rponte

Pretende usar UUID como PK em vez de Int/BigInt no seu banco de dados? Pense novamente...

TL;TD

Não use UUID como PK nas tabelas do seu banco de dados.

Um pouco mais de detalhes

thomasdarimont

import json
import logging

from flask import Flask, g
from flask_oidc import OpenIDConnect
import requests

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

app = Flask(__name__)

sameerkumar18

RECAPTCHA_PUBLIC_KEY = '<public key>'
RECAPTCHA_PRIVATE_KEY = '<private key>'


def checkRecaptcha(response, secretkey):
        url = 'https://www.google.com/recaptcha/api/siteverify?'
        url = url + 'secret=' + str(secretkey)
        url = url + '&response=' +str(response)

bluekvirus

How To Serve Flask Applications with uWSGI and Nginx on Ubuntu 14.04

@credit Yan Zhu (https://github.com/nina-zhu)

Introduction

Flask is a microframework for Python based on Werkzeug, Jinja 2 and good intentions, it can help you get your Python application or website off the ground. Flask includes a simplified development server for testing your code locally, but for anything even slightly production related, a more secure and powerful web server is required.

In this guide, we will demonstrate how to install and configure some components on Ubuntu 14.04 to support and serve Flask applications. We will configure the uWSGI application container server to interface with our applications. We will then set up Nginx to reverse proxy to uWSGI, giving us access to its security and performance features to serve our apps.

Prerequisites and Goals

victor-rds

brdocs = {
	/**
	* Enum com opções do validador
	* @readonly
	* @enum {number}
	*/
	cpfcnpj: { "CPF": 1, "CNPJ": 2, "AMBOS": 3 },
	
	/**
	 * Função que valida CPF e CNPJ de uma só vez.

shreyansb

"""
This module provides a simple WSGI profiler middleware for finding 
bottlenecks in web application. It uses the profile or cProfile 
module to do the profiling and writes the stats to the stream provided

To use, run `flask_profiler.py` instead of `app.py`

see: http://werkzeug.pocoo.org/docs/0.9/contrib/profiler/
and: http://blog.miguelgrinberg.com/post/the-flask-mega-tutorial-part-xvi-debugging-testing-and-profiling
"""

rach

CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION fr ( COPY = french );
ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION fr ALTER MAPPING
FOR hword, hword_part, word WITH unaccent, french_stem;

CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION en ( COPY = english );
ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION en ALTER MAPPING
FOR hword, hword_part, word WITH unaccent, english_stem;

CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION de ( COPY = german );
ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION de ALTER MAPPING

jelies

package com.jelies.spring3tomcat7.config.quartz;

import org.quartz.spi.TriggerFiredBundle;
import org.springframework.beans.factory.config.AutowireCapableBeanFactory;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.ApplicationContextAware;
import org.springframework.scheduling.quartz.SpringBeanJobFactory;

/**
 * This JobFactory autowires automatically the created quartz bean with spring @Autowired dependencies.

lucasdavila

Um método para otimizar as conexões com o banco de dados é estabelecer um pool de conexão, caso sua aplicação
 não faça isto nativamente você pode usar alguma ferramenta como o pgbouncer [1].

O principal motivo para manter um pool de conexões ativas com o banco de dados, é que o processo
de criar uma conexão com o banco de dados e posteriormente elimina-la gasta recursos e leva algum tempo, 
o que pode ser pouco para uma conexão, mas para apps onde a conexão / desconexão ocorre com muita
frequência (como em aplicações web) manter um pool de conexões ativas, pode economizar algum tempo
entre cada solicitação.

Um pool de conexões trabalha de maneira muito simples, após a aplicação criar e usar a conexão com o