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linux-nerds.org

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  5. Vorstellung Restic UI als PyWebIO Version

Vorstellung Restic UI als PyWebIO Version

PyWebIO

  • FrankMF

    Restic UI - Webinterface for backup tool restic [MongoDB]

    Verschoben Restic UI (MongoDB)
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    FrankMF
    Ich habe den Sonntag mal genutzt um ein wenig was einzubauen. Einmal habe ich mit datatables.net die Tabelle etwas funktionaler gestaltet. [image: 1736705735786-00a95363-1f41-4bbf-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
  • FrankMF

    FreeOTP+ Datenumzug nach Bitwarden Authenticator

    Python3
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  • FrankMF

    Vorstellung Restic UI Flask

    Restic UI Flask
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  • FrankMF

    Portfolio - mein kleines Flask Projekt

    Python3
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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
  • FrankMF

    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.
  • FrankMF

    PyWebIO - put_buttons

    PyWebIO
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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)) ])
  • FrankMF

    Python3 - pyqtSignal

    Python3
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  • FrankMF

    Restic UI - auf PyQt6 umbauen

    Restic UI
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    FrankMF
    Ich hatte im Python Forum mal um Hilfe gebeten und man hat mir einen Hinweis gegeben, dem ich hier mal nachgehe. Der Forenuser meinte, das es ihn wundern würde, wenn ich von QtCore importieren müsste, also self.addDockWidget(QtCore.Qt.DockWidgetArea.RightDockWidgetArea, self.items) Das habe ich mal ausprobiert. Wenn ich von QtCore Qt importiere, kann ich das QtCore weglassen. from PyQt6.QtCore import QSettings, Qt dann geht auch self.addDockWidget(Qt.DockWidgetArea.RightDockWidgetArea, self.items) Es sieht so aus, das ich mich in dieses Thema noch ein wenig einarbeiten muss