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
圖書標籤:
  • Python
  • Flask
  • Web開發
  • 機器學習
  • 深度學習
  • 物體檢測
  • 計算機視覺
  • 實戰
  • 項目開發
  • 數據科學
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圖書描述

  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傢的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,逐步建立起諮詢錶單,整閤資料庫的應用,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
  ○ 建立查詢錶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。

  【誰適閤閱讀本書】
  .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
  .隻用過Python進行分析的人。
  .希望能夠自行開發Web應用程式與API的資料科學傢
 
好的,這是一份關於一本名為《深入理解Go並發編程與微服務實戰》的圖書簡介,內容詳實,聚焦於Go語言的並發模型、內存管理以及在構建現代微服務架構中的實踐應用。 圖書簡介:《深入理解Go並發編程與微服務實戰》 內容提要 本書旨在為有一定編程基礎的讀者,特彆是希望精通Go語言的並發特性和構建高性能、高可用的微服務係統的開發者,提供一套係統、深入且實戰導嚮的學習路徑。我們不滿足於停留在基礎的`go`關鍵字和`chan`的基本用法上,而是深入挖掘Go運行時(Runtime)的底層機製,解析Goroutine的調度原理、內存分配策略,並結閤實際的微服務設計模式,展示如何利用Go語言的優勢來解決大規模分布式係統中的復雜挑戰。 全書內容分為四個核心部分:Go語言核心原理剖析、深度並發模型探索、高性能網絡與服務構建,以及麵嚮生産環境的實踐與優化。 --- 第一部分:Go語言核心原理剖析 本部分是理解後續所有高級主題的基礎。我們將細緻地解構Go語言的設計哲學,特彆是其在係統編程層麵所做的權衡和優化。 第1章:Go編譯、鏈接與運行時環境 編譯器的角色與優化: 探討Go的編譯流程,從源代碼到可執行文件的轉化過程,重點解析逃逸分析(Escape Analysis)如何影響變量的內存分配策略(棧 vs 堆)。 Go運行時(Runtime)的職責: 詳細介紹運行時如何管理Goroutine的生命周期、調度、垃圾迴收和內存分配,這是理解並發性能的基石。 係統調用與Goroutine的映射: 深入理解M:N調度模型,即多少個Goroutine(N)映射到多少個操作係統綫程(M)上,以及Go如何智能地管理這些映射關係。 第2章:內存模型與垃圾迴收(GC)深度解析 Go內存分配器(TCMalloc的藉鑒與演進): 剖析Go如何使用Thread-Local Caching Malloc(TCMalloc的理念)來最小化鎖競爭,提高多核環境下的內存分配效率。 GC的演進與工作原理: 詳細講解Go 1.5引入的並發三色標記清除(Concurrent Tri-color Mark-and-Sweep)垃圾迴收算法。重點分析STW(Stop-The-World)時間的控製,以及寫屏障(Write Barrier)在並發GC中的作用。 內存剖析與調試: 教授如何使用`pprof`工具對內存泄漏和分配熱點進行精確診斷,確保應用在長期運行中保持低內存占用。 --- 第二部分:深度並發模型探索 本部分是本書的核心,旨在超越基本的並發原語,掌握構建健壯、無死鎖程序的藝術。 第3章:Goroutine的調度藝術 GMP 模型詳解: 深入解析Go調度器的三大核心組件——G(Goroutine)、M(Machine/OS Thread)、P(Processor/Context)。理解工作竊取(Work Stealing)機製如何實現負載均衡。 M與P的動態調配: 研究Go調度器何時會創建或銷毀M,以及P的上下文切換如何影響延遲。 上下文切換的成本分析: 結閤操作係統內核,量化Goroutine上下文切換與傳統綫程切換的開銷差異,為性能優化提供理論依據。 第4章:通道(Channel)的高級用法與陷阱規避 通道的本質: 探究通道在運行時是如何通過互斥鎖(Mutex)和條件變量(Cond)實現的,理解其背後的同步機製。 扇入(Fan-In)與扇齣(Fan-Out)模式: 通過實際案例實現數據流的聚閤與分發,這是構建流處理流水綫的關鍵。 死鎖與競爭條件的識彆與預防: 係統性地講解在復雜並發場景中如何使用工具(如`go vet`的-c選項)和設計模式來避免隱藏的並發錯誤。 第5章:同步原語與競態條件處理 `sync`包的底層實現: 詳細分析`sync.Mutex`, `sync.RWMutex`, `sync.WaitGroup`和`sync.Once`的結構和性能特點。特彆關注RWMutex的讀寫公平性問題。 原子操作(Atomic Operations): 介紹如何使用`sync/atomic`包進行無鎖編程,適用於高頻次、低復雜度的狀態更新,以極緻的性能替代輕量級鎖。 上下文(Context)在取消和超時中的應用: 深入講解`context.Context`如何作為跨API邊界的“傳話筒”,用於優雅地取消長時間運行的Goroutine和管理請求的生命周期。 --- 第三部分:高性能網絡與服務構建 Go語言的強項在於網絡編程。本部分將聚焦於如何利用這些特性構建生産級的網絡服務。 第6章:Go下的HTTP/2與RPC實踐 標準庫`net/http`的性能調優: 探討Keep-Alive、連接池、請求限製(Timeouts)的配置與優化。 HTTP/2協議的Go實現: 分析Go如何原生支持HTTP/2的多路復用特性,以及它對微服務間通信的性能影響。 gRPC的深度集成: 詳細介紹使用Protocol Buffers進行接口定義,構建高性能、麵嚮消息的RPC服務,並實現流式(Streaming)通信。 第7章:構建健壯的微服務基礎設施 服務發現與注冊: 集成Consul或Etcd,講解Go客戶端如何實現服務的動態查找和健康檢查。 鏈路追蹤(Tracing): 使用OpenTelemetry/Jaeger,展示如何在Go應用中植入追蹤代碼,實現請求的端到端可視化。 配置管理與熱重載: 設計一個係統,允許在不重啓服務的情況下動態加載和應用配置變更。 --- 第四部分:麵嚮生産環境的實踐與優化 本部分關注如何將理論知識轉化為可靠、可維護的生産係統。 第8章:Go應用程序的性能剖析與瓶頸定位 pprof全景應用: 不僅限於CPU和內存,還包括阻塞(Block Profile)、互斥(Mutex Profile)和Goroutine Profile的使用場景。 火焰圖(Flame Graph)的解讀: 教授如何通過火焰圖快速識彆代碼中的熱點函數和不必要的上下文切換。 基準測試(Benchmarking): 編寫高質量的基準測試,量化代碼改動帶來的性能提升或下降,確保持續的性能改進。 第9章:容器化與部署策略 最小化Go鏡像: 探討如何使用多階段構建(Multi-stage Builds)和Scratch基礎鏡像,將最終Go應用體積壓縮至數MB級彆,顯著減少鏡像拉取和啓動時間。 健康檢查與優雅關閉: 設計標準的Kubernetes就緒(Readiness)和存活(Liveness)探針,並確保應用在收到停止信號(SIGTERM)時能安全地完成當前請求和關閉數據庫連接。 結語 本書的最終目標是讓讀者不僅能用Go編寫齣“能跑”的代碼,更能構建齣“高性能、高可靠、易維護”的現代分布式係統。通過對並發底層原理的透徹理解,讀者將能自信地應對任何復雜的並發挑戰。 目標讀者: 熟悉基礎Go語法,希望深入理解其底層機製,並應用於高並發網絡服務或微服務架構的工程師。

著者信息

圖書目錄

【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 建立諮詢錶單
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 模闆的通用化與繼承
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 建立登齣功能

【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 建立圖片列錶頁麵
5.1 建立 UserImage 模型
5.2 建立圖片列錶頁麵的端點
5.3 建立圖片列錶頁麵的模闆
5.4 SQLAlchemy 的錶格連結與關聯性建立

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

第7章 建立圖片上傳頁麵
7.1 指定圖片上傳目的地
7.2 建立顯示圖片的端點
7.3 圖片列錶頁麵增加圖片上傳頁麵的連結與圖片列錶
7.4 建立圖片上傳頁麵的錶單類別
7.5 建立圖片上傳頁麵的端點
7.6 建立圖片上傳頁麵的模闆
7.7 確認圖片上傳頁麵的運作情況

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錶單類別
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 在圖片列錶頁麵顯示標記訊息
8.6 在圖片列錶頁麵顯示【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闆
9.3 確認圖片搜尋功能的運作情況

第10章 建立自訂錯誤頁麵
10.1 建立自訂錯誤頁麵的端點
10.2 建立自訂錯誤頁麵的模闆
10.3 確認自訂錯誤頁麵的顯示內容

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 錶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錶達
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

圖書序言

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

圖書試讀



  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錶的,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,逐步製作諮詢錶單、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,是適閤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

這本關於 Flask 的書,在我看來,它的最大優點在於它的「全麵性」。它不隻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麵嚮。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。尤其在安全性方麵,作者也特別強調瞭常見的 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 模闆引擎的介紹也相當到位,如何高效地使用模闆來分離邏輯與呈現,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,市麵上講 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。這本書在這方麵的平衡做得非常齣色。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。作者利用清晰的圖錶和程式碼範例,展示如何利用 Flask 作為前端介麵,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

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、模闆渲染,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閤部分。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麵來操作和視覺化結果。這種結閤瞭「大數據分析」與「網頁呈現」的實作方式,讓我有種學以緻用的感覺,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,這本書提供瞭絕佳的參考藍圖。

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這本書的內容涵蓋瞭從基礎的網頁開發到進階的機器學習應用,對於想要深入瞭解 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,更強調瞭實戰的重要性,從如何架設開發環境、理解 MVC 架構到如何整閤各種第三方套件,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閤、錶單處理、以及如何建立 RESTful API 的章節,都提供瞭非常清晰的指導,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 生態係的開發者,這本書提供瞭一個非常紮實的起點。

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嚮「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,大大提升瞭學習的深度。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瞭寫程式碼,更學會瞭如何思考一個 Web 專案的整體架構。

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