images
28/12/2020 03:09 am

Quản lý thư viện với PIP và sử dụng PIP để cài Flask làm Restful API

PIP là công cụ cho phép cài đặt các gói thư viện Python một cách nhanh chóng. Khi cài đặt, bạn có thể lựa chọn thư viện và version đi kèm.

Để kiểm tra công cụ này đã được cài đặt hay chưa, bạn mở cửa sổ command line và đánh vào dòng lệnh: pip --version


pip --version

pip 20.1 from .../lib/python3.7/site-packages/pip (python 3.7)


Nếu có version hiển thị như trên là đã cài đặt thành công.


Mặc định thì các version Python 3 (>3.4) đã được cài sẵn pip. Nếu version python của bạn quá cũ hãy nâng cấp lên bản mới hơn (3.8). Khi cài đặt bạn nhớ chọn Set PATH khi cài đặt.


Bạn cần đảm bảo 2 path được set trong Environment như bài sau: Python trên windows


Cài đặt thư viện với pip


Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ dùng pip để tạo ra một ứng dụng Web API với Flask.


Bước 1: Cài đặt thư viện flask, mở cửa sổ command line:

pip install Flask


Bước 2: Tạo 1 file web.py với nội dụng sau:


from flask import Flask

from flask import jsonify


app = Flask(__name__)

@app.route("/")

def get_hompage():

  user = {

     "name": "GẤU MÈO",

     "description": "Mọi người gọi mình là ANH CHÀNG NGHIỆN CODE"

  }

  return jsonify(user )


if __name__ == "__main__":

   app.run()


Bước 3: Chạy lệnh python web.py. Bạn sẽ thấy dòng sau:


* Serving Flask app "web" (lazy loading)

 * Environment: production

   WARNING: Do not use the development server in a production environment.

   Use a production WSGI server instead.

 * Debug mode: off

 * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)


Vào trình duyệt, bạn hãy gõ link: http://127.0.0.1:5000. Trình duyệt của bạn sẽ hiện lên nội dung sau:



Sử dụng thư viện để load và xử lý dữ liệu:


import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt


Sử dụng thư viện để load và xử lý dữ liệu:


file_name = 'order-test-data.csv'

df = pd.read_csv(file_name)


Mô tả dữ liệu:


print(df.head())

print(df.columns)

print(df.dtypes)

print(df.describe()['QUANTITY'])

print(df['QUANTITY'].count())


Sắp xếp dữ liệu theo trường:


df.sort_values(by=['QUANTITY'], ascending=False)


Lọc dữ liệu:


index = df['USER_ID'] == 12

 filtered_df = df[index]


Lưu dữ liệu vào file:


filtered_df.to_csv('filtered_df.csv', index=False)


Mời các bạn xem thêm Một số thủ thuật hay trong Python - Phần 1.


- Tech Zone -

Thư giãn chút nào!!!

Bài viết liên quan