@dejavuBlog · Post #3487 · 24.03.2026 г., 13:25
《Flask 从入门到进阶》正式发售 非常棒的 #Python#Flask 教程 https://github.com/helloflask/flask-tutorial 在线阅读
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #266 · 21.03
Много лет назад я делал игру ВКонтакте про домики. Одно общее изометрическое поле, где у каждого свой участок, на котором можно строить дом, выбирать его размеры, материалы, форму окон и крыши. И обставлять мебелью. Поле было квадратным 100 на 100, соответственно у каждого квартала был номер по одной оси X от 0 до 99 и по другой Y от 0 до 99. По какой-то причине мне тогда нужно было сохранить это в одном числе как идентификатор квартала, и я подумал, что изобрёл гениальный способ: A = X*100 + Y. Извлечь обратно тоже было легко: поделить A на 100 и округлить вниз, это получался X. А потом Y = A - X*100. Например, квартал с координатами 13-29, собственно, так и записывался: 1329. Важно, что это математические операции, а не строковые. Они и сами по себе быстрее выполняются программой, и позволяют, например, удобно отсортировать участки. Я считал себя очень умным, не зная тогда, что по сути изобрёл системы исчисления, и вообще подобный подход очень банален и прост. Мы куда чаще видим это в битовых масках, потому что и сама задача для двузначных свойств возникает чаще, и компьютер существенно быстрее работает с битами, но от того, какая там база системы исчисления, математический смысл не меняется. Если тебе надо записать в одно число несколько свойств, каждое из которых может быть в N значениях, то в это число должно влезать N*N*N... сколько там у тебя этих свойств. Ты пишешь первое свойство n1, потом прибавляешь n2*N, потом n3*N*N и так далее. Величины существуют в разных разрядах N-ричной системы исчисления, поэтому не пересекаются, и их можно разделить. Игра, кстати, поначалу хорошо набирала пользователей, а потом перестала. Я думал, что она не интересная, и закрыл проект. А сильно позже уже выяснилось, что был баг в коде регистрации игрока, из-за чего новые приходить не смогли начиная с какого-то момента. В том самом коде, который извлекал координаты квартала из его идентификатора, да. #dev
Hashtags
Търсене: #flask
@dejavuBlog · Post #3487 · 24.03.2026 г., 13:25
《Flask 从入门到进阶》正式发售 非常棒的 #Python#Flask 教程 https://github.com/helloflask/flask-tutorial 在线阅读
@djangoproject · Post #592 · 11.04.2018 г., 19:22
https://juliensalinas.com/en/python-flask-vs-django/ Python #Flask vs #Django My experience of Flask is not as extensive as my experience of Django, but still recently I’ve developed some of my projects with Flask and I could not help comparing those 2 Python web frameworks. This will be a quick comparison which will not focus on code but rather on “philosophical” considerations.
@repo_science · Post #3673 · 24.10.2023 г., 22:59
#python#book#flask#webDevelopment 📚 Full-Stack Flask and React (2023) ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@repo_science · Post #3160 · 10.05.2023 г., 21:54
#Python#Flask#APIs 🐍 REST APIs with Flask and Python in 2023 Build professional REST APIs with Python, Flask, Docker, Flask-Smorest, and Flask-SQLAlchemy 🗣️ Jose Salvatierra, Teclado by Jose Salvatierra 🌟 4.6 - 20097 votes 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@djangoproject · Post #161 · 15.09.2016 г., 03:19
http://blog.miguelgrinberg.com/post/the-flask-mega-tutorial-part-i-hello-world inShare This is the first article in a series where I will be documenting my experience writing #web_applications in Python using the #Flask microframework.
Hashtags
@djangoproject · Post #162 · 15.09.2016 г., 03:22
https://github.com/realpython/discover-flask/blob/master/readme.md #Flask is a micro web #framework powered by Python. Its #API is fairly small, making it easy to learn and simple to use. But don't let this fool you, as it's powerful enough to support enterprise-level applications handling large amounts of traffic. You can start small with an app contained entirely in one file, then slowly scale up to multiple files and folders in a well-structured manner as your site becomes more and more complex.
Hashtags
@awesomeopensource · Post #164 · 24.08.2018 г., 14:43
pygmy 自带前后端的短网址生成工具,支持统计、私密链接、SQLite DB。 Tags:#flask#urlshortener Languages:#python 感谢 @WeloveZoe 的投稿
Hashtags
@djangoproject · Post #134 · 01.09.2016 г., 14:54
http://www.meetup.com/flask-nyc/ This is a group for anyone interested in #Flask, #Python, #web_development, and any related technologies. To stay up to date with group events, follow us on Twitter @FlaskNYC. Want to read up on Flask?
Hashtags
@djangoproject · Post #501 · 14.11.2017 г., 17:01
http://pyvideo.org/pydx-2016/python-blockchain-and-byte-size-change.html In this talk, I will answer the question of what is #bitcoin and the #blockchain and will end with a quick tutorial on how to create a blockchain application in #Flask. We will not only make a bitcoin application, but we will also reflect upon the implications of this cutting edge technology to the greater society.
Hashtags
@repo_science · Post #3250 · 31.05.2023 г., 11:52
#python#flask#django#html#css#bootstrap 🐍 Python Web Dev Pro: Flask, Django, HTML, CSS & Bootstrap Elevate Your Web Development Skills: Master Back-End & Front-End Technologies with Python, Flask, Django, and Responsive 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@djangoproject · Post #539 · 28.12.2017 г., 12:20
Dash, announced this year, is an open source library for building web applications, especially those that make good use of #data visualization, in pure Python. It is built on top of #Flask, #Plotly.js and #React, and provides abstractions that free you from having to learn those frameworks and let you become productive quickly. #Dash is a #Python framework for building analytical web applications. No JavaScript required. https://plot.ly/products/dash/
@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30
#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG