Что делать если нужно поставить какую-то Python-библиотеку а root-прав нет? То есть в систему библиотеку никак и ничего не поставить.
Есть как минимум два способа это решить правильно!
🔸 Сделать виртуальное окружение и ставить там что угодно.
Это позволит создать полностью независимое исполняемое окружение для ваших приложений.
Все библиотеки будут храниться в домашней директории юзера а значит доступ на запись имеется.
Создать очень просто:
python3 -m venv ~/venvs/myenvname
Теперь активируем окружение
# Linux
source ~/venvs/myenvname/bin/activate
# Windows
%userprofile%\venvs\myenvname\Scripts\activate.bat
Можно ставить любые библиотеки и запускать приложение.
Это стандартный метод работы с любым проектом. Если еще не используете его, то пора начинать. Даже при наличии root доступа!
🔸 Бывает, что нет возможности запустить приложение из своего виртуального окружения. Например, его запускает какой-то сервис от вашего юзера и вставить активацию окружения вы не можете.
В этом случае можно установить библиотеки для Python не глобально в систему, а только для юзера.
Выполните этот код в консоли:
python3 -m site
Вы получите что-то такое:
sys.path = [
'/home/user',
'/usr/lib/python37.zip',
'/usr/lib/python3.7',
'/usr/lib/python3.7/lib-dynload',
'/home/user/.local/lib/python3.7/site-packages',
...
]
USER_BASE: '/home/user/.local'
USER_SITE: '/home/user/.local/lib/python3.7/site-packages'
ENABLE_USER_SITE: True
Нас интересует параметр USER_SITE. Это путь к пользовательским библиотекам, которые доступны по умолчанию, если они есть.
Именно сюда будут устанавливаться модули если добавить флаг --user при установке чего-либо через pip
pip install --user requests
Для этой команды не нужны root-права.
После неё можно запускать системный интерпретатор без виртуальных окружений и установленная библиотека будет доступна для текущего юзера.
Параметр USER_BASE показывает корневую директорию для хранения user-библиотек. Её можно изменить с помощью переменной окружения PYTHONUSERBASE
export PYTHONUSERBASE=~/pylibs
python3 -m site
...
USER_BASE: '/home/user/pylibs'
USER_SITE: '/home/user/pylibs/lib/python3.7/site-packages'
Получается некоторое подобие виртуального окружения для бедных 😁 которое можно менять через эту переменную (не делайте так!Лучше venv!)
🔸 Дописывание пути в PYTHONPATH
Этот способ не входит в список "двух правильных", но тоже рабочий. Здесь придётся сделать всё несколько сложней.
Сначала ставим библиотеку в любое место указывая путь установки
pip3 install -t ~/mylibs modulename
Библиотека установится без привязки к какому-либо интерпретатору. То есть по умолчанию не будет видна. Теперь в нужный момент добавляем этот путь в sys.path или в PYTHONPATH.
Не буду советовать так делать. Единственный раз когда этот способ мне пригодился и решил поставленную задачу, это при создании общей библиотеки для кластера компьютеров.
Модули лежат в сети и подгружаются для всех из одного и того же места. То есть обновлять файлы требуется только один раз а не на всех хосты отдельно.
Минусы такого подхода:
▫️Нужно всем хостам пробить нужный путь в .bashrc или ещё куда-то чтобы он сетапился на старте.
▫️Чем больше хостов тем больше нагрузка на сеть. Иногда такой способ не подходит именно по этой причине. Тогда Ansible вам в помощь.
▫️Не очень подходит если хосты с разными операционками. Некоторые библиотеки различаются для Linux и Windows (там, где есть бинарники) и приходится мудрить более сложные схемы.
#tricks#basic
#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
-----
#public#APIs
Public APIs
A collective list of free APIs for use in software and web development
🔍#github
🔗Link
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
https://httpie.org/
#HTTPie consists of a single http command designed for painless debugging and interaction with HTTP #servers, #RESTful#APIs, and web services:
Sensible defaults
Expressive and intuitive command syntax
Colorized and formatted terminal output
Built-in JSON support
Persistent sessions
Forms and file uploads
HTTPS, proxies, and authentication support
Support for arbitrary request data and headers
Wget-like downloads
Extensions
Linux, Mac OSX, and Windows support
And more…
https://blog.miguelgrinberg.com/post/designing-a-restful-api-with-python-and-flask
In recent years #REST (REpresentational State Transfer) has emerged as the standard architectural design for #web services and web #APIs.
In this article I'm going to show you how easy it is to create a RESTful web service using Python and the Flask microframework.
What is REST?
The characteristics of a REST system are defined by six design rules:
Client-Server: There should be a separation between the #server that offers a service, and the #client that consumes it.
Stateless: Each request from a client must contain all the information required by the server to carry out the #request. In other words, the server cannot store information provided by the client in one request and use it in another request.
Cacheable: The server must indicate to the client if requests can be cached or not.
Layered System: Communication between a client and a server should be standardized in such a way that allows intermediaries to respond to requests instead of the end server, without the client having to do anything different.
Uniform Interface: The method of communication between a client and a server must be uniform.
Code on demand: Servers can provide executable code or scripts for clients to execute in their context. This constraint is the only one that is optional.
https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html
multiprocessing is a package that supports spawning processes using an API similar to the threading module. The multiprocessing package offers both local and remote concurrency, effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads. Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and Windows.
The #multiprocessing module also introduces #APIs which do not have analogs in the #threading#module. A prime example of this is the Pool object which offers a convenient means of parallelizing the execution of a function across multiple input values, distributing the input data across processes (data #parallelism). The following example demonstrates the common practice of defining such functions in a module so that child processes can successfully import that module. This basic example of data parallelism using Pool,
http://books.agiliq.com/projects/django-api-polls-tutorial/en/latest/
Building #APIs with #Django and #Django_Rest_Framework(#DRF)
Introductions
Setup, Models and Admin
A simple API with pure Django
#Serializing and Deserializing Data
Views and Generic Views
More views and viewsets
#Access_Control
#Testing and Continuous Integeration
Testing and Using API with Postman
Documenting APIs (with Swagger and more)
🚀 Gobi Partners Invests in Transak to Expand Asian Market Presence
Gobi Partners has announced its investment in Transak. According to ChainCatcher, Transak, established in 2019, offers financial institutions a single API for seamless fiat and digital asset exchanges, handling KYC, AML, risk monitoring, and local payment integration.
The investment aims to support Transak's expansion into the Asian market. Transak has already established its Asia-Pacific headquarters in Hong Kong and plans to enhance integration with payment networks and banking partners in the ASEAN region.
#GobiPartners#Transak#Investment#AsiaMarketExpansion#Fintech#DigitalAssets#KYC#AML#RiskMonitoring#APIs#PaymentIntegration#ASEAN#HongKong#FinancialInstitutions