python搭建局域网平台(Python读取局域网文件)

#!/usr/bin/env pythonfrom flask import Flask, render_template, Responsefrom camera import Cameraapp = Flask(__name__)@app.route('/')def index():    return render_template('index.html')def gen(camera):    while True:        frame = camera.get_frame()        yield (b'--framern'               b'Content-Type: image/jpegrnrn' + frame + b'rn')@app.route('/video_feed')def video_feed():    return Response(gen(Camera()),                    mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')if __name__ == '__main__':    app.run(host='0.0.0.0', debug=True)网页链接

1.使用python的socket模块吧，网上例子很多，也可以参考《python网络编程》这本书；

可以使用python做HTTP服务器，然后就可以传文件了 首先确保装了Python，Python内置了一个简单的HTTP服务器，只需要在命令行下面敲一行命令，一个HTTP服务器就起来了：python -m SimpleHTTPServer 80后面的80端口是可选的，不填会采用缺省端口8000。注意，这会将当前所在的文件夹设置为默认的Web目录，试着在浏览器敲入本机地址：http://localhost:80如果当前文件夹有index.html文件，会默认显示该文件，否则，会以文件列表的形式显示目录下所有文件。这样已经实现了最基本的文件分享的目的，你可以做成一个脚本，再建立一个快捷方式，就可以很方便的启动文件分享了。如果有更多需求，完全可以根据自己需要定制，具体的请参见官方文档SimpleHTTPServer，或者直接看源码。我拷贝一段，方便参考：import SimpleHTTPServerimport SocketServerPORT = 8000Handler = SimpleHTTPServer.SimpleHTTPRequestHandlerhttpd = SocketServer.TCPServer(("", PORT), Handler)print "serving at port", PORT httpd.serve_forever()

1、概念区分对于刚刚开始学习Python的零基础小白来说，可能很容易就会对Pycharm、Python解释器、conda安装、pip安装这个几个概念混淆。下面跟着我来逐一认识一下它们：（1）Pycharm是Pytho开发的集成开发环境(Integrated Development Environment，简称IDE)，它本身无法执行Python代码。（2）Python解释器才是真正执行代码的工具，pycharm里可设置Python解释器，一般我们可去Python官网下载Python3.7或Python3.8版本；如果安装过anaconda ，它里面必然也包括一个某版本的Python解释器；Pycharm配置Python解释器选择哪一个都可以。（3）anaconda是把python所有常用包的合集，并提供给我们使用 conda 命令非常非常方便的安装各种Python包。（4）conda安装：我们安装过anaconda软件后，就能够使用conda命令下载anaconda源里(比如中科大镜像源)的包。（5）pip安装：也是一种类似于conda安装的python安装方法，如果用过Centos系统，它就像yum安装一样。2、修改镜像源在使用安装 conda 安装某些包会出现慢或安装失败问题，最有效方法是修改镜像源为国内镜像源。之前都选用清华镜像源，但是2019年后已停止服务。推荐选用中科大镜像源。先查看已经安装过的镜像源，cmd窗口执行命令：conda config --show查看配置项 channels ，如果显示带有 tsinghua ，则说明已安装过清华镜像。channels:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/下一步，使用 conda config --remove channels url地址 删除清华镜像，如下命令删除第一个。然后，依次删除所有镜像源conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/添加目前可用的中科大镜像源：conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/并设置搜索时显示通道地址：conda config --set show_channel_urls yes确认是否安装镜像源成功，执行 conda config --show ，找到 channels 值为如下：channels:https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/defaults以上就是分享的Python基础学习之环境搭建的全部学习内容，大家都看懂了吗？希望本文的分享能帮到大家！

索引建立完成后，你可以用pyinotify来实现动态监测变动，这样就不用每次遍历轮询。