Flask プロジェクトの構造を理解する
序文
まず、virtualenv を使用してプロジェクトを分離します。たとえば、投票アプリケーション (投票アプリ) を開発したいとします。
mkdir poll_app cd poll_app virtualenv . source bin/activate
一般的に使用される Python ライブラリ
データベースを必要とするアプリケーションを開発しています。したがって、私は常に flask_script ライブラリと flask_merge ライブラリを使用します。私は Flask の CLI ツールが好きではありません。
Flask スクリプト: https://flask-script.readthedocs.io/en/latest/
Flask 移行: https://flask-merge.readthedocs.io/en/latest/
Django と同様に、manage.py Python ファイルというファイルを作成しました。例:
from MYAPP.data.models import db from MYAPP import app from flask_script import Manager from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand db.init_app(app) migrate = Migrate(app, db) manager = Manager(app) manager.add_command('db', MigrateCommand) if __name__ == "__main__": manager.run()
次に、データに対して次の操作を実行できます。
python manage.py db init # --> init migrations python manage.py db migrate # --> migrate models python manage.py db upgrade # --> apply changes python manage.py db --help # --> :)
メイン アプリケーション ファイル
新しいプロジェクトを作成します。ファイルを作成します。ルートフォルダーにapp.pyを追加すると、次のように変更されます。
from MYAPP import app # To do: This place will change later config = { "development": "config.Development" } if __name__ == "__main__": app.config.from_object(config["development"]) app.run()
構成ファイル
また、ルート フォルダーに config.py という構成ファイルを作成しました。
class BaseConfig(object): """ Base config class. This fields will use by production and development server """ ORIGINS = ["*"] # for api calls SECRET_KEY = 'YOUR SECRET KEY' class Development(BaseConfig): """ Development config. We use Debug mode """ PORT = 5000 DEBUG = True TESTING = False ENV = 'dev' # Currently we only have development config. # If you have production, you will need to pass it to here. config = { 'development': 'config.Development' } def configure_app(app): """ App configuration will be here. Parameters ---------- app : Flask app instance """ app.config.from_object(config['development'])
フォルダー構造
ルート ディレクトリにフォルダーを作成し、om_core という名前を付け、Qi api と data に 2 つの新しいフォルダーを作成します。
API ファイルには、アプリケーション ロジックとルーティングが保存されます。たとえば、API に user というフォルダーを作成しました。
他の API レイヤーと同様に、init.py とcontrollers.py という名前の 2 つのファイルをユーザー フォルダーに生成します。 controllers.py (コントローラー ファイル) は次のようになります。
from flask import Blueprint, jsonify, request from MYAPP.data.models import db, User user = Blueprint('user', __name__) @user.route('/', methods=['GET']) def get_users(): return jsonify({ "message": "Hi user :)"}) @user.route('/<int:id>', methods=['GET']) def users(id): return jsonify({ "id": id })
私は常にブループリントを使用します。
データ フォルダーにはいくつかのモデルが保存されます。たとえば、models.py というファイルを作成しました。
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from MYAPP import app # We didn't pass app instance here. db = SQLAlchemy() class User(db.Model): """ Model for user management """ id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) email = db.Column(db.String(100), unique=True) password = db.Column(db.String(100)) name = db.Column(db.String(100)) surname = db.Column(db.String(100)) active = db.Column(db.Boolean(), default=True) created_at = db.Column(db.DateTime, default=db.func.now()) updated_at = db.Column(db.DateTime, default=db.func.now()) def __init__(self, email, password, name, surname, active, created_at, updated_at): self.email = email self.password = password self.name = name self.surname = surname self.active = active self.created_at = created_at self.updated_at = updated_at
om_core フォルダーに戻りましょう。 API レイヤーをエンドポイントとして使用するために、init .py というファイルを作成しました。
from flask import Flask from flask_cors import CORS from config import BaseConfig from config import configure_app app = Flask(__name__) from MYAPP.api.user.controllers import user """ Corst settings will be here. We maybe use this endpoint later. """ cors = CORS(app, resources={ r'/api/*': { 'origins': BaseConfig.ORIGINS } }) configure_app(app) app.url_map.strict_slashes = False app.register_blueprint(user, url_prefix='/api/users')
上記のコードでは、Flask-CORS を使用して、さまざまな発信元からのリクエストを許可しています。異なる発信元からのリクエストを許可したくない場合は、これは必要ありません。
プロジェクト全体の構造のスクリーンショット
スクリーンショットは次のとおりです:
推奨チュートリアル: 「Python チュートリアル##」 #「
以上がFlask プロジェクトの構造を理解するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。

VSコードはPythonの書き込みに使用でき、Pythonアプリケーションを開発するための理想的なツールになる多くの機能を提供できます。ユーザーは以下を可能にします。Python拡張機能をインストールして、コードの完了、構文の強調表示、デバッグなどの関数を取得できます。デバッガーを使用して、コードを段階的に追跡し、エラーを見つけて修正します。バージョンコントロールのためにGitを統合します。コードフォーマットツールを使用して、コードの一貫性を維持します。糸くずツールを使用して、事前に潜在的な問題を発見します。

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

VSコード拡張機能は、悪意のあるコードの隠れ、脆弱性の活用、合法的な拡張機能としての自慰行為など、悪意のあるリスクを引き起こします。悪意のある拡張機能を識別する方法には、パブリッシャーのチェック、コメントの読み取り、コードのチェック、およびインストールに注意してください。セキュリティ対策には、セキュリティ認識、良好な習慣、定期的な更新、ウイルス対策ソフトウェアも含まれます。

VSコードはWindows 8で実行できますが、エクスペリエンスは大きくない場合があります。まず、システムが最新のパッチに更新されていることを確認してから、システムアーキテクチャに一致するVSコードインストールパッケージをダウンロードして、プロンプトとしてインストールします。インストール後、一部の拡張機能はWindows 8と互換性があり、代替拡張機能を探すか、仮想マシンで新しいWindowsシステムを使用する必要があることに注意してください。必要な拡張機能をインストールして、適切に動作するかどうかを確認します。 Windows 8ではVSコードは実行可能ですが、開発エクスペリエンスとセキュリティを向上させるために、新しいWindowsシステムにアップグレードすることをお勧めします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
