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Python（6）
Windows下安装Flask
是一个轻量级的, 使用编写。基于 Werkzeug工具箱和
Jinja2。Flask使用 BSD 授权。
Flask也被称为 “microframework” ，因为它使用简单的核心，用 extension 增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。然而，Flask保留了扩增的弹性，可以用Flask-extension加入这些功能：、窗体验证工具、文件上传、各种开放式身份验证技术。
Flask安装的前提条件
1.已安装python2.x版本
2.已安装easy_install
在安装flask之前，你必须要先安装python和easy_install，easy_install只支持pyhon2.x版本不支持python3.x版本，所以你在安装python的时候最好选择python2.x，我由于之前装了python3.3，所以后来又去下载了python2.7，python和easy_install的安装我就不介绍了，自己去官网下载版本安装就可以了
这是Python的官网：
http://www.python.org/
这是下载easy_install的网站
下载地址： 可以找到正确的版本进行下载。win7 32位可以下载setuptools-0.6c11.win32-py2.7.exe 。
注意：win7 64位必须使用进行安装。方法是下载ez_setup.py后，在cmd下执行 python ez_setup.py，即可自动安装setuptools。目前没有直接的exe安装版本。
安装完easy_install后，在系统环境变量的PATH中添加easy_install所在的目录，例如：C:\Python27\Scripts
如果你把Python2.7和east_install全部安装完了，那么我们可以安装Flask了
首先打开控制台
输入easy_install virtualenv ，安装 virtualenv，这个主要是用来做解释器环境隔离的，避免同一机器上的多个python或者多个python的库依赖
然后配置虚拟环境
你就看到了F盘中多了一个文件myvir
然后cd到myvir目录的Scripts下
输入activate.bat，就进入了虚拟环境了，然后输入easy_install Flask
安装完成之后，我们测试一下是否能正常运行
在Scripts下新建一个文本文件，输入如下内容：
from flask import Flask
app=Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return &Hello World&
if __name__ == '__main__':
保存为hello.py
最后在控制台上输入python hello.py
然后打开浏览器输入127.0.0.1：5000，就看到了Hello World。
参考知识库
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(2)(1)(1)(1)(2)(2)(4)(7)(4)(1)(2)(13)(11)(1)(17)(1)(1)Flask安装后，import不了，是什么原因_百度知道
Flask安装后，import不了，是什么原因
提问者采纳
然后将flask复制过去就可以了linux下。你搜索一下，实际上有几个存贮python模块的地方 。 另外flask根本不需要安装
来自团队：
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出门在外也不愁Flask安装后，import不了，是什么原因_百度知道
Flask安装后，import不了，是什么原因
我有更好的答案
///archives/797" target="_blank">http://pki/ 目录下的所有RPM开关的文件;rpm-gpg/etc/包含 &#47，但这个 --import代表什么意思。猜测是不是指 引入&#92，也不懂linux下的rpm命令 可以用rpm -help查看帮助 在下在这个帖子里看到要用这个命令！ <a href="http
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出门在外也不愁Flask config实践 - hustlzp的个人博客
Flask config实践
Flask很赞的特点之一就是可扩展性强，非常灵活，对于config来说也是如此。Flask中已经提及了非常多的方法，以及一些有用的建议。我在Flask项目开发中的config实践，则是基于文档中提到的类继承方案，并通过环境变量来切换不同的config配置。
比较好的config方案是怎样的呢？我觉得有如下几点：
针对不同的环境分离配置（Development、Production等）
能够方便地在不同配置之间切换
适用于多人协作
从这些需求点出发，下面分享一下我在Flask项目中的实践经验。
/project_root
__init__.py
default.py
development.py
development_sample.py
production.py
production_sample.py
testing.py
__init__.py
所有的配置文件都存放在config包中，而Flask app则位于project包。对config包中不同文件的做简单的说明：
__init__.py：在这里定义加载配置的函数
default.py：默认配置
development.py（不签入Git）：用于开发的config，每个开发人员的development config可以自定义
development_sample.py：development.py的模板，每当有新成员加入dev团队时，只需将其另存为development.py，然后根据自己的情况填充对应项即可
production.py（不签入Git）：用于生产服务器的config，最好是由专人来管理production.py，其他dev需要在服务器增加config项，一律向此人申请
production_sample.py：production.py的模板，填好后可以scp到服务器端
testing.py：用于测试的配置，测试的config应该是环境无关的（比如一般会使用sqlite数据库进行测试，这样就无需配置账号密码了），所以需要签入Git中
config类继承结构
采用了基于类继承的config结构，保存默认配置的Config类作为基类，其他类继承之，如下：
# default.py
class Config(object):
# development.py
class DevelopmentConfig(Config)
# production.py
class ProductionConfig(Config)
# testing.py
class TestingConfig(Config)
这样做的好处首先在于，通过继承达到了config复用的目的。第二个好处来自IDE，比如PyCharm可以对类中属性是否为override进行提示，如下图：
有圈圈+向上箭头标志的行就是override自父类，没有的就是自己定义的啦，一目了然。
之前提到过，在config/__init__.py中会定义用于加载config的函数，加载策略如下：
读取环境变量MODE，根据MODE的取值加载不同的config
若MODE环境变量不存在（或不合法），则默认加载development config
若development config无法导入，则使用default config
用代码表达就是：
# coding: UTF-8
def load_config():
&&&加载配置类&&&
mode = os.environ.get(&#39;MODE&#39;)
if mode == &#39;PRODUCTION&#39;:
from .production import ProductionConfig
return ProductionConfig
elif mode == &#39;TESTING&#39;:
from .testing import TestingConfig
return TestingConfig
from .development import DevelopmentConfig
return DevelopmentConfig
except ImportError, e:
from .default import Config
return Config
加载config
在定义好config结构之后，就可以加载了。需要尽早加载config，以便flask的一些第三方插件能够读取配置，比如Flask-SQLAlchemy：
from flask import Flask
from config import load_config
# 绝对导入
from .models import db
def create_app():
&&&创建Flask app&&&
app = Flask(__name__)
# Load config
config = load_config()
app.config.from_object(config)
db.init_app(app)
使用config
from flask import current_app
config = current_app.config
SITE_DOMAIN = config.get(&#39;SITE_DOMAIN&#39;)
切换config
通过改变环境变量MODE来切换config，在不同应用场景下有不同的方法：
可以在代码中直接改变环境变量：
os.environ[&#39;MODE&#39;] = &#39;TESTING&#39;
在使用Fabric部署时，可以通过shell_env设置环境变量
from fabric.api import shell_env
with shell_env(MODE=&#39;PRODUCTION&#39;):
# do something
在使用Supervisor管理Gunicorn进程时，可以通过environment配置项来设置环境变量：
[program:project_name]
command = /var/www/project/venv/bin/gunicorn -c deploy/gunicorn.conf wsgi:app
directory = /var/www/project
user = deploy
autostart = true
autorestart = true
environment = MODE="PRODUCTION"
个人建议在生产服务器上默认启用PRODUCTION模式，可以在/etc/profile末尾添加一行：
export MODE=PRODUCTION
我的一个开源项目已经用上了这种config策略，感兴趣的童鞋可以去看看。
参考文档/项目}