cmd里面的mstsc---远程连接
pip install -r 保存第三方库的txt文件 -- 安装里面的所有的第三方库
/app/env/blogebv/bin/pip install -r requeirement.txt
virtualenv --no-site-packages -p /usr/local/python36/bin/python3 blogebv
创建环境
/app/env/blogebv/bin/pip install flask - 安装第三方库
ps aux | grep 端口 - 查看进程
netstat -lntp -- 转换方式看进程
kill -9 PID --- 强制杀死符合PID的进程
redis-cli --- 查看redis状态
redis-server ---- 开启redis
set number -- 显示序号
clear -- 清屏
部署服务器环境
apache +flask
nginx +flask +uwsgi
nginx +gunicorn +flask
tail -f 带log格式的文件 - 查看带log格式文件里面的最后一个数据
systemctl start nginx ----nginx不会自行启动，要运行nginx
systemctl status nginx -- 查询nginx的状态（running状态表示可以）
systemctl restart nginx --- 重新启动nginx
opencv --- 一个人脸识别的第三方库
Django flask和tornado的测试
单纯在本地测试 json 的序列化，Django 完成一次 json 序列化的平均时间 42.52 毫秒，每秒请求量 4762 次。Flask 在此项测试中，与 Django 的比较不相上下，Flask 平均时间 43.33 毫秒，每秒请求量 4630 次。Tornado 完成 json 序列化的平均时间高达 77.51 毫秒，是所有框架中耗时最长的，每秒请求数是 2578 次，也是低于 Django 与 Flask 的水准。这仅仅说明框架在本地处理 json 的速度。框架还涉及 http request/response 以及数据库的读写，后面还需要综合来分析框架的性能。
处理远程 http 请求的能力：Tornado 占绝对优势
从这项测试开始，Tornado 的强悍开始显现。Tornado 完成 http 请求的平均时间是 1.04 秒，而 Flask 是 3.34 秒，Django 是 3.48 秒，http 响应速度 Tornado 比 Flask 以及 Django 快三倍。
值得注意是，如果综合考虑 http 相应速度以及json 处理速度，如果把两项指标的平均时间相加：Tornado 耗时 1114.48 毫秒，Flask 是 3387.60 毫秒，Django 是 3519.88 毫秒。
Tornado 的好成绩得益于其自带的异步特性，而 Django 与 Flask 是同步框架，在处理请求时性能受限。但是实际使用中，一般是Django/Flask + Celery + Redis/Memchaned/RabbitMQ 的模式，由此带上了异步处理的能力。
把本地数据库表导入网上数据
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传项目去网上
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快捷创建表
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一个产品的完成
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常见数据库
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数据库表关联
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