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List comprehensions

Python3
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  • Fangen wir mal an, mit einer Übersetzung. Mein Englisch ist nicht perfekt, so muss ich ab und zu mal was nachschauen.

    7a6d9323-81a5-451b-86c4-387ca41fe497-grafik.png Quelle: deepl.com

    Ok, jetzt haben wir eine Vorstellung davon, was es machen soll. Ein Beispiel wie ich das so als Anfänger gemacht habe.

    # Delete key_list
    keys_list = []
    
    # redo keys_list
    for key in backups:
        keys_list.append(key)
    

    Finde ich jetzt eigentlich gut lesbar und verständlich. Aber mit List comprehensions soll es eleganter sein.

    Die Listen-Abstraktion, eigentlich auch im Deutschen besser als "List Comprehension" bekannt, ist eine elegante Methode Mengen in Python zu definieren oder zu erzeugen.
    Quelle: https://www.python-kurs.eu/list_comprehension.php

    In meiner Datei speicher ich die Daten der Backups mit einem Key. Hier mal ein Add, aus diesem Beispiel

    backups[(BackupList.last_key()) + 1] = BackupList(name, repository)
    

    Damit man zum Beispiel einen Eintrag jetzt editieren oder auch löschen kann, muss ich den Key kennen. Mit dem obigen Beispiel erhält man jetzt alle Keys, die in dem Objekt enthalten sind.

    Ausgabe

     ['1', '7', '8', '10', '14', '17', '18', '20']
    

    Diese Daten werden in eine neue Liste keys_list geschrieben.

    Das kann man dann mit List comprehensions so lösen.

    # Delete key_list
    keys_list = []
    
    # redo keys_list
    [keys_list.append(key) for key in backups]
    

    In folgendem Video wird das exzellent erklärt. Unbedingt als Einsteiger anschauen.

    Diese List Comprehensions können auch noch eine Condition (if) beinhalten. In o.g. Video wird das an diesem Besipiel sehr anschaulich vermittelt.

    67b88929-3cc0-4a66-b438-45a6807ca7b0-grafik.png
    Besonders die Ergänzung, als Erklärung, mit SELECT, FROM und WHERE sollte es allen, die schon mal mit einer MySQL Dataenbank gearbeitet haben, einfacher machen.

    Eine weitere sehr gute Anleitung dazu findet man auf

    Viel Spaß beim Coden 🙂

  • PyWebIO vs. Flask

    Python3 pywebio flask linux python
    2
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    FrankMF
    Mist, jetzt habe ich auch noch Streamlit gefunden. Jetzt geht mir langsam die Zeit aus...
  • Portfolio - mein kleines Flask Projekt

    Python3 python flask bootstrap ki-generiert
    5
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    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 redis python
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    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. [image: 1695479582374-393195f7-1017-4285-8fca-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

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  • Python - Frameworks

    Python3 python pywebio flet
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    FrankMF
    Und mal hier parken https://www.youtube.com/watch?v=Tucr8Ta-kq4&t=1911s
  • Python - Dict -> JSON und umgekehrt

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  • PyWebIO - put_buttons

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    FrankMF
    Und noch eine kleine Übung, wie man den Buttton abhängig von einem Value enabled/disabled # we build header and tdata for table tab_mount = [] for count, value in enumerate(backups): if count == 0: tab_mount.append(['No.', 'Backup name of the restic data backup', 'Actions']) if backups[value].init == "0": tab_mount.append([count + 1, backups[count].name, put_buttons([ dict(label='Mount', value='Mount', color='primary', disabled=True), dict(label='UMount', value='UMount', color='primary', disabled=True), dict(label='Restore', value='Restore', color='primary', disabled=True), ] , onclick=partial(actions, count + 1)) ]) else: tab_mount.append([count + 1, backups[count].name, put_buttons([ dict(label='Mount', value='Mount', color='primary'), dict(label='UMount', value='UMount', color='primary'), dict(label='Restore', value='Restore', color='primary'), ], onclick=partial(actions, count + 1)) ])
  • Python - Match-Case Statement

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