


Bâtiment des API RESTful avec Flask: un orm avec Sqlalchemy
Ce tutoriel poursuit notre série en trois parties sur la construction d'API RESTful avec Flask. La première partie a démontré des API de construction directement avec Flask, offrant une flexibilité mais nécessitant un code important. Cette pièce rationalise le processus à l'aide de Flask-Restless, une extension FLASK qui génère des API RESTful à partir de modèles de base de données SQLALCHEMY. Nous utiliserons le même exemple d'application pour la cohérence. Le code source complet du projet précédent est disponible sur notre référentiel GitHub.
Installation des dépendances
Pour intégrer le flacon sans relâche, installez-le à l'aide de pip:
pip install Flask-Restless
L'application
FLASK-RESTESS Simplifie la création de l'API. La méthode create_api()
, dans la définition du modèle, vous permet de spécifier des méthodes HTTP prises en charge (obtenir, publier, supprimer, mettre) et des fonctions pré et post-traitement facultatives pour chacun.
Voici un exemple:
manager.create_api( Product, methods=['GET', 'POST', 'DELETE'], preprocessors={ 'GET_SINGLE': ['a_preprocessor_for_single_get'], 'GET_MANY': ['another_preprocessor_for_many_get'], 'POST': ['a_preprocessor_for_post'] }, postprocessors={ 'DELETE': ['a_postprocessor_for_delete'] } )
Cet exemple définit les préprocesseurs et les postprocesseurs pour GET (récupération de ressources uniques et multiples) et publier et supprimer les demandes. Les préprocesseurs et les post-processeurs fonctionnent sans valeurs de retour explicites; l'expérimentation est encouragée.
Conclusion
Cette partie a démontré la construction d'une API RESTful avec Flask et Flask-Rest-Reding, réduisant considérablement le code par rapport à la méthode précédente. La dernière partie de cette série explorera une autre extension du ballon populaire pour la création d'API RESTful, cette fois indépendamment de l'outil de modélisation de la base de données.
Ce message a été mis à jour avec les contributions d'Esther Vaati, développeur de logiciels et écrivain pour Envato TUTS.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.
