Flask を使ったWebサービスで、データベースにアクセスして取得したデータをブラウザに表示する処理を実装していきます。

データベースは MySQL を想定しています。

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from flask import Flask, render_template
import pymysql
app = Flask(__name__)

def getConnection():
    return pymysql.connect(
        host='ホストのIPアドレス',
        db='データベース名',
        user='ユーザ名',
        password='パスワード',
        charset='utf8',
        cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
    )

@app.route('/')
def select_sql():
    connection = getConnection()
    message = "Hello world"

    sql = "SELECT * FROM players"
    cursor = connection.cursor()
    cursor.execute(sql)
    players = cursor.fetchall()

    cursor.close()
    connection.close()

    return render_template('view.html', players = players)

データを表示するhtmlファイルのサンプルは下記のとおりです。
（layout.htmlの記載は省略しています。）

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{% extends "layout.html" %}
{% block content %}
    {% for player in players %}
        <p>{{ player }}</p>
    {% endfor %}

{% endblock %}

GymFC は、姿勢制御に重点を置いたフライトコントロール・チューニングフレームワークです。

世界初のニュートラルネットワークでサポートされているフライトコントロール・ファームウェア Nueroflight で使用されるコントローラーの開発にも利用されています。

GymFC - https://github.com/wil3/gymfc

Gym Electric Motor (GEM) は、さまざまなタイプの電気モーターとコンバータを考えて、多種多様な電気ドライブをシミュレートする強化学習環境です。

Gym Electric Motor (GEM) - https://github.com/upb-lea/gym-electric-motor

GymGo は、シンプルな囲碁の強化学習環境です。

GymGo - https://github.com/aigagror/GymGo

Donkey Car は、市販のラジコンカーを改造して自律走行させることができるプラットフォームです。

Donkey Car - https://www.donkeycar.com/

gym-donkeycar は、この Donkey Car のシミュレータのGym環境です。

gym-donkeycar - https://github.com/tawnkramer/gym-donkeycar

gym-sokobanは、倉庫の保管場所にすべての荷物を運ぶ倉庫番のゲーム環境です。

DeepMindの論文 Imagination Augmented Agents for Deep Reinforcement Learning で発表されたルールに基づいて実装されています。

gym-sokoban - https://github.com/mpSchrader/gym-sokoban

　 　

gym-minigridは、シンプルかつ軽量なグリッドワールド環境です。

各環境はサイズや複雑さがプログラムで調整可能で、カリキュラムの学習や難易度の微調整に便利です。

gym-minigrid - https://github.com/maximecb/gym-minigrid

gym-mazeは、単純な2D迷路環境です。

スタートからゴールまでの最短経路を見つけることが目的となります。

gym-maze - https://github.com/MattChanTK/gym-maze

Micropolis（オープンソース版のシムシティ１）および Conway’s Game of Life の１プレイヤーバージョンを含む、さまざまな規模の都市計画を行うための強化学習環境です。

gym-city - https://github.com/smearle/gym-city

GVGAI GYMは、ビデオゲーム記述言語（Video Game Description Language）で記述されたゲーム用の強化学習環境です。

AI研究用に作成された９個のクラシックゲームのクローンが含まれています。

GVGAI GYM - https://github.com/rubenrtorrado/GVGAI_GYM

Generic Video Gameコンペティション用のフレームワークも含まれています。

The GVG-AI Competition - http://www.gvgai.net/

Youtube上にデモ映像もあります。