start_server(bmi, port=80) 便可以在80端口提供 bmi() 服务( 在线Demo [http://pywebio- demos.demo.wangweimin.site/?pywebio_api=bmi] )。 将 bmi() 服务整合到现有的Web框架请参考 与Web框架集成 。 Documentation 这个文档同时也提供 PDF 和 Epub 格式 [https://readthedocs 交互的模式，在 PyWebIO中，所有的逻辑都通过编写Python代码实现。 你可以按照编写控制台程序的逻辑编写PyWebIO应用，只不过这里的终端变成 了浏览器。通过PyWebIO提供的命令式API， 你可以简单地调用 put_text 、 put_image 、 put_table 等函数输出文本、图片、表格等内容到浏览器，也可 以调用 input 、 select 、 file_upload =False) 来关闭动画。 有关不同环境配置的效果可查看 set_env Demo [http://pywebio- demos.demo.wangweimin.site/?pywebio_api=set_env_demo] 布局 In general, using the output functions introduced above is enough to output what

start_server(bmi, port=80) 便可以在80端口提供 bmi() 服务( 在线Demo [http://pywebio- demos.demo.wangweimin.site/?pywebio_api=bmi] )。 将 bmi() 服务整合到现有的Web框架请参考 与Web框架集成 。 Documentation 这个文档同时也提供 PDF 和 Epub 格式 [https://readthedocs 交互的模式，在 PyWebIO中，所有的逻辑都通过编写Python代码实现。 你可以按照编写控制台程序的逻辑编写PyWebIO应用，只不过这里的终端变成 了浏览器。通过PyWebIO提供的命令式API， 你可以简单地调用 put_text 、 put_image 、 put_table 等函数输出文本、图片、表格等内容到浏览器，也可 以调用 input 、 select 、 file_upload =False) 来关闭动画。 有关不同环境配置的效果可查看 set_env Demo [http://pywebio- demos.demo.wangweimin.site/?pywebio_api=set_env_demo] 布局 with use_scope('scope1'): put_text('A') put_text('B', position=0) # insert

start_server(bmi, port=80) 便可以在80端口提供 bmi() 服务( 在线Demo [http://pywebio- demos.demo.wangweimin.site/?pywebio_api=bmi] )。 将 bmi() 服务整合到现有的Web框架请参考 与Web框架集成 Documentation 这个文档同时也提供 PDF 和 Epub 格式 [https://readthedocs 交互的模式，在 PyWebIO中，所有的逻辑都通过编写Python代码实现。 你可以按照编写控制台程序的逻辑编写PyWebIO应用，只不过这里的终端变成 了浏览器。通过PyWebIO提供的命令式API， 你可以简单地调用 put_text 、 put_image 、 put_table 等函数输出文本、图片、表格等内容到浏览器，也可 以调用 input 、 select 、 file_upload =False) 来关闭动画。 有关不同环境配置的效果可查看 set_env Demo [http://pywebio- demos.demo.wangweimin.site/?pywebio_api=set_env_demo] 布局 一般情况下，使用上文介绍的各种输出函数足以完成各种内容的展示，但直接 调用输出函数产生的输出之间都是竖直排列的，如果想实现更复杂的布局（比 如在页面左侧显示一

start a bmi web service on port 80 ( online Demo [http://pywebio-demos.demo.wangweimin.site/?pywebio_api=bmi] ). If you want to integrate the bmi() service into an existing web framework, you can visit Integration described below, which is different from the traditional web development patton that backend implement api and frontend display content. In PyWebIO, you only need write code in Python. In fact, the way of like writing a console program, except that the terminal here becomes a browser. Using the imperative API provided by PyWebIO, you can simply call put_text, put_image, put_table and other functions to output

start a bmi web service on port 80 ( online Demo [http://pywebio-demos.demo.wangweimin.site/?pywebio_api=bmi] ). If you want to integrate the bmi() service into an existing web framework, you can visit Integration described below, which is different from the traditional web development patton that backend implement api and frontend display content. In PyWebIO, you only need write code in Python. In fact, the way of like writing a console program, except that the terminal here becomes a browser. Using the imperative API provided by PyWebIO, you can simply call put_text, put_image, put_table and other functions to output

交互的模式，在 PyWebIO中，所有的逻辑都通过编写Python代码实现。 你可以按照编写控制台程序的逻辑编写PyWebIO应用，只不过这里的终端变成 了浏览器。通过PyWebIO提供的命令式API，你可以简单地调用 put_text() 、 put_image() 、 put_table() 等函数输出文本、图片、表格等内容到浏览器， 也可以调用 input() 、 select() 、 file_upload() data parameter import urllib.request import json with urllib.request.urlopen('https://fakerapi.it/api/v1/persons? _quantity=30') as f: data = json.load(f)['data'] put_datatable( data, actions=[ HTTPServerR equest] 实例 使用Flask后端时, request 为 flask.Request [https://flask.palletsprojects.com/en/1.1.x/api/#incoming-request-data] 实例 使用Django后端时, request 为 django.http.HttpRequest [https://docs.djangoproject

交互的模式，在 PyWebIO中，所有的逻辑都通过编写Python代码实现。 你可以按照编写控制台程序的逻辑编写PyWebIO应用，只不过这里的终端变成 了浏览器。通过PyWebIO提供的命令式API，你可以简单地调用 put_text() 、 put_image() 、 put_table() 等函数输出文本、图片、表格等内容到浏览器， 也可以调用 input() 、 select() 、 file_upload() data parameter import urllib.request import json with urllib.request.urlopen('https://fakerapi.it/api/v1/persons? _quantity=30') as f: data = json.load(f)['data'] put_datatable( data, actions=[ HTTPServerR equest] 实例 使用Flask后端时, request 为 flask.Request [https://flask.palletsprojects.com/en/1.1.x/api/#incoming-request-data] 实例 使用Django后端时, request 为 django.http.HttpRequest [https://docs.djangoproject

交互的模式，在 PyWebIO中，所有的逻辑都通过编写Python代码实现。 你可以按照编写控制台程序的逻辑编写PyWebIO应用，只不过这里的终端变成 了浏览器。通过PyWebIO提供的命令式API，你可以简单地调用 put_text() 、 put_image() 、 put_table() 等函数输出文本、图片、表格等内容到浏览器， 也可以调用 input() 、 select() 、 file_upload() data parameter import urllib.request import json with urllib.request.urlopen('https://fakerapi.it/api/v1/persons? _quantity=30') as f: data = json.load(f)['data'] put_datatable( data, actions=[ HTTPServerR equest] 实例 使用Flask后端时, request 为 flask.Request [https://flask.palletsprojects.com/en/1.1.x/api/#incoming-request-data] 实例 使用Django后端时, request 为 django.http.HttpRequest [https://docs.djangoproject

交互的模式，在 PyWebIO中，所有的逻辑都通过编写Python代码实现。 你可以按照编写控制台程序的逻辑编写PyWebIO应用，只不过这里的终端变成 了浏览器。通过PyWebIO提供的命令式API，你可以简单地调用 put_text() 、 put_image() 、 put_table() 等函数输出文本、图片、表格等内容到浏览器， 也可以调用 input() 、 select() 、 file_upload() data parameter import urllib.request import json with urllib.request.urlopen('https://fakerapi.it/api/v1/persons? _quantity=30') as f: data = json.load(f)['data'] put_datatable( data, actions=[ HTTPServerR equest] 实例 使用Flask后端时, request 为 flask.Request [https://flask.palletsprojects.com/en/1.1.x/api/#incoming-request-data] 实例 使用Django后端时, request 为 django.http.HttpRequest [https://docs.djangoproject

交互的模式，在 PyWebIO中，所有的逻辑都通过编写Python代码实现。 你可以按照编写控制台程序的逻辑编写PyWebIO应用，只不过这里的终端变成 了浏览器。通过PyWebIO提供的命令式API，你可以简单地调用 put_text() 、 put_image() 、 put_table() 等函数输出文本、图片、表格等内容到浏览器， 也可以调用 input() 、 select() 、 file_upload() data parameter import urllib.request import json with urllib.request.urlopen('https://fakerapi.it/api/v1/persons? _quantity=30') as f: data = json.load(f)['data'] put_datatable( data, actions=[ HTTPServerR equest] 实例 使用Flask后端时, request 为 flask.Request [https://flask.palletsprojects.com/en/1.1.x/api/#incoming-request-data] 实例 使用Django后端时, request 为 django.http.HttpRequest [https://docs.djangoproject