REDkiy

Попробуй воспользоваться вот этим - https://www.anaconda.com/

Нужно сделать так:
from flask import jsonify

Ну а далее по документации.

Мега-Учебник Flask, Часть XVII: Развертывание под Linux

И до 19 главы включительно.

Я использую примерно такой подход:
1. Получаем данные.
1.1. Запрашиваем из внешних систем или вводим руками.
1.2. Результат в консоль или в лог-файл.
2. Сохраняем данные.
2.1. Создаём БД.
2.2. Перенаправляем данные из внешних систем в БД.
3. Обрабатываем данные.
3.1. Реализуем бизнес-логику.
3.2. Результаты сохраняем в БД или показываем пользователю.
4. Отображение результата.
4.1. Достаём данные из БД и отправляем пользователю.
4.2. Взаимодействие с пользователем.
5. Повторяем в необходимом порядке и с необходимыми изменениями по всем слоям.

Отвечу сам себе. :-) Два года уже прошло всё-таки.

1. Использовать в шаблоне конструкции шаблонных выражений в таком виде:
{%- if bla-bla -%}
То есть ставим тире после и перед знаком процента. Это убирает пустые строки и отступы.
2. Минификатор в мусор. Реально от него только тормоза, хотя если кэшироваться то в принципе выигрыша можно добиться.
3. Разбирать в шаблоне только очень простые запросы. Сложные и с большим количеством уровней вложения превращать в JSON и разбирать яваскриптом на клиентской стороне.

Что скажете про pycairo? Может быть у кого-то был опыт использования?

Я бы предложил выбрать из следующего - python, ruby, R, Go, kotlin, C++.
Если облегчений не нужно то C.
ASM предлагаю ради шутки.

Есть непроверенная информация, что MIUI при обновлении до 9 версии приходит только с китайским и английским языком.
В принципе аппарат достойный, если не напрягает вышеозвученная проблема, то можно брать.

Ещё может подойти Spyder. Он позиционировался как IDE для решения научных задач. Пару лет назад он умел отображать структуры данных в табличном виде и графики. Там внутри был ipython и кажется gnuplot. Я не особо пользовался этими возможностями, просто гонял как IDE для своих админских скриптов.

Если я правильно помню в Drupal используют - first-sidebar.

Оживим труп. :-)
SQLAlchemy требует обязательного(!) присутствия в таблице первичного ключа.

Есть вероятность, что через какое-то время этих полей будет под сотню. Также есть вероятность, что модули для хранения "своих" данных будут использовать отдельную БД.
Также мне хочется думать, что при подобном подходе мне удастся облегчить в том числе и защиту ПД.

Как сделал я:
1. Прочитал "Изучаем Python" Лутца. Кое что пробовал конечно, задачки решал. Но в основном просто читал, чтоб получить понимание, что вообще за язык, какие операторы, типы данных, парадигмы и прочее, предлагает.
2. Взял "Python. Карманный справочник" того же Лутца. Положил рядом с клавиатурой.
3. Поставил себе задачу. У меня была такая - с биткойн-биржи, с помощью API которое она предлагает, написать программку, которая бы сохраняла определённую статистику в БД, а затем по ней рисовала красивые графики, генерируя статическую HTML-страницу.
3.1. Эту пропасть я не стал перепрыгивать в один прыжок, а стал преодолевать небольшими шажками. Часто заглядывая в справочник и уже вдумчиво перечитывая "Изучаем Python".
3.2. Сначала просто сумел подключиться к бирже. И получить самый простой ответ.
3.3. Потом сделал осмысленное получение ответа и сформировал из него понятную строку выводящуюся в консоль.
3.4. Стал сохранять ответы в текстовый файл и используя его строил график.
3.5. ...
3.6. ...
4.0. Профит!

Так я стал человеком, который представляет что-такое Python.
Сейчас я запустил довольно большой проект (для меня) с помощью которого пытаюсь стать программистом начального уровня.

Сделал так:
1. Создал объект запроса.
query_result = User.query
2. С помощью конструкции if добавляю фильтры и переопределяю запрос, чтоб наложить цепочку фильтров.

if a not None:
    query_result = query_result.filter(User.id == a)
if b not None:
    query_result = query_result.filter(User.group == b)
if c not None:
    query_result = query_result.filter(User.key == c)

3. Получаю из базы данные.
query_result = query_result.all()

Нужна конструктивная критика данного подхода.

Копни сюда:
https://play.google.com/store/apps/details?id=com....
https://play.google.com/store/apps/details?id=com....

Устал читать на эту тему. Пришёл для себя к такому выводу:
Модель:
- Описываю таблицу в нотации SQLAlchemy в виде класса.
- Делаю статический метод с помощью декоратора @staticmethod, в нём делаю некую логику для получения данных из этой таблицы, передаю некие параметры и соответственно им выдаю результат.
- С помощью декоратора @property и последующего декоратора @bla-bla.setter делаю метод который модифицирует состояние значений класса с учётом уже существующих данных в БД, а также имеет возможность изменения пересекающихся данных уже имеющихся в БД, и сохраняет новую запись.

Контроллер:
- Получает данные из БД с использованием статического метода модели, подставляет их в Представление (название Вид мне разонравилось) и отправляет его пользователю.
- После ввода или изменения данных пользователем в Представлении, получает их и создаёт или изменяет с помощью метода @bla-bla.setter модели.

Представление:
- Отображает и позволяет ввод данных пользователем.
- Проводит валидацию данных перед отправкой контроллеру. Например проверяет правильность ввода e-mail. И возможность установки какого-то значения в определённых диапазонах с учётом уже существующих в БД.

Вопрос вот в чём, так нормально? Или стоит сделать проверку с помощью @staticmethod возможности установки значения в самой модели и в представлении просто получать True с его помощью если проходит и соответственно выдавать сообщение пользователю.

Я бы сделал в шаблоне страницы два региона.
В первый вставил блок со слайдером.
А во второй сделал вьювс с выводом в виде сетки с 3 колонками.

Я бы вместо:
event.delete()
сделал:
db.session.delete(event)

Правда не совсем понимаю в чём разница. :-)

Иногда бывает нужно почистить проект от скомпилированных файлов *.pyc. Не знаю уж почему.
Судя по предыдущему ответу это должно помочь.

У Гринберга в книге "Разработка веб-приложений с использованием Flask на языке Python" есть пошаговое описание деплоя на Heroku.