REACT x FLASK 설정
FLASK란 무엇인가요?
FLASK는 최소한의 상용구 코드로 신속하게 웹 앱을 구축할 수 있게 해주는 Python용 경량 웹 프레임워크입니다. 가자 스텝-.
단계별 시작
필요한 설정을 만드는 것부터 시작해 보겠습니다. Vite로 이동하여 다음 명령을 복사하세요:
npm create vite@latest
저는 MAC만 사용하기 때문에 WINDOWS에서는 설정이 조금 다를 수 있습니다. 다음으로 터미널을 열고 Vite 웹사이트에서 복사한 코드를 붙여넣으세요. 코드를 실행하면 다음 메시지가 표시됩니다.
? Project name: › vite-project
vite-project를 자신의 프로젝트 이름으로 바꾸세요. 이름을 지정한 후 프레임워크를 선택하라는 메시지가 표시됩니다. 제 경우에는 REACT를 프레임워크로 선택하겠습니다. 하지만 익숙한 프레임워크를 선택하고 Enter 키를 누를 수 있습니다.
? Select a framework: › - Use arrow-keys. Return to submit. Vanilla Vue ❯ React Preact Lit Svelte Solid Qwik Others
프레임워크를 선택했으면 이제 원하는 변형(언어)을 선택할 수 있습니다. 저는 JavaScript에 익숙하므로 그것을 선택하겠습니다. 기억하세요: 더 많이 지배하는 변형을 선택하고 Enter 탭을 눌러야 합니다.
? Select a variant: › - Use arrow-keys. Return to submit. TypeScript TypeScript + SWC ❯ JavaScript JavaScript + SWC Remix ↗
이러한 프롬프트를 선택한 후에는 이를 실행하기 위해 다음 명령이 제공됩니다.
Scaffolding project in /Users/Marlon/Development/code/practice-phase-4/flask_app_dev/my-app... Done. Now run: cd my-app npm install npm run dev
위 코드를 성공적으로 실행했다면 로컬 호스트에 도착하게 됩니다:
VITE v5.4.8 ready in 1455 ms ➜ Local: http://127.0.0.1:5555/ ➜ Network: use --host to expose ➜ press h + enter to show help
http 주소를 복사하여 브라우저에 붙여 넣으면 이제 프로젝트에 사용할 수 있는 Vite React 페이지가 표시됩니다.
이제 코드 편집기를 엽니다. 저는 Visual Studio Code를 코드 편집기로 사용하고 있습니다. 다시 한 번, 선호하는 편집기를 사용할 수 있습니다. 다음으로, VSCode의 통합 터미널 내에서 이러한 명령을 별도로 실행하여 로컬 호스트 주소를 얻고, 앱을 편집하고 빌드를 시작해야 합니다.
npm install npm run dev
src 안에 CD를 넣으면 다음 파일을 볼 수 있습니다
src % tree . ├── App.css ├── App.jsx ├── assets │ └── react.svg ├── index.css └── main.jsx
'App.jsx' 내에서 해당 파일 내의 코드를 편집 및/또는 삭제하고 이에 따라 자신만의 코드를 추가할 수 있습니다. 이 파일에는 Vite 및 React 로고가 포함되어 있습니다.
생성한 파일에 익숙해지면 이제 프런트엔드 및 백엔드 디렉터리를 설정할 수 있습니다. 다음 코드를 실행하여 만들어 보겠습니다.
mkdir backend; mkdir server; mkdir frontend
다음과 같이 프로젝트 설정을 만들어 보겠습니다.
my-app/ ├── backend/ | server/ │ ├── app.py │ ├── models.py │ ├── requirements.txt ├── frontend/ │ ├── src/ │ ├── public/ │ ├── package.json
두 개의 터미널 열기:
한 터미널은 백엔드/서버용이고 다른 터미널은 프런트엔드/src용입니다.
백엔드/서버 내부에서 다음 명령을 실행하세요.
pipenv install && pipenv shell
모든 종속성이 설치되었는지 확인하고 Pipfile을 생성합니다.
frontend/src 내부에서 다음 명령을 실행하세요.
npm install npm run dev
package.json 파일과 같은 필요한 모든 파일이 생성되었는지 확인합니다.
2부가 나옵니다....
위 내용은 REACT x FLASK 설정의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
