Skip to content

Python - Dict -> JSON und umgekehrt

Python3
  • Ich möchte hier noch mal was für Einsteiger ablegen. Man hat ja am Anfang immer so das Problem, wie speichere ich meine Daten dauerhaft und lade diese wieder!? Das hat mir am Anfang viele Kopfschmerzen beschert. Hier mal ein Listing, wie man das so grob mal ausprobieren kann.

    import json
    
    # instantiate an empty dict
    backups = {}
    
    # add some data
    backups[0] = {'name': 'Test', 'repository': '/home/frankm/repo1'}
    backups[1] = {'name': 'Haupt-PC', 'repository': '/home/frankm/repo2'}
    backups[2] = {'name': 'NAS', 'repository': '/home/frankm/repo3'}
    
    # print some data
    print(backups)
    
    print('------')
    
    print(backups[1])
    
    print('------')
    
    print(backups[1]['name'])
    
    print('------')
    
    # save backups to JSON
    with open('mydata.json', 'w') as f:
        json.dump(backups, f)
    
    # print values
    for i in backups.values():
        print(i)
    
    print('------')
    
    # output
    # {'name': 'Test', 'repository': '/home/frankm/repo1'}
    # {'name': 'Haupt-PC', 'repository': '/home/frankm/repo2'}
    # {'name': 'NAS', 'repository': '/home/frankm/repo3'}
    
    # load JSON
    with (open('mydata.json', 'r')) as f:
        backups_reload = json.load(f)
    
    # Test
    for i in backups_reload.values():
        print(i)
    
    print('------')
    
    # Print keys
    # Delete key_list
    keys_list = []
    
    # redo keys_list
    for key in backups:
        keys_list.append(key)
    
    print(keys_list)
    
    print('------')
    
    # delete an entry
    result = backups.pop(1, False)
    if not result:
        print('Error')
    
    # Kontrolle
    for i in backups.values():
        print(i)
    
    print('------')
    
    # Print keys
    # Delete key_list
    keys_list = []
    
    # redo keys_list
    for key in backups:
        keys_list.append(key)
    
    print(keys_list)
    
    print('------')
    
    # Print last key
    print(list(dict.keys(backups))[-1])
    
    print('------')
    
    print(type(list(dict.keys(backups))[-1]))
    
    # Add new entry
    backups[list(dict.keys(backups))[-1]+1] = {'name': 'Test', 'repository': '/home/frankm/repo1'}
    
    print('------')
    
    # Print keys
    # Delete key_list
    keys_list = []
    
    # redo keys_list
    for key in backups:
        keys_list.append(key)
    
    print(keys_list)
    

    Wir erstellen ein DICT, fülle das mit Daten. Danach speichern wir als JSON. Das JSON wird wieder geladen, in ein anderes DICT (zur Kontrolle).

    Dann löschen wir einen Eintrag, legen einen neuen an und geben das aus.

    Dazwischen findet man immer wieder ein paar Kontrollausgaben, das sieht am Schluss dann so aus.

    {0: {'name': 'Test', 'repository': '/home/frankm/repo1'}, 1: {'name': 'Haupt-PC', 'repository': '/home/frankm/repo2'}, 2: {'name': 'NAS', 'repository': '/home/frankm/repo3'}}
    ------
    {'name': 'Haupt-PC', 'repository': '/home/frankm/repo2'}
    ------
    Haupt-PC
    ------
    {'name': 'Test', 'repository': '/home/frankm/repo1'}
    {'name': 'Haupt-PC', 'repository': '/home/frankm/repo2'}
    {'name': 'NAS', 'repository': '/home/frankm/repo3'}
    ------
    {'name': 'Test', 'repository': '/home/frankm/repo1'}
    {'name': 'Haupt-PC', 'repository': '/home/frankm/repo2'}
    {'name': 'NAS', 'repository': '/home/frankm/repo3'}
    ------
    [0, 1, 2]
    ------
    {'name': 'Test', 'repository': '/home/frankm/repo1'}
    {'name': 'NAS', 'repository': '/home/frankm/repo3'}
    ------
    [0, 2]
    ------
    2
    ------
    <class 'int'>
    ------
    [0, 2, 3]
    
    Process finished with exit code 0
    

    Ich hoffe das es dem ein oder anderem das Leben etwas einfacher macht.

  • FrankMF FrankM hat am auf dieses Thema verwiesen

  • 0 Stimmen
    2 Beiträge
    273 Aufrufe
    FrankMF

    Ich habe den Sonntag mal genutzt um ein wenig was einzubauen. Einmal habe ich mit datatables.net die Tabelle etwas funktionaler gestaltet.

    00a95363-1f41-4bbf-884a-34f21aea81e4-grafik.png

    Man kann nun suchen, sortieren und wenn man mehr als 10 Datenpunkte hat, hat die Tabelle auch Pagination. Ein nettes Projekt, macht einiges einfacher 👍

    Das nächste, ich hatte es im Video ja kurz erwähnt, mir fehlte ja noch die Restore Funktion von Restic. Ok, ist jetzt auch drin.

    Da die Benutzerverwaltung mittlerweile komplett eingebaut ist, werde ich demnächst meine Test Datenbanken und alles was damit zu tuen hat, aus dem Code entfernen. Brauch ich jetzt nicht mehr. Habe jetzt zwei Benutzer, einen Produktiven und einen zum Testen.

    Langfristig steht auch noch eine zweite Sprache auf dem Zettel. Aber, dafür muss ich Lust haben, das Thema juckt nicht so richtig 😉

  • Portfolio - mein kleines Flask Projekt

    Python3
    5
    0 Stimmen
    5 Beiträge
    193 Aufrufe
    FrankMF

    Hab ChatGPT nochmal nach der Installation auf einem Production Server befragt.

    ChatGPT

    Certainly! Here's a short example of the steps you can follow to deploy a Flask application on a production server using Nginx and Gunicorn:

    Prepare your server:

    Set up a server (e.g., using a cloud provider like AWS, DigitalOcean, or a dedicated server) and ensure it has a clean, up-to-date installation of a Linux distribution (e.g., Ubuntu or CentOS).

    Install required software:

    Install necessary software packages on your server. You'll need Python, pip (Python package manager), Nginx, and Gunicorn. You can use your distribution's package manager (e.g., apt for Ubuntu or yum for CentOS) to install these dependencies.

    Deploy your Flask application:

    Copy your Flask application code and any required dependencies to your server.

    Set up a virtual environment (optional but recommended):

    Create a virtual environment for your Flask application to isolate its dependencies. You can use venv or virtualenv for this purpose.

    Install Flask and any required Python packages within your virtual environment:

    pip install flask

    Test your Flask application:

    Ensure your Flask application runs correctly within your server's virtual environment.

    Configure Gunicorn:

    Create a Gunicorn configuration file (e.g., gunicorn_config.py) to specify the settings for running your Flask application. Here's a simple example: workers = 4 # Number of Gunicorn worker processes bind = '0.0.0.0:8000' # The address and port Gunicorn should listen on

    Start Gunicorn:

    Start Gunicorn with your Flask application: gunicorn -c gunicorn_config.py your_app:app

    Configure Nginx:

    Create an Nginx server block (often located in /etc/nginx/sites-available) to define how Nginx should handle incoming requests. Here's a simplified example: server { listen 80; server_name your_domain.com www.your_domain.com; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8000; # Pass requests to Gunicorn proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; } }

    Enable the Nginx server block and restart Nginx:

    sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/your_config /etc/nginx/sites-enabled/ sudo nginx -t # Test Nginx configuration sudo systemctl restart nginx

    Configure your DNS:

    Point your domain name to your server's IP address.

    Secure your server (optional but recommended):

    Set up SSL/TLS certificates for your domain to enable HTTPS. You can use Let's Encrypt for free SSL certificates.

    Monitor your application:

    Set up monitoring tools and logs to keep track of your application's performance and troubleshoot any issues.

    These are the basic steps to deploy a Flask application on a production server with Nginx and Gunicorn. Please note that this is a simplified example, and there are many additional considerations, such as database configuration, security, and optimization, depending on your specific application and requirements. It's also important to keep your server and software up to date and follow security best practices to ensure the stability and security of your production environment.

    Das werde ich doch mal ausprobieren 😎

  • Redis - Datenbank Zugriff mit Python

    Redis
    3
    0 Stimmen
    3 Beiträge
    166 Aufrufe
    FrankMF

    Ich bin mit der Lernkurve noch nicht so richtig zufrieden. Eine Frage die sich mir stellte, geht das einfacher? Der Ursprung meiner Datenbank Struktur liegt in einem anderen Projekt, wo ich versucht habe Daten permanent in einem File zu speichern. Dazu hatte ich damals JSON genommen. Deswegen auch diese Zeilen

    self.project = str(db_client.json().get('settings', '$..project')[0]) or self.project

    Gut, ich hatte dann mal ChatGPT gefragt, wie macht man das so 'normalerweise'? es kam eine Klasse heraus, die ich dann intensiv ausprobiert habe, ein wenig umgebaut usw. So lange, bis ich der Meinung war, ok ich habe es verstanden. Jetzt nutzte der Code auch mehr Redis Funktionen, wie

    self.client.hset('settings', name, json.dumps(data))

    Es waren jetzt folgende Funktionen drin

    hset hexists hdel hget

    Dokumentation -> https://redis.io/commands/hset/

    Beim Durchlesen des Codes hatte ich jetzt mehr das Gefühl, so muss das sein 🙂

    In RedisInsight sieht das dann jetzt so aus.

    393195f7-1017-4285-8fca-734ee6b4bff7-grafik.png

    Klasse class PortfolioSettings: def __init__(self, host='172.17.0.2', port=6379, db=0): if args.test_mode == 1: self.client = redis.StrictRedis(host=SERVER_IP, port=port, db=TEST[0]) else: self.client = redis.StrictRedis(host=SERVER_IP, port=port, db=LIVE[0]) def set_settings(self, name, data): """Init settings if db don't exist""" if not self.client.hexists('settings', name): self.client.hset('settings', name, json.dumps(data)) return True return False def edit_setting(self, name, data): """Edit an entry in settings""" if self.client.hexists('settings', name): self.client.hset('settings', name, json.dumps(data)) return True return False def delete_setting(self, name): """Delete an entry in settings""" return self.client.hdel('settings', name) def get_setting(self, name): """Get an entry in settings""" setting = self.client.hget('settings', name) return json.loads(setting) if setting else None def get_all_settings(self): """Get all entries in settings""" settings = self.client.hgetall('settings') return {k.decode(): json.loads(v) for k, v in settings.items()}

    Und hier die Initialisierung

    settings_data = PortfolioSettings() ##################### # Will only be executed if DB is not available! ##################### if not settings_data.get_all_settings(): # Settings initialisieren print("INIT") settings_data.set_settings("project", "Portfolio") settings_data.set_settings("version", "0.0.3") settings_data.set_settings("theme", "dark") settings_data.set_settings("url_list", ["https://www.onvista.de/aktien/Deutsche-Telekom-Aktie-DE0005557508"]) settings_data.set_settings("exchange_list", ['DKB','Smartbroker','BUX'])

    Teile der Klasse sind [KI-generiert]

    Ich war zufrieden und habe die Klasse dann in mein Projekt übernommen und den Code überall entsprechend angepasst.

  • Pycharm - Umzug auf neuen Rechner

    Linux
    1
    0 Stimmen
    1 Beiträge
    93 Aufrufe
    Niemand hat geantwortet
  • PyPi - Pakete ein Sicherheitsproblem?

    Python3
    1
    0 Stimmen
    1 Beiträge
    95 Aufrufe
    Niemand hat geantwortet
  • Vorstellung Restic UI als PyWebIO Version

    PyWebIO
    7
    0 Stimmen
    7 Beiträge
    193 Aufrufe
    FrankMF

    Link Preview Image Merge branch 'master' into 'main' (45c83cd8) · Commits · Frank / restic_ui_pywebio · GitLab

    Fix some bugs See merge request Bullet64/restic_ui_pywebio!71

    favicon

    GitLab (gitlab.com)

  • Python3 - VSCodium Language Settings

    Python3
    3
    0 Stimmen
    3 Beiträge
    146 Aufrufe
    FrankMF

    Ich habe da jetzt gestern stundenlang mit rum gespielt, insbesondere Deinstallation, Neuinstallation, VSCode Installation usw. Das ging einfach nicht.

    Irgendwo meine ich dann gelesen zu haben, das VSCode auf python 3.9 festgenagelt ist und deswegen so einige Dinge nicht gehen.

    Nagelt mich darauf nicht fest, ich bin in dieser Coding Welt kein Profi.

    Dann fiel mir ein, das ich schon vor einigen Monaten mal kurz einen Blick in Pycharm geworfen hatte. Gefiel mir damals gar nicht.

    Das habe ich heute mal auf die Platte geworfen um zu schauen, ob das vernünftig mit dem o.g. Problem umgehen kann.

    6f1c3906-05a3-4126-81d4-7fdf6aa27faa-grafik.png

    Puuuh, da kann man ja noch viel mehr einstellen als bei VSCode, oder mindestens ähnlich viel. Das kann einen ganz schön überfordern. Also Stück für Stück die nächsten Tage.

    Was ist mir positiv aufgefallen?

    Wenn ich VSCodium neu installiert habe, habe ich unheimlich mit Python Versionen, pipenv usw. zu kämpfen gehabt. Bis da mein Projekt wieder lief, konnte schon mal was Zeit vergehen.

    Mit Pycharm Ordner ausgewählt, angeklickt das man dem Coder vertraut. Noch eine Python Version ausgewählt, danach fragt er das er eine pipenv Umgebung gefunden hat und diese nutzen möchte. Ja angeklickt und fertig. Keine zwei Minuten und das Projekt lief wieder 🤓

    Erster Git Commit ging auch sofort und ohne Murren.

    Schon mal ganz viele Pluspunkte gesammelt.

    Was mich aktuell beschäftigt, ist der Tab Problems, da hatte ich vorher deutlich weniger. Da muss ich mich noch was einarbeiten und schauen, wo man das alles einstellen kann.

    Ich halte euch auf dem Laufenden..

    Vielleicht fliegt ja das VSCo** Zeug runter!? Mal sehen..

  • Qt 5 Designer

    Python3
    1
    0 Stimmen
    1 Beiträge
    112 Aufrufe
    Niemand hat geantwortet