實戰Python Flask開發|基礎知識x物件偵測x機器學習應用

實戰Python Flask開發|基礎知識x物件偵測x機器學習應用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

佐藤昌基
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  • Python
  • Flask
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具体描述

  從如何建立一個Web應用程式到API與部署,獻給工程師與資料科學家的Flask入門書

  本書說明如何使用Python的框架Flask進行Web應用程式的開發。從最簡單的迷你應用程式開始,逐步建立起諮詢表單,整合資料庫的應用,加入認證功能,逐步發展成一支功能完整的應用程式。你可以從這個過程當中學到如何使用Flask進行開發。

  第二篇將會開發一個可以從識別照片中有哪些東西的物件偵測程式,並說明如何將其轉換為Web API。此外,還會將圖像識別的主題延伸到識別手寫字,並說明如何在程式開發中應用機器學習的技術。

  【本書主要內容】
  ● Flask的基礎知識和開發
  ○ 建立查詢表格和資料庫應用程式
  ○ 建立認證功能
  ○ 建立物件偵測程式
  ● 建立和部署API
  ○ 將物體檢測應用程式轉換為網路API
  ○ 作為Web API對外發佈
  ● 機器學習API開發
  ○ 從分析程式碼開發機器學習API的過程和方法。

  【誰適合閱讀本書】
  .想要用Python開Web應用程式的工程師
  .對機器學習感興趣的web開發人員
  .只用過Python進行分析的人。
  .希望能夠自行開發Web應用程式與API的資料科學家
 
好的,这是一份关于一本名为《深入理解Go并发编程与微服务实战》的图书简介,内容详实,聚焦于Go语言的并发模型、内存管理以及在构建现代微服务架构中的实践应用。 图书简介:《深入理解Go并发编程与微服务实战》 内容提要 本书旨在为有一定编程基础的读者,特别是希望精通Go语言的并发特性和构建高性能、高可用的微服务系统的开发者,提供一套系统、深入且实战导向的学习路径。我们不满足于停留在基础的`go`关键字和`chan`的基本用法上,而是深入挖掘Go运行时(Runtime)的底层机制,解析Goroutine的调度原理、内存分配策略,并结合实际的微服务设计模式,展示如何利用Go语言的优势来解决大规模分布式系统中的复杂挑战。 全书内容分为四个核心部分:Go语言核心原理剖析、深度并发模型探索、高性能网络与服务构建,以及面向生产环境的实践与优化。 --- 第一部分:Go语言核心原理剖析 本部分是理解后续所有高级主题的基础。我们将细致地解构Go语言的设计哲学,特别是其在系统编程层面所做的权衡和优化。 第1章:Go编译、链接与运行时环境 编译器的角色与优化: 探讨Go的编译流程,从源代码到可执行文件的转化过程,重点解析逃逸分析(Escape Analysis)如何影响变量的内存分配策略(栈 vs 堆)。 Go运行时(Runtime)的职责: 详细介绍运行时如何管理Goroutine的生命周期、调度、垃圾回收和内存分配,这是理解并发性能的基石。 系统调用与Goroutine的映射: 深入理解M:N调度模型,即多少个Goroutine(N)映射到多少个操作系统线程(M)上,以及Go如何智能地管理这些映射关系。 第2章:内存模型与垃圾回收(GC)深度解析 Go内存分配器(TCMalloc的借鉴与演进): 剖析Go如何使用Thread-Local Caching Malloc(TCMalloc的理念)来最小化锁竞争,提高多核环境下的内存分配效率。 GC的演进与工作原理: 详细讲解Go 1.5引入的并发三色标记清除(Concurrent Tri-color Mark-and-Sweep)垃圾回收算法。重点分析STW(Stop-The-World)时间的控制,以及写屏障(Write Barrier)在并发GC中的作用。 内存剖析与调试: 教授如何使用`pprof`工具对内存泄漏和分配热点进行精确诊断,确保应用在长期运行中保持低内存占用。 --- 第二部分:深度并发模型探索 本部分是本书的核心,旨在超越基本的并发原语,掌握构建健壮、无死锁程序的艺术。 第3章:Goroutine的调度艺术 GMP 模型详解: 深入解析Go调度器的三大核心组件——G(Goroutine)、M(Machine/OS Thread)、P(Processor/Context)。理解工作窃取(Work Stealing)机制如何实现负载均衡。 M与P的动态调配: 研究Go调度器何时会创建或销毁M,以及P的上下文切换如何影响延迟。 上下文切换的成本分析: 结合操作系统内核,量化Goroutine上下文切换与传统线程切换的开销差异,为性能优化提供理论依据。 第4章:通道(Channel)的高级用法与陷阱规避 通道的本质: 探究通道在运行时是如何通过互斥锁(Mutex)和条件变量(Cond)实现的,理解其背后的同步机制。 扇入(Fan-In)与扇出(Fan-Out)模式: 通过实际案例实现数据流的聚合与分发,这是构建流处理流水线的关键。 死锁与竞争条件的识别与预防: 系统性地讲解在复杂并发场景中如何使用工具(如`go vet`的-c选项)和设计模式来避免隐藏的并发错误。 第5章:同步原语与竞态条件处理 `sync`包的底层实现: 详细分析`sync.Mutex`, `sync.RWMutex`, `sync.WaitGroup`和`sync.Once`的结构和性能特点。特别关注RWMutex的读写公平性问题。 原子操作(Atomic Operations): 介绍如何使用`sync/atomic`包进行无锁编程,适用于高频次、低复杂度的状态更新,以极致的性能替代轻量级锁。 上下文(Context)在取消和超时中的应用: 深入讲解`context.Context`如何作为跨API边界的“传话筒”,用于优雅地取消长时间运行的Goroutine和管理请求的生命周期。 --- 第三部分:高性能网络与服务构建 Go语言的强项在于网络编程。本部分将聚焦于如何利用这些特性构建生产级的网络服务。 第6章:Go下的HTTP/2与RPC实践 标准库`net/http`的性能调优: 探讨Keep-Alive、连接池、请求限制(Timeouts)的配置与优化。 HTTP/2协议的Go实现: 分析Go如何原生支持HTTP/2的多路复用特性,以及它对微服务间通信的性能影响。 gRPC的深度集成: 详细介绍使用Protocol Buffers进行接口定义,构建高性能、面向消息的RPC服务,并实现流式(Streaming)通信。 第7章:构建健壮的微服务基础设施 服务发现与注册: 集成Consul或Etcd,讲解Go客户端如何实现服务的动态查找和健康检查。 链路追踪(Tracing): 使用OpenTelemetry/Jaeger,展示如何在Go应用中植入追踪代码,实现请求的端到端可视化。 配置管理与热重载: 设计一个系统,允许在不重启服务的情况下动态加载和应用配置变更。 --- 第四部分:面向生产环境的实践与优化 本部分关注如何将理论知识转化为可靠、可维护的生产系统。 第8章:Go应用程序的性能剖析与瓶颈定位 pprof全景应用: 不仅限于CPU和内存,还包括阻塞(Block Profile)、互斥(Mutex Profile)和Goroutine Profile的使用场景。 火焰图(Flame Graph)的解读: 教授如何通过火焰图快速识别代码中的热点函数和不必要的上下文切换。 基准测试(Benchmarking): 编写高质量的基准测试,量化代码改动带来的性能提升或下降,确保持续的性能改进。 第9章:容器化与部署策略 最小化Go镜像: 探讨如何使用多阶段构建(Multi-stage Builds)和Scratch基础镜像,将最终Go应用体积压缩至数MB级别,显著减少镜像拉取和启动时间。 健康检查与优雅关闭: 设计标准的Kubernetes就绪(Readiness)和存活(Liveness)探针,并确保应用在收到停止信号(SIGTERM)时能安全地完成当前请求和关闭数据库连接。 结语 本书的最终目标是让读者不仅能用Go编写出“能跑”的代码,更能构建出“高性能、高可靠、易维护”的现代分布式系统。通过对并发底层原理的透彻理解,读者将能自信地应对任何复杂的并发挑战。 目标读者: 熟悉基础Go语法,希望深入理解其底层机制,并应用于高并发网络服务或微服务架构的工程师。

著者信息

图书目录

【第0篇 緒論】
第0章 Flask 的概要與環境架設
0.1 Flask 的設計思維
0.2 為何要使用 Flask
0.3 Python 網路框架的比較
0.4 環境架設

【第1篇 Flask 入門】
第1章 建立最基礎的應用程式 - Flask 的基礎知識
1.1 MVT(Model、View、Template)模型
1.2 建立最基礎的應用程式
1.3 建立諮詢表單
1.4 Cookie
1.5 Session
1.6 Response

第2章 建立資料庫應用程式
2.1 目錄架構
2.2 啟動應用程式 - 使用 Blueprint
2.3 設置 SQLAlchemy
2,4 操作資料庫
2.5 建立使用資料庫的 CRUD 應用程式
2.6 模板的通用化與繼承
2.7 設定組態

第3章 建立驗證功能
3.1 準備建立的驗證功能與目錄架構
3.2 應用程式登錄驗證功能
3.3 建立註冊功能
3.4 建立登入功能
3.5 建立登出功能

【第2篇 Flask 實踐 1 - 開發物件偵測應用程式】
第4章 應用程式的規格與準備
4.1 物件偵測應用程式的規格
4.2 目錄架構
4.3 登錄物件偵測應用程式

第5章 建立圖片列表頁面
5.1 建立 UserImage 模型
5.2 建立圖片列表頁面的端點
5.3 建立圖片列表頁面的模板
5.4 SQLAlchemy 的表格連結與關聯性建立

第6章 建立註冊與登入頁面
6.1 修改註冊頁面的端點
6.2 建立通用標頭
6.3 修改註冊頁面的模板
6.4 修改登入頁面的端點
6.5 修改登入頁面的模板
6.6 確認註冊/登入頁面的運作情況

第7章 建立圖片上傳頁面
7.1 指定圖片上傳目的地
7.2 建立顯示圖片的端點
7.3 圖片列表頁面增加圖片上傳頁面的連結與圖片列表
7.4 建立圖片上傳頁面的表單類別
7.5 建立圖片上傳頁面的端點
7.6 建立圖片上傳頁面的模板
7.7 確認圖片上傳頁面的運作情況

第8章 建立物件偵測功能
8.1 建立 UserImageTags 模型
8.2 建立物件偵測功能的表單類別
8.3 設置物件偵測功能的程式庫
8.4 建立物件偵測功能的端點
8.5 在圖片列表頁面顯示標記訊息
8.6 在圖片列表頁面顯示【檢測】按鈕與標記訊息
8.7 確認物件偵測功能的運作情況
8.8 建立圖片刪除功能

第9章 建立搜尋功能
9.1 建立圖片搜尋功能的端點
9.2 建立圖片搜尋功能的模板
9.3 確認圖片搜尋功能的運作情況

第10章 建立自訂錯誤頁面
10.1 建立自訂錯誤頁面的端點
10.2 建立自訂錯誤頁面的模板
10.3 確認自訂錯誤頁面的顯示內容

第11章 建立單元測試
11.1 嘗試使用pytest
11.2 pytest 的 fixture 夾具
11.3 建立物件偵測應用程式的測試

【第3篇 Flask 實踐 2 - 建立/部署物件偵測功能的 API】
第12章 網路 API 的概要
12.1 World Wide Web(WWW)與 API 的意義
12.2 表示資源位置的網址功用
12.3 HTTP 方法的 CRUD 資源操作

第13章 物件偵測 API 的規格
13.1 物件偵測 API 的處理流程
13.2 安裝 PyTorch 與儲存已學習模型

第14章 實作物件偵測 API
14.1 物件偵測 API 的目錄架構與模組
14.2 準備實作
14.3 實作 1|編寫 API 的啟動程式碼
14.4 實作 2|編寫資料準備/前處理/後處理的程式碼
14.5 實作 3|編寫已學習模型的執行程式碼
14.6 實作 4|實作路由建置

第15章 部署物件偵測應用程式
15.1 Docker 的概要
15.2 Cloud Run 的概要
15.3 Dock 的使用準備
15.4 Cloud Run 的使用準備
15.5 步驟1|Google Cloud 的 configuration 初始設定
15.6 步驟2|製作 Dockerfile
15.7 步驟3|建置 Docker 映像檔
15.8 步驟4|將 Docker 映像檔加入 GCR
15.9 步驟5|部署至 Cloud Run

【第4篇 開發機器學習 API】
第16章 機器學習的概要
16.1 機器學習的相關概念
16.2 機器學習處理的資料
16.3 機器學習處理的任務
16.4 演算法的數學式和程式碼表達
16.5 機器學習利用的 Python 程式庫
16.6 以 Python 程式庫實踐邏輯迴歸

第17章 機器學習 API 的開發程序與實踐
17.1 選定最佳的機器學習演算法/模型
17.2 實作機器學習演算法/模型
17.3 機器學習 API 的規格
17.4 準備開發
17.5 實作程序 1|編寫分析腳本的產品程式碼
17.6 實作程序 2|建立產品程式碼的 API
17.7 確認正常運作的情況
17.8 機器學習 API 到機器學習的基礎設施、MLOps

索引
作者/監修者簡介

图书序言

  • ISBN:9786263243491
  • 規格:平裝 / 480頁 / 17 x 23 x 2.3 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

图书试读



  Flask是一種Python Web微型框架,是Armin Ronacher 於2010 年4月1日作為愚人節玩笑所發表的,之後在Python使用者之間獲得極大的歡迎。根據2018年Python開發人員的調查,Flask獲選為最受歡迎具人氣的網路框架,至今依舊受到歡迎。

  本書的目的是幫助你藉由透過Flask實作網路應用程式(下稱應用程式)的過程,學會自行製作應用程式。從建立最簡單的應用程式開始,逐步製作諮詢表單、資料庫應用程式、驗證功能,學習Flask 開發應用程式的基礎知識。接著,建立由圖片資料(照片)識別物體的物體檢測應用程式,學習如何製作實際可用的應用程式後,再講解如何將該功能轉為網路API。

  Flask是一種微型框架,不同於其他受限於重重規範的大型框架,可以相當靈活的運用。而且,由於框架本身內建的功能不多,具備自行思考實作的餘裕、自由度,是適合用來學習應用程式開發的網路框架。

  在商務領域上,模擬實證試驗、開發概念產品等小規模專案,框架部分經常採用Flask微型框架。此外,在開發機器學習等運用資料的產品時,往往也是採用Flask將機器學習的實作程式碼嵌入產品,作成通用的網路API 提供服務。由於運用資料的產品開發歷史尚淺,如何將機器學習嵌入產品發布成應用程式的範本並不多。有鑑於此,本書的分析腳本題材採用易於瞭解機器學習運作的手寫文字辨識,詳細解說如何將機器學習嵌入應用程式。

  對於今後想用Flask 開發應用程式、欲將機器學習嵌入應用程式的各位讀者,期望本書能夠帶來幫助。
 

用户评价

评分

老實說,我對這本關於 Flask 開發的書籍期待蠻高的,畢竟在眾多 Python Web 框架中,Flask 憑藉其輕量級和靈活性的特點,一直很受歡迎。這本書的編排相當有層次感,從最基礎的設定檔開始,慢慢帶入路由、模板渲染,這些都是 Web 開發的基石。不過,最讓我驚豔的是它對於物件偵測和機器學習模型的整合部分。這部分內容在其他基礎的 Web 開發書籍中很少見,作者巧妙地將這些複雜的演算法包裝在 Flask 應用中,讓使用者可以透過網頁介面來操作和視覺化結果。這種結合了「大數據分析」與「網頁呈現」的實作方式,讓我有種學以致用的感覺,非常貼近現在產業的需求。對於想將自己的 AI 模型產品化的人來說,這本書提供了絕佳的參考藍圖。

评分

對於有一定 Python 基礎,但對於 Web 開發還比較陌生的朋友,我會非常推薦這本 Flask 教材。它的敘述風格比較偏向「帶領者」而非「說教者」,讓你感覺像是跟著一位經驗豐富的工程師在旁邊實作一樣。書中對各種模組的選擇和使用的理由解釋得非常清楚,例如為什麼要選用某種 ORM 而不是其他,或是特定情境下該如何優化路由的效能。這種「知其然,更知其所以然」的教學方式,大大提升了學習的深度。特別是涉及到非同步處理和背景任務的部分,對於提升應用程式的響應速度很有幫助。讀完之後,你會發現自己不僅學會了寫程式碼,更學會了如何思考一個 Web 專案的整體架構。

评分

這本關於 Flask 的書,在我看來,它的最大優點在於它的「全面性」。它不只是停留在教你如何寫一個簡單的「Hello World」網站,而是真正深入到一個生產級應用所需要的各種面向。從環境建置、程式碼結構的最佳實踐、到如何處理使用者驗證和權限管理,書裡都有深入的探討。尤其在安全性方面,作者也特別強調了常見的 Web 攻擊防範措施,這點對於任何認真對待自己開發專案的人來說,都是至關重要的資訊。而且,書中對於 Jinja2 模板引擎的介紹也相當到位,如何高效地使用模板來分離邏輯與呈現,讓後續的維護工作變得更輕鬆。總體來說,這是一本從宏觀架構到微觀細節都照顧到的好書。

评分

坦白說,市面上講 Flask 的書籍不少,但真正能將「基礎知識」與「進階應用」無縫接軌的並不多見。這本書在這方面的平衡做得非常出色。前半部穩紮穩打地建立起開發的骨架,讓初學者不會因為一下子接觸太多新東西而卻步。但隨後轉入物件偵測的實作,這部分的內容顯得非常前衛。作者利用清晰的圖表和程式碼範例,展示如何利用 Flask 作為前端介面,來呼叫後端的機器學習模型進行推理。這不僅僅是技術的展示,更是一種思維的引導,教你如何將複雜的演算法包裝成易於使用的服務。這讓整本書的價值遠超於一本單純的 Web 開發手冊。

评分

這本書的內容涵蓋了從基礎的網頁開發到進階的機器學習應用,對於想要深入了解 Flask 這個強大框架的開發者來說,無疑是一本非常實用的工具書。作者在書中不僅僅是講解語法,更強調了實戰的重要性,從如何架設開發環境、理解 MVC 架構到如何整合各種第三方套件,每一個步驟都講解得相當詳盡。特別是對於初學者而言,能夠跟著書中的範例一步步操作,建立起自己的專案,這種學習體驗是非常寶貴的。書中對於資料庫的整合、表單處理、以及如何建立 RESTful API 的章節,都提供了非常清晰的指導,讓讀者能夠快速上手開發現代化的 Web 應用。對於想要跨足後端開發,特別是偏好 Python 生態系的開發者,這本書提供了一個非常扎實的起點。

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