problema. Neste exercício busca-se encontrar o custo mínimo. Assim, a nossa função objetivo será dada pela combinação dos preços do carvalho e do pinheiro. Veja: Zmin = 1500x + 1200y Aqui nós definimos a variável x para o carvalho e a variável y para o pinheiro. Agora que já temos a função Z, o próximo passo é analizarmos as restrições. Note que a empresa precisa de 1000kg de lenha. O carvalho gera 40kg de lenha, enquanto o pinheiro gera 100kg. Então nossa primeira restrição é: R1 = 40x + 100y >= 1000 Para a segunda restrição nós temos que a empresa precisa de 2000kg de madeira. O carvalho gera 150kg de madeira, enquanto o pinheiro gera 60kg. Assim, nossa segunda restrição é: R2 = 150x + 60y >= 2000 Finalmente, para a terceira restrição, sabemos que a empresa necessita de 50 metros quadrados de casca de árvore. O carvalho gera 3 metros quadrados de casca aproveitável, enquanto o pinheiro gera 8 metros quadradros. Então a terceira restrição é: R3 = 3x + 8y >= 50 As restrições 4 e 5 dizem que tanto o x quanto o y devem ser maiores ou iguais a zero, e que ambos devem pertencer aos números reais. Veja agora como usamos os dados de formulação para resolver este exercício usando Python e a biblioteca PuLP: ----------------------------------------------------------------------
Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar
no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar)
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# vamos importar as ferramentas necessárias
from pulp import LpMinimize, LpProblem, LpVariable
# método principal
def main():
# vamos criar o modelo
modelo = LpProblem(name="Pesquisa Operacional em Python", sense=LpMinimize)
# agora inicializamos as variáveis de decisão
x = LpVariable(name="x", lowBound=0)
y = LpVariable(name="y", lowBound=0)
# vamos adicionar as restrições de acordo com a formulação do problema
modelo += (40 * x + 100 * y >= 1000, "R1")
modelo += (150 * x + 60 * y >= 2000, "R2")
modelo += (3 * x + 8 * y >= 50, "R3")
# definimos a função objetivo e a adicionamos ao modelo
funcao_objetivo = 1500 * x + 1200 * y
modelo += funcao_objetivo
# e tentamos resolver o problema
modelo.solve()
# assumindo que o problema foi resolvido com sucesso, vamos
# mostrar os valores das variáveis x e y
for var in modelo.variables():
print(f"{var.name}: {var.value()}")
if __name__== "__main__":
main()
Note como o PuLP nos deu o custo mínimo de 23333.33 para atingir o objetivo desejado pela madeireira. |
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