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Portfolio - mein kleines Flask Projekt

Python3
  • Der initiale Commit zu diesem kleinen Flask Projekt war laut gitlab.com am 13. Oktober 2023. Ich denke, das ich davor aber schon das Gerippe stehen hatte!? Das hier soll mal den aktuellen Stand präsentieren.

    Was macht es? Es sollte eine Möglichkeit bieten meine Aktien & ETFs zu verwalten. Mein ursprüngliches Ziel, war mir kurz einen Überblick über den aktuellen Stand des Depots zu verschaffen. Da ich nicht alle Wertpapiere an einer Stelle halte, war das mein primäres Ziel.

    Ich brauchte also eine Tabelle, wo die Wertpapiere drin stehen und der aktuelle Wert, irgendwo aus dem Web gezogen wird und dann in der Tabelle aktualisiert angezeigt wird.

    Als Backend zur Datensicherung dient mir eine Redis Datenbank. Dabei benutze ich drei Datenbanken produktiv (0,1,2) und drei (6,7,8) zum Testen.

    Was ihr hier seht, ist meine Test DB. Alle genannten Wertpapiere sind keine Anlageempfehlung!

    Damit hätten wir den rechtlichen Rahmen erledigt 🙂

    Ich habe ja schon ein paar kleinere Projekte mit PyWebIO erstellt, diesmal wollte ich Flask nutzen. Flask dient dazu die Python App zu bauen, damit das auch noch schön aussieht habe ich Bootstrap benutzt. Das kenne ich, da ich damit schon mal eine PHP Webseite gebaut habe.

    Zum Video. Das Video habe ich auf meinem Haupt-PC mit Debian 12 aufgezeichnet. Dieser Desktop läuft nur auf Wayland. Als Grafikkarte wird die eingebaute GPU im AMD Prozessor Ryzen 5 5600G benutzt. Das Tool zum Aufzeichnen war OBS Studio.

    Aktuell ist das Projekt auf gitlab noch nicht öffentlich, denke die Qualität ist auch noch nicht besonders gut. Aber, ich arbeite dran 😉

    An Teilen diesen Codes war ChatGPT beteiligt, mein Personal-Trainer. Da kann ich auch schon viele Geschichten zu erzählen. Ein Beispiel. Ich hatte ChatGPT nach dem Austausch eines Buttons in meiner Tabelle gefragt, um an dieser Stelle einen Spinner anzuzeigen. ChatGPT schlug Code vor, darunter auch ein Javascript. Es klappte aber nicht, der Button wurde ausgetauscht und der Spinner lief dann ewig.

    Mehrmals nachgefragt, ChatGPT behauptete felsenfest, der Code ist richtig und gab Handlungsempfehlungen um den Fehler einzugrenzen. Jo, an dieser Stelle ist man ohne Programmierkenntnisse (Grundlagen) aufgeschmissen. Ich schaute mir dann den Code des Javascriptes genauer an und stolperte über folgende Zeile.

     event.preventDefault(); // Prevent the form from submitting
    

    Ja, wie soll die Form dann den Teil, der zum Bauen des Charts benötigt wird, aufrufen? Ich finde KI spannend, aber Intelligenz in dem Namen, finde ich etwas übertrieben.

    Der nächste logische Schritt meiner Lernphase wäre dann vermutlich ein Django Projekt.

    Ihr seht, für das Alles braucht es keine M$ Tools. 🤓

  • Die Tage zwischen den Feiertagen sind bei mir meistens sehr produktiv, weil ich das Zeit für mein Hobby habe 😉

    Ich habe die Zeit genutzt, mein Tool mit flask-login auszustatten. Ziel soll es irgendwann mal sein, die App auf einem meiner Server laufen zu lassen.

    Der Login Screen, der gleichzeitig / ist.

    b3b91cd2-a6a1-45ef-bd9a-0a1374b27728-grafik.png

    Nach dem Login komme ich jetzt zum Dashboard, die Übersicht der Aktien und Kurse. Außerdem gibt es eine Fehlermeldung, wenn man falsche Daten eingibt.

    e643007d-b62a-48ab-8b79-f84f7b3a1d44-grafik.png

    Nächster Schritt wird dann sein, die Userdaten in eine DB abzuspeichern. Aktuell ist das nur ein Dummy.

    # Dummy user database for demonstration purposes
        users = {
            'user1': {'password': 'password1'},
            'user2': {'password': 'password2'},
        }
    

    Sehr interessanten Artikel zum Thema, der mir erst die Tage in meine Timeline gespült wurde -> https://jacobpadilla.com/articles/Python-Flask-Login-System

  • Die Passwörter werden jetzt in der Redis DB abgespeichert. Habe aus dem interessanten Blogbeitrag, die Argon2 Implementierung übernommen. War gar nicht so schwer 🙂

  • Eben beim Kaffee kam mir die Idee, das man diese App ja auch mit einem SSL/TLS Zertifikat laufen lassen muss, wenn ich diese später auf einem meiner Server laufen lasse möchte.

    ChatGPT empfahl dazu folgendes.

    openssl req -x509 -newkey rsa:4096 -nodes -out cert.pem -keyout key.pem -days 365
    

    Das erzeugt einen selbst erstelltes Zertifikat. Für die Testzwecke in meinem lokalen LAN völlig ausreichend. In einer produktiven Umgebung im Netz natürlich nicht.

    Seine Empfehlung zum Flask Code.

    from flask import Flask
    
    app = Flask(__name__)
    
    @app.route('/')
    def index():
        return 'Hello, HTTPS world!'
    
    if __name__ == '__main__':
        app.run(debug=True, ssl_context=('cert.pem', 'key.pem'))
    

    Schnell mal ausprobiert und funktioniert. Die App ist jetzt unter

    https://127.0.0.1:5000/
    

    erreichbar.

    Gedanken zur Installation auf einem Server im Netz.

    • Redis DB muss mit Passwort laufen!!
    • Zertifikat mit Letsencrypt erstellen.
    • Die Zertikate hier im Beispiel liegen im Projekt Ordner. Ist das gut 🤔
    • NGINX als Proxy nötig
    • Das debug=TRUE MUSS gegen ein debug=FALSE getauscht werden!

    Dann habe ich noch eben gefragt, was ich für die NGINX Installation benötige.

    pip install gunicorn
    

    gunicorn ist ein Webserver. Startet man mit

    gunicorn -w 4 yourapp:app
    

    Die Settings für NGINX

    server {
        listen 80;
        server_name yourdomain.com;
    
        location / {
            proxy_pass http://localhost:8000;
            proxy_set_header Host $host;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
        }
    }
    

    Hier steht viel, was ich mal hier ungetestet parke. Das wird die nächsten Tage sicherlich ausprobiert und getestet.

  • 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:

    1. 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).
    2. 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.
    3. Deploy your Flask application:

      • Copy your Flask application code and any required dependencies to your server.
    4. 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.
    5. Install Flask and any required Python packages within your virtual environment:

      pip install flask
      
    6. Test your Flask application:

      • Ensure your Flask application runs correctly within your server's virtual environment.
    7. 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
      
    8. Start Gunicorn:

      • Start Gunicorn with your Flask application:
      gunicorn -c gunicorn_config.py your_app:app
      
    9. 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;
          }
      }
      
    10. 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
      
    11. Configure your DNS:

      • Point your domain name to your server's IP address.
    12. 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.
    13. 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 😎

  • F FrankM hat am 1. Apr. 2024, 09:35 auf dieses Thema verwiesen

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  • PyWebIO vs. Flask

    Python3 12. Feb. 2024, 08:22
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    Mist, jetzt habe ich auch noch Streamlit gefunden. Jetzt geht mir langsam die Zeit aus...

  • Redis - Datenbank Zugriff mit Python

    Redis 16. Sept. 2023, 08:07
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    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.

  • Python & Redis-Datenbank

    Verschoben Linux 26. Feb. 2023, 17:01
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    Heute dann die nächste Herausforderung. Mein JSON soll so aussehen, damit ich das entsprechend erweitern kann.

    Stocks {0: {'stockname': 'Deutsche Telekom Aktie', 'wkn1': '4534543534', 'wkn2': 'sfsdfsdfsfdfd', 'quantity': 100}, 1: {'stockname': 'Henkel', 'wkn1': '4534543534', 'wkn2': 'sfsdfsdfsfdfd', 'quantity': 50}}

    Die Daten sollen wie oben schon ausprobiert, in einer Redis Datenbank liegen. So weit auch kein großes Problem. ABER, der Zugriff auf diese Daten war dann meine nächste Hürde 🙂

    Ok, ich habe also mehrere Einträge im JSON File bzw. in der Datenbank. Wie komme ich da nun wieder dran. Ein paar ☕ später dann die Lösung.

    Wie komme ich an den einzelnen Eintrag, also über den Index??

    r1.json().get('stocks', 1)

    Gibt als Ergebnis

    {'stockname': 'Henkel', 'wkn1': '4534543534', 'wkn2': 'sfsdfsdfsfdfd', 'quantity': 50}

    Ok, das passt schon mal. Somit kann man dann gewohnt auf die einzelnen Elemente zugreifen.

    print("TESTING", testing['stockname'])

    Ausgabe

    TESTING Henkel

    Ok, Teil 1 erledigt. Jetzt habe ich ja irgendwann mehrere Elemente in der Liste und brauch dann den letzten Index , um damit was machen zu können. Also, z.B. durch die Daten zu loopen.

    objkeys = r1.json().objkeys('stocks') print("Objkeys", objkeys)

    Ausgabe

    Objkeys ['0', '1']

    Ok, kommt eine Liste des Index zurück. Damit kann man arbeiten 😉

    Ich hatte dann zum Testen mittels einer while Schleife die Daten geladen, aber jetzt beim Tippen klingelt es und wir machen das schön mit enumerate 😉

    @staticmethod def load(): data = {} for count, value in enumerate(objkeys): testing = r1.json().get('stocks', count) data[count] = { "stockname": testing['stockname'], "wkn1": testing['wkn1'], "wkn2": testing['wkn2'], "quantity": testing['quantity']} return data

    Somit habe ich die Daten aus der Redis Datenbank in einem Objekt und kann damit arbeiten.

  • PyWebIO - put_buttons

    PyWebIO 23. Okt. 2022, 07:45
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    174 Aufrufe

    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)) ])
  • Python3 - VSCodium Language Settings

    Python3 10. Sept. 2022, 08:20
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    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 3. Feb. 2022, 21:23
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