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Un objet représentant la connexion à la base de données est lié à la variable conn. L'instruction w_factory = dict_factory dit à l'objet correspondant à la connexion d'utiliser la fonction dict_factory, qui renvoie les résultats sous forme de dictionnaires plutôt que de listes – ce qui se convertit mieux au format JSON. On crée ensuite un objet curseur ( cur = ()), qui parcourt la base de données pour extraire les données. Finalement, on exécute une requête SQL à l'aide de la méthode cur. execute pour extraire toutes les données disponibles ( *) de la table employees de notre base de données. À la fin de notre fonction, les données récupérées sont converties au format JSON: jsonify(all_employees). L'autre fonction renvoyant des données, api_filter, utilise la même approche pour extraire des données spécifiques de la base. Le but de la fonction page_not_found est de créer une page d'erreur affichée à l'utilisateur s'il spécifie une route qui n'est pas prise en charge par l'API: Dans les résultats HTML, le code 200 signifie « OK » (données transférées) alors que le code 404 signifie « not found » (pas de ressources disponibles à l'adresse spécifiée).
Suppression Enfin, pour supprimer Philip de la base de données: Body: operation=delete&name=Philip Récapitulatif de la version 1 Cette API simple fonctionnera, mais quels sont ses défauts? – Nous avons surchargé une simple URL pour effectuer 4 actions différentes. C'est un peu comme créer une API avec une unique fonction nommée doStuff() qui effectue différentes actions en fonction de ses paramètres. Pas très élégant. – L'infrastructure web ne mettra en cache aucune requête puisqu'elle sont toutes des requêtes POST. L'opération de lecture peut être mise en cache mais elle ne l'est pas. (Si nous avions utilisé GET à la place, cela n'aurait pas été sûr car les opérations qui modifient la base de données ne doivent pas être mises en cache. ) VERSION 2: UNE MEILLEURE API MAIS TOUJOURS PAS REST OK maintenant séparons notre API en quatre scripts Python différents, chacun implémentant une partie de CRUD. Pour créer un nouvel utilisateur Facebook, le client envoit la requête POST suivante: Body: name=Philip&job=professor&pet=cat Le script analyse les paramètres du corps de la requête POST, crée un nouvel utilisateur avec le nom 'Philip', l'emploi 'professor', et l'animal de compagnie 'cat', puis insère les données de ce nouvel utilisateur dans la base de données.
Normal, ces données sont formatées pour être interprétées par un programme. Pas besoin que ce soit beau: pas de belles couleurs ni d'images! Juste du texte, des parenthèses, des accolades, etc. Ce format de données est le format JSON. En fait, l'équivalent lisible par un humain est disponible à ce lien. Dans les deux cas, l'opération est la même: en cliquant sur ces liens, vous avez demandé au site Wikipédia de rechercher les articles contenant le mot "Python". Wikipédia vous renvoie donc la liste des articles qu'il a trouvés, soit en version lisible dans le second cas, soit en version JSON quand vous demandez à l'API de Wikipédia. Programmez votre premier "endpoint" Pour programmer une API, c'est le même principe que ce que nous avons déjà vu: le navigateur envoie une requête HTTP au serveur. Mais ici, le serveur répondra par des données brutes plutôt que par du code HTML. Dans une API, chaque URL interrogeable s'appelle un endpoint. Dans le fichier, ajoutez ces quelques lignes de code qui reprennent la même structure que ce que nous avons déjà écrit.
Que pensez-vous du framework Web Python FastAPI? A-t-il une chance de devenir le standard dans la construction d'API Python? A-t-il les atouts ncessaires pour concurrencer les frameworks Web Python comme Flask et Django? Voir aussi Django 3. 1 est disponible, compatible avec Python 3. 6, 3. 7 et 3. 8 et introduit JSONField pour tous les backends de base de donnes supports Python: Flask passe la version 1. 0, le microframework de dveloppement web se dote de nouvelles fonctionnalits Introduction Python 3 et au framework web Flask par l'exemple, un cours complet de Serge Tah JetBrains PyCharm: Cration d'une API l'aide de Flask-RESTful et du client HTTP PyCharm, un tutoriel de Ernst Haagsman
Qu'est ce qu'une visite de maintenance par ROV (drone sous-marin)? AIRSUB Drone réalise des visites d' inspection ROV (drone sous-marin) et des prestations de nettoyage par robot sous-marin. Les réservoirs de stockage d'eau, de traitement et réserves d'incendie sont des environnements où l'inspection est réglementée et obligatoire. Selon l' article 18-7-2 APSAD R1 Ed. 04. 2002. 0, toutes entreprises et collectivités sont responsables de l'entretien de leurs cuves et bassins de protection incendie et de leurs réservoirs de stockage et de traitement. Visite par drone.com. Inspection d'un bassin d'incendie en zone artisanale AIRSUB Drone vous propose donc des prestations d' inspection par ROV ( Remotely Operated Vehicle). Le ROV est un drone subaquatique maniable et très léger qui permet d'inspecter les réserves d' incendie en les maintenant pleines. Cette solution permet de visualiser l'état du fond, de la tuyauterie, des buses, filtres et des divers équipements internes. C'est ce qu'on appelle une maintenance préventive ( Vidéo d'une inspection de cuve de rétention d'eau enterrée).
Est-ce que les visites virtuelles aériennes comportent un "Nadir" qu'il faut dissimuler? Non. Dans une visite virtuelle classique, un trépied ou un véhicule est utilisé pour poser la caméra, que ce soit un DSLR ou une caméra 360. À cause de cela, si l'on regarde complètement en bas d'un panorama terrestre, on peut voir les jambes du trépied ou le toit du véhicule sur lequel la caméra est posée. Visite par drone 2019. C'est ce que l'on appelle le "Nadir", qui est traditionnellement remplacé par une pastille avec un logo. Dans le cas d'un panorama capté à partir d'un drone, il n'y a aucune obstruction qui empêche de voir le sol dans sa totalité, et donc, il n'est pas nécessaire de "couvrir" le "Nadir". Par contre, comme la caméra du drone se trouve sous l'appareil, c'est le ciel qui se trouve obstrué. C'est ce qu'on appelle le "Zenith", or, il est beaucoup plus simple à camoufler que le Nadir. Nous entretenons une banque d'images qui regroupe différents ciels, ce qui nous permet de facilement "réparer" la portion de ciel manquante dans nos panoramas aériens.
Nos autres compétences en production audiovisuelle Dronelapse Réalisation de dronelapse: timelapse par drone. Suivi de chantier Suivre et communiquer sur votre chantier efficacement par nos solutions innovantes par drone. Un drone a-t-il le droit de survoler ma maison ? | Dossier Familial. Diffusion en direct Diffusion en direct de vidéos drone HD pendant les émissions de télévision. Imagerie aérienne Captation de vidéos drone et de photos drone par des professionnels de l'image Production de films Réalisation complète de films: depuis le scénario jusqu'au montage final en y intégrant du motion-design ou des éléments 3D.