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PyWebIO - put_buttons

PyWebIO
  • Ich hatte mir heute Morgen beim Kaffee gedacht, es wäre doch ganz schön, wenn manch ein Button eine andere Farbe hätte. Der Plan war, den Delete Button rot zu machen.

    Das Ergebnis

    72cd20ed-900c-43c9-8031-e4d86f16bd06-grafik.png

    Meine Ausgangs Code Zeile war das hier

    put_buttons(['Edit', 'Delete'], onclick=partial(actions, count + 1)),
    

    Das macht zwei Buttons, mit der entsprechenden Auswertung. Die Dokumentation findet man hier.

    Ich habe wieder ganz schön rumprobiert, bis es geklingelt hat 🙂 So muss das aussehen, damit es schön aussieht und funktioniert.

    put_buttons([
        dict(label='Edit', value='Edit', color='primary'),
        dict(label='Delete', value='Delete', color='danger'),
                ], onclick=partial(actions, count + 1))
     ])
    

    Wenn man es mal kapiert hat, ist es eigentlich ganz einfach. Man macht jedes mal ein Dict für EINEN Button auf. Das Format ist in der Dokumentation folgendes.

    {
        "label":(str)button label,
        "value":(str)button value,
        "color":(str, optional)button color,
        "disabled":(bool, optional) whether the button is disabled
    }
    

    Damit habe ich heute Morgen beim Kaffee wieder was gelernt 🤓

  • 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))
                                     ])
    

  • Flask Projekt auf einem anderen Rechner installieren

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  • Vorstellung Restic UI Flask

    Restic UI Flask
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  • PyWebIO vs. Flask

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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

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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
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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.
  • Python - Formatumwandlung str -> float

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  • PyWebIO

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  • Python3 - VSCodium Language Settings

    Python3
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    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. [image: 1662928323311-6f1c3906-05a3-4126-81d4-7fdf6aa27faa-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..