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  • FreeOTP+ Datenumzug nach Bitwarden Authenticator

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  • Pycharm - Interpreter Settings

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  • 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 😎

  • Flask - Erste Schritte

    Allgemeine Diskussionen
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    FrankMF

    Mein vorhandenes Projekt war doch etwas größer als ich gedacht hatte. Also musste ich mehr Zeit aufwenden um es nach Flask zu transferieren. Nach einiger Zeit hatte sich eine ganz ansehnliche Zahl von Dateien angesammelt und es kam wie es kommen musste, ich wusste manchmal nicht mehr, welches File ich anfassen musste. Chaos kam auf 🙂

    So fing ich an ein wenig zu recherchieren und kam auf die Funktion Blueprint von Flask. Mich ein wenig eingelesen, ChatGPT mal eben um ein Beispiel gebeten und dann angefangen die Applikation entsprechend umzubauen.

    Auch das hat Zeit gekostet. Aber, jetzt habe ich ein aufgeräumtes Projekt, was es mir wesentlich einfacher macht, daran zu arbeiten.

    5226e90d-aa20-4b20-93af-e50f8f841880-grafik.png

    Wenn ihr also mal vorhabt, so was zu coden, halte ich es für sinnvoll das Projekt von Anfang an zu strukturieren. Und zum Schluss noch ein Screenshot zum Stand des Projektes.

    a7981ffc-0f93-41f4-93e2-c914fdba5e43-grafik.png

    Und weiter geht es, ist nämlich noch nicht fertig 😀

  • 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.

    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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  • NiceGUI

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    FrankMF

    Ich habe mir das jetzt einige Tage gegeben und habe mich dagegen entschieden. Werde weiterhin PyWebIO benutzen. Hauptgrund ist die wesentlich bessere Dokumentation -> https://pywebio.readthedocs.io/en/latest/index.html

    Da kann ich mir auch mit meinem Python Kenntnisstand die Informationen holen, die ich brauche um es einzusetzen.

  • Python & Redis-Datenbank

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    FrankMF

    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.

  • PyPi - Pakete ein Sicherheitsproblem?

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  • Ruff - Linting

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  • Python - Formatumwandlung str -> float

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  • Restic UI - Stand Januar 2023

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  • Python - Frameworks

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    Und mal hier parken

  • Vorstellung Restic UI als PyWebIO Version

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    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

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    GitLab (gitlab.com)

  • List comprehensions

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  • Example Class

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    FrankMF

    In meinem PywebIO Projekt tauchte heute ein alter Bekannter auf. Wenn ich einen Eintrag (innerhalb der Liste) löschte, war das etwas durcheinander 🤔

    Ja, den Fehler kenne ich schon was länger und stolper immer mal wieder drüber. Heute z.B.

    Also mal grübeln 🤓

    Das mache ich, wenn ich einen Eintrag lösche

    case 'Yes': # delete entrie BackupList.delete((line - 1)) # save json BackupList.save_json() # Load data from filesystem BackupList.load_json() # Reload Tab Backup backup()

    Ich mache folgendes

    lösche den Eintrag speicher die Liste lade die Liste baue den Tab wieder auf

    Das führt aber dazu, das meine Liste die als Objekt im Speicher steht nicht aktuell ist. Im Gegenteil, da ist dann etwas Unordnung. Ich brauchte also die Möglichkeit mein Objekt backups irgendwie zurückzusetzen.

    Mal gegoogelt und die Dinge sind manchmal wirklich total easy 🙂

    # clear dict backups.clear()

    Das leert das Objekt und im nächsten Schritt kann ich es wieder befüllen.

    Lösung case 'Yes': # delete entrie BackupList.delete((line - 1)) # save json BackupList.save_json() # clear dict backups.clear() # Load data from filesystem BackupList.load_json() # Reload Tab Backup backup()

    Problem erledigt. Damit ich das noch finde, wenn mein Kopf das nicht mehr hergibt, notiere ich das hier.

  • Python - Dict -> JSON und umgekehrt

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