Python 플라스크 RESTful을 사용하는 방법
1. RESTful 개요
REST(Representational State Transfer) 스타일은 웹 애플리케이션이 우수한 가독성, 확장성 및 유지 관리성을 갖도록 몇 가지 디자인 원칙을 따르는 리소스 중심의 웹 애플리케이션 디자인 스타일입니다. RESTful 스타일의 각 측면을 자세히 설명하겠습니다.
Resource Identifier: RESTful 스타일에서 각 리소스에는 일반적으로
URL(Uniform Resource Locator)
과 같은 고유 식별자가 있습니다. URL은 클라이언트가 HTTP 프로토콜을 사용하여 리소스에 액세스할 수 있도록 리소스의 위치를 식별하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 단순 URL은http://example.com/products/123
일 수 있습니다. 여기서"products"
는 리소스 유형을 나타내고"123"은
는 리소스 식별자를 나타냅니다.URL(Uniform Resource Locator)
。URL 用于标识资源的位置,使得客户端可以使用 HTTP 协议进行访问。例如,一个简单的 URL 可以是:http://example.com/products/123
,其中“products”
表示资源类型,“123”
表示资源标识符。表示层:资源可以以不同的格式表示,例如
JSON
,XML
,HTML
等。客户端可以根据需要选择适当的表示形式进行交互。例如,一个RESTful API
可以返回JSON
格式的数据,以便客户端可以更容易地解析和处理数据。自描述消息:每个消息都应该包含足够的信息,以描述如何处理该消息。例如,HTTP 响应应该包含状态码、响应头和响应正文等信息,以便客户端可以理解响应的含义。
无状态通信:
RESTful
风格的设计强调无状态通信,这意味着每个请求都应该包含所有必要的信息以处理该请求,而不依赖于先前的请求。这可以使得 Web 应用程序更加简单和可扩展,因为服务器不需要保留任何状态信息。统一接口:所有资源应该通过相同的接口来访问。这意味着客户端可以使用相同的 HTTP 方法(如
GET
、POST
、PUT
、DELETE
等)来操作不同类型的资源。这使得 API 更加简单和一致,并且更容易被其他开发者理解和使用。
总之,RESTful 风格的设计使得 Web 应用程序更加灵活、可扩展和易于维护,是一种现代化的 Web 应用程序设计方式。
二、Python 中的 RESTful
Python 可以用于实现 RESTful 风格的 Web 应用程序,通常使用一些 Web 框架来简化开发过程。下面是一些常见的 Python Web 框架:
Flask
:Flask
是一个简单、轻量级的 Web 框架,可以用来构建 RESTful 风格的 Web 应用程序。它使用 Python 的装饰器语法来定义 HTTP 路由,使得编写 Web 应用程序变得简单和直观。Flask 还提供了扩展机制,使得开发人员可以轻松地添加新的功能,例如数据库访问、表单验证等。Django
:Django
是一个功能强大、全面的 Web 框架,可以用于构建复杂的 Web 应用程序。它提供了许多内置功能,例如ORM
(对象关系映射)、表单验证、身份验证等,可以使开发人员更快地构建 Web 应用程序。Django 也支持RESTful
风格的 Web 应用程序开发,可以使用第三方库Django REST framework
来实现。Bottle
:Bottle
是一个轻量级的 Web 框架,它使用 Python 的装饰器语法来定义 HTTP 路由,可以快速构建 RESTful 风格的 Web 应用程序。Bottle 还包含了一些有用的功能,例如模板引擎、数据库访问、静态文件处理等。Pyramid
:Pyramid
是一个灵活、高度可定制的 Web 框架,可以用于构建各种类型的 Web 应用程序,包括 RESTful 风格的 Web 应用程序。Pyramid 提供了许多扩展机制,使得开发人员可以轻松地添加新的功能,例如数据库访问、表单验证、身份验证等。
以上框架都支持 RESTful 风格的 Web 应用程序开发,并且都具有各自的优缺点,开发人员可以根据自己的需求选择合适的框架。
三、Flask RESTful API 示例讲解
1)Flask-RESTful 库讲解
Flask-RESTful 是一个基于 Flask 的扩展库,它提供了一些方便的工具来构建 RESTful API。下面是 Flask-RESTful 的一些主要特点和功能:
资源类:Flask-RESTful 提供了一个 Resource 基类,可以用来创建资源。Resource 类包含了 HTTP 方法(
GET
、POST
、PUT
、DELETE
🎜🎜프레젠테이션 레이어🎜: 리소스는
JSON
, XML
, HTML
등과 같은 다양한 형식으로 표현될 수 있습니다. . 고객은 필요에 따라 상호 작용할 적절한 표현을 선택할 수 있습니다. 예를 들어 RESTful API
는 클라이언트가 데이터를 더 쉽게 구문 분석하고 처리할 수 있도록 JSON
형식으로 데이터를 반환할 수 있습니다. 🎜🎜🎜🎜자체 설명 메시지🎜: 각 메시지에는 메시지 처리 방법을 설명하는 데 충분한 정보가 포함되어야 합니다. 예를 들어 HTTP 응답에는 클라이언트가 응답의 의미를 이해할 수 있도록 상태 코드, 응답 헤더, 응답 본문 등의 정보가 포함되어야 합니다. 🎜🎜🎜🎜상태 없는 통신🎜: RESTful
스타일 디자인은 상태 없는 통신을 강조합니다. 즉, 각 요청에는 이전 요청에 의존하지 않고 요청을 처리하는 데 필요한 모든 정보가 포함되어야 합니다. 서버가 상태 정보를 유지할 필요가 없기 때문에 웹 애플리케이션을 더 간단하고 확장 가능하게 만들 수 있습니다. 🎜🎜🎜🎜통합 인터페이스🎜: 모든 리소스는 동일한 인터페이스를 통해 액세스해야 합니다. 이는 클라이언트가 동일한 HTTP 메소드(예: GET
, POST
, PUT
, DELETE
등)를 사용할 수 있음을 의미합니다. .) 다양한 유형의 자원을 운영합니다. 이는 API를 더욱 단순하고 일관되게 만들고 다른 개발자가 이해하고 사용하기 쉽게 만듭니다. 🎜Flask
: Flask
는 RESTful 스타일 웹 애플리케이션 프로그램을 구축하는 데 사용할 수 있는 간단하고 가벼운 웹 프레임워크입니다. . Python의 데코레이터 구문을 사용하여 HTTP 경로를 정의함으로써 웹 애플리케이션 작성을 간단하고 직관적으로 만듭니다. Flask는 또한 개발자가 데이터베이스 액세스, 양식 유효성 검사 등과 같은 새로운 기능을 쉽게 추가할 수 있도록 확장 메커니즘을 제공합니다. 🎜🎜🎜Django
: Django
는 복잡한 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 강력하고 포괄적인 웹 프레임워크입니다. 개발자가 웹 애플리케이션을 더 빠르게 구축할 수 있도록 하는 ORM
(객체 관계형 매핑), 양식 유효성 검사, 인증 등과 같은 다양한 내장 기능을 제공합니다. Django는 또한 타사 라이브러리 Django REST 프레임워크
를 사용하여 구현할 수 있는 RESTful
스타일 웹 애플리케이션 개발을 지원합니다. 🎜🎜🎜Bottle
: Bottle
은 Python의 데코레이터 구문을 사용하여 HTTP 경로를 정의하고 RESTful 스타일 웹 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있는 경량 웹 프레임워크입니다. Bottle에는 템플릿 엔진, 데이터베이스 액세스, 정적 파일 처리 등과 같은 몇 가지 유용한 기능도 포함되어 있습니다. 🎜🎜🎜Pyramid
: Pyramid
는 RESTful 스타일 웹 애플리케이션을 포함하여 다양한 유형의 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 유연하고 사용자 정의가 가능한 웹 프레임워크입니다. Pyramid는 개발자가 데이터베이스 액세스, 양식 유효성 검사, 인증 등과 같은 새로운 기능을 쉽게 추가할 수 있는 다양한 확장 메커니즘을 제공합니다. 🎜🎜위 프레임워크는 모두 RESTful 스타일의 웹 애플리케이션 개발을 지원하며 모두 고유한 장점과 단점이 있습니다. 개발자는 자신의 필요에 따라 적절한 프레임워크를 선택할 수 있습니다. 🎜🎜3. Flask RESTful API 예시 설명🎜1) Flask-RESTful 라이브러리 설명
🎜Flask-RESTful은 Flask 기반의 확장 라이브러리로 RESTful API를 구축할 수 있는 몇 가지 편리한 도구를 제공합니다. Flask-RESTful의 주요 기능은 다음과 같습니다. 🎜🎜🎜🎜🎜Resource Class🎜: Flask-RESTful은 리소스를 생성하는 데 사용할 수 있는 Resource 기본 클래스를 제공합니다. Resource 클래스에는 HTTP 메서드(GET
, POST
, PUT
, DELETE
등)의 처리 논리가 포함되어 있습니다. 요청 및 응답을 처리하기 위한 몇 가지 편리한 방법을 제공합니다. 🎜요청 매개변수 구문 분석: Flask-RESTful은 요청 매개변수 구문 분석을 위한 RequestParser
클래스를 제공합니다. RequestParser
는 쿼리 매개변수, 양식 매개변수, JSON 매개변수 등을 자동으로 Python 유형으로 구문 분석할 수 있으며 매개변수 유형, 기본값, 존재 여부 및 기타 제한 사항을 지정하는 몇 가지 옵션을 제공합니다. RequestParser
类,用于解析请求参数。RequestParser
可以自动将查询参数、表单参数、JSON 参数等解析成 Python 类型,并提供了一些选项来指定参数的类型、默认值、必须存在等限制条件。
响应格式化:Flask-RESTful 提供了一个 marshal_with()
装饰器,用于格式化响应数据。marshal_with()
装饰器可以将 Python 对象转换成指定的输出格式(如 JSON、XML 等),并支持指定输出字段、字段类型、嵌套字段等功能。
路由定义: Flask-RESTful 提供了一个 Api
类,用于定义路由和资源的映射关系。Api 类包含了 add_resource()
方法,用于将资源类和 URL 路由绑定起来。
异常处理:Flask-RESTful 提供了一些异常类,用于处理 HTTP 请求和响应中的错误。Flask-RESTful 的异常类包括 abort
、HTTPException
等,可以方便地处理 HTTP 状态码、错误信息等。
综上所述,Flask-RESTful 提供了一些方便的工具来简化 RESTful API 的开发。使用 Flask-RESTful 可以快速地定义资源、解析请求参数、格式化响应数据、定义路由和处理异常等,从而提高开发效率并降低出错的风险。
2)Flask-RESTful 库安装
要安装 Flask-RESTful 库,可以使用 pip 命令进行安装。在终端中执行以下命令:
pip3 install flask-restful
这将会从 PyPI 上下载 Flask-RESTful 库,并安装到本地的 Python 环境中。安装完成后,就可以在代码中导入 flask_restful
模块,使用 Flask-RESTful 提供的功能来构建 RESTful API。
3)RESTful 示例讲解
下面是一个简单的 Flask RESTful API 示例,它实现了一个简单的 To-Do List 应用程序:
from flask import Flask, request from flask_restful import Api, Resource, reqparse, fields, marshal_with app = Flask(__name__) api = Api(app) todos = {} todo_fields = { 'id': fields.Integer, 'task': fields.String, 'status': fields.Boolean } class TodoList(Resource): @marshal_with(todo_fields) def get(self): return todos @marshal_with(todo_fields) def post(self): parser = reqparse.RequestParser() parser.add_argument('task', type=str, help='Task is required', required=True) args = parser.parse_args() todo_id = len(todos) + 1 todo = {'task': args['task'], 'status': False} todos[todo_id] = todo return todo, 201 class TodoItem(Resource): @marshal_with(todo_fields) def get(self, todo_id): return todos[todo_id] def put(self, todo_id): parser = reqparse.RequestParser() parser.add_argument('task', type=str) parser.add_argument('status', type=bool) args = parser.parse_args() todo = todos[todo_id] if args['task']: todo['task'] = args['task'] if args['status']: todo['status'] = args['status'] return todo def delete(self, todo_id): del todos[todo_id] return '', 204 api.add_resource(TodoList, '/todos') api.add_resource(TodoItem, '/todos/<int:todo_id>') if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
启动
# 配置环境变量 export FLASK_APP=restful-test.py # 启动服务,公开访问需要加上--host=0.0.0.0 python -m flask run --host=0.0.0.0
该示例使用 Flask 和 Flask-RESTful 库来实现 To-Do List 应用程序的 RESTful API。下面是一些重要的代码片段的解释:
定义资源:在示例中,有两个资源:
TodoList
和TodoItem
。TodoList
用于处理所有的 To-Do 任务列表,TodoItem
用于处理单个任务。定义请求参数:在示例中,我们使用 Flask-RESTful 库的 RequestParser 来解析请求参数。我们定义了
'task'
和'status'
参数,并使用add_argument()
方法来指定它们的类型和其他限制条件。定义响应格式:在示例中,我们使用 Flask-RESTful 库的
marshal_with()
装饰器来定义响应的格式。我们定义了一个名为todo_fields
的字典,其中包含了 To-Do 任务的id
、task
和status
字段。定义请求方法:在示例中,我们使用 Flask-RESTful 库的 Resource 类来定义请求方法。我们实现了
GET
、POST
、PUT
和DELETE
方法,用于获取任务列表、添加任务、更新任务和删除任务。添加路由:在示例中,我们使用 Flask-RESTful 库的 Api 类来添加路由。我们使用
add_resource()
응답 형식화: Flask-RESTful은 응답 데이터 형식화를 위한 marshal_with()
데코레이터를 제공합니다. marshal_with()
데코레이터는 Python 객체를 지정된 출력 형식(예: JSON, XML 등)으로 변환할 수 있으며 출력 필드, 필드 유형, 중첩 필드 지정 등과 같은 기능을 지원합니다.
경로 정의
: Flask-RESTful은 경로와 리소스 간의 매핑 관계를 정의하기 위한Api
클래스를 제공합니다. Api 클래스에는 리소스 클래스와 URL 경로를 바인딩하는 데 사용되는 add_resource()
메서드가 포함되어 있습니다. 예외 처리: Flask-RESTful은 HTTP 요청 및 응답의 오류를 처리하기 위한 몇 가지 예외 클래스를 제공합니다. Flask-RESTful의 예외 클래스에는 abort
, HTTPException
등이 포함되어 있어 HTTP 상태 코드
오류 메시지 등을 쉽게 처리할 수 있습니다.
요약하자면 Flask-RESTful은 RESTful API 개발을 단순화하는 몇 가지 편리한 도구를 제공합니다. Flask-RESTful을 사용하면 신속하게 리소스 정의, 요청 매개변수 구문 분석, 응답 데이터 형식 지정, 경로 정의, 예외 처리 등을 수행할 수 있으므로 개발 효율성이 향상되고 오류 위험이 줄어듭니다.
2) Flask-RESTful 라이브러리 설치
🎜Flask-RESTful 라이브러리를 설치하려면 pip 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다. 터미널에서 다음 명령을 실행하세요: 🎜# GET http://localhost:5000/todos curl http://localhost:5000/todos
flask_restful
모듈을 코드로 가져오고 Flask-RESTful에서 제공하는 기능을 사용하여 RESTful API를 구축할 수 있습니다. 🎜3) RESTful 예제 설명
🎜다음은 간단한 To-Do List 애플리케이션을 구현하는 간단한 Flask RESTful API 예제입니다. 🎜# POST http://localhost:5000/todos curl -XPOST http://localhost:5000/todos -d 'task=123' curl -XPOST http://localhost:5000/todos -d '{"task":"456"}' --header "Content-Type: application/json"
# GET http://localhost:5000/todos/1 curl http://localhost:5000/todos/1
- 🎜🎜🎜리소스 정의🎜: 이 예에는
TodoList
및 TodoItem이라는 두 가지 리소스가 있습니다.
. TodoList
는 모든 To-Do 작업 목록을 처리하는 데 사용되며 TodoItem
은 단일 작업을 처리하는 데 사용됩니다. 🎜🎜🎜🎜🎜요청 매개변수 정의🎜: 이 예에서는 Flask-RESTful 라이브러리의 RequestParser를 사용하여 요청 매개변수를 구문 분석합니다. 'task'
및 'status'
매개변수를 정의하고 add_argument()
메서드를 사용하여 해당 유형과 기타 제약 조건을 지정합니다. 🎜🎜🎜🎜🎜응답 형식 정의🎜: 예제에서는 Flask-RESTful 라이브러리의 marshal_with()
데코레이터를 사용하여 응답 형식을 정의합니다. To-Do 작업의 id
, task
및 status
를 포함하는 todo_fields
라는 사전을 정의합니다. 필드. 🎜🎜🎜🎜🎜요청 방법 정의🎜: 이 예에서는 Flask-RESTful 라이브러리의 Resource 클래스를 사용하여 요청 방법을 정의합니다. 🎜작업 목록 가져오기🎜 및 🎜추가를 위한 GET
, POST
, PUT
및 DELETE
메서드를 구현했습니다. 작업 🎜, 🎜작업 업데이트🎜 및 🎜작업 삭제🎜. 🎜🎜🎜🎜🎜경로 추가🎜: 이 예에서는 Flask-RESTful 라이브러리의 Api 클래스를 사용하여 경로를 추가합니다. add_resource()
메서드를 사용하여 TodoList 및 TodoItem 클래스를 해당 URL 경로와 바인딩합니다. 🎜🎜🎜🎜예제를 실행한 후 URL에 접속하면 To-Do List 애플리케이션의 RESTful API를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 🎜모든 작업 목록을 가져오려면🎜 다음 URL을 사용할 수 있습니다: 🎜# PUT http://localhost:5000/todos/1 curl -XPUT http://localhost:5000/todos/1 -d '{"task":"test"}' --header "Content-Type: application/json" # 查看 curl http://localhost:5000/todos/1
# DELETE http://localhost:5000/todos/1 curl -XDELETE http://localhost:5000/todos/1
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CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

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Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

Minio Object Storage : Centos System Minio 하의 고성능 배포는 Go Language를 기반으로 개발 한 고성능 분산 객체 저장 시스템입니다. Amazons3과 호환됩니다. Java, Python, JavaScript 및 Go를 포함한 다양한 클라이언트 언어를 지원합니다. 이 기사는 CentOS 시스템에 대한 Minio의 설치 및 호환성을 간단히 소개합니다. CentOS 버전 호환성 Minio는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 여러 CentOS 버전에서 확인되었습니다. CentOS7.9 : 클러스터 구성, 환경 준비, 구성 파일 설정, 디스크 파티셔닝 및 미니를 다루는 완전한 설치 안내서를 제공합니다.

CentOS 시스템에 대한 Pytorch 분산 교육에는 다음 단계가 필요합니다. Pytorch 설치 : 전제는 Python과 PIP가 CentOS 시스템에 설치된다는 것입니다. CUDA 버전에 따라 Pytorch 공식 웹 사이트에서 적절한 설치 명령을 받으십시오. CPU 전용 교육의 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다. PipinStalltorchtorchvisiontorchaudio GPU 지원이 필요한 경우 CUDA 및 CUDNN의 해당 버전이 설치되어 있는지 확인하고 해당 PyTorch 버전을 설치하려면 설치하십시오. 분산 환경 구성 : 분산 교육에는 일반적으로 여러 기계 또는 단일 기계 다중 GPU가 필요합니다. 장소

CentOS 시스템에 Pytorch를 설치할 때는 적절한 버전을 신중하게 선택하고 다음 주요 요소를 고려해야합니다. 1. 시스템 환경 호환성 : 운영 체제 : CentOS7 이상을 사용하는 것이 좋습니다. Cuda 및 Cudnn : Pytorch 버전 및 Cuda 버전은 밀접하게 관련되어 있습니다. 예를 들어, pytorch1.9.0은 cuda11.1을 필요로하고 Pytorch2.0.1은 cuda11.3을 필요로합니다. CUDNN 버전도 CUDA 버전과 일치해야합니다. Pytorch 버전을 선택하기 전에 호환 CUDA 및 CUDNN 버전이 설치되었는지 확인하십시오. 파이썬 버전 : Pytorch 공식 지점

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.
