


Mengimbas Perjalanan Saya: Membina Apl Fullstack Penyenaraian Hartanah Pemula
Semasa saya mula belajar Python, saya tidak tahu ke mana perjalanan itu akan membawa saya. Saya masih ingat menyelami tutorial Python, bergelut dengan konsep asas seperti gelung, fungsi dan pengaturcaraan berorientasikan objek. Cepat ke hari ini, saya telah membina apl Penyenaraian Hartanah tindanan penuh menggunakan gabungan Flask untuk bahagian belakang dan React untuk bahagian hadapan. Projek ini bukan sahaja satu cabaran tetapi juga pengalaman pembelajaran yang luar biasa yang membantu saya berkembang sebagai pembangun. Izinkan saya membawa anda melalui perjalanan ini dan menyerlahkan beberapa aspek utama yang saya pelajari semasa membina apl ini.
Permulaan: Mempelajari Asas Python
Apabila saya mula menggunakan Python, saya tahu ia adalah bahasa yang serba boleh dan mesra pemula. Walau bagaimanapun, seperti kebanyakan pemula, saya menghadapi bahagian cabaran saya. Memahami sintaks, mempelajari cara menyahpepijat dan membiasakan diri dengan perpustakaan Python adalah semua halangan yang perlu saya atasi. Saya menghabiskan berjam-jam bekerja pada projek kecil, seperti kalkulator mudah dan apl CLI senarai tugasan, untuk memahami perkara asas.
Latihan asas ini membuahkan hasil apabila saya mula bekerja pada apl Penyenaraian Hartanah saya. Asas Python adalah penting untuk menulis kod yang bersih dan cekap, terutamanya semasa membuat model dan mengendalikan data untuk apl.
Saya bermula dengan membina bahagian belakang menggunakan Flask, rangka kerja web yang ringan. Flask mudah digunakan, tetapi ia juga memerlukan pemahaman yang baik tentang asas Python. Langkah awal saya melibatkan penyediaan persekitaran maya dan penstrukturan projek, memastikan semua pustaka yang diperlukan telah dipasang, seperti SQLAlchemy untuk ORM (Pemetaan Perhubungan Objek), yang memudahkan interaksi pangkalan data.
Membina Bahagian Belakang dengan Kelalang
Bagian belakang apl Penyenaraian Hartanah direka untuk mengendalikan pengesahan pengguna, penyenaraian hartanah, aplikasi dan senarai hajat. Ini memerlukan saya membuat beberapa model, termasuk Pengguna, Harta dan Aplikasi, masing-masing dengan set medan dan perhubungannya sendiri.
Berikut ialah coretan cara saya mentakrifkan model Pengguna menggunakan SQLAlchemy:
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy db = SQLAlchemy() class User(db.Model): __tablename__ = 'users' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) username = db.Column(db.String(50), unique=True, nullable=False) email = db.Column(db.String(100), unique=True, nullable=False) password = db.Column(db.String(100), nullable=False) # Relationships properties = db.relationship('Property', backref='owner', lazy=True)
Coretan kod ini menunjukkan penciptaan model Pengguna dengan medan seperti nama pengguna, e-mel dan kata laluan. Saya juga menyediakan perhubungan satu-ke-banyak dengan model Hartanah, yang penting untuk memautkan pengguna (ejen) kepada hartanah yang mereka senaraikan.
Menangani Cabaran Frontend dengan React
Walaupun bahagian belakang kebanyakannya mudah kerana kebiasaan saya dengan Python, bahagian hadapan memberikan cabaran baharu. Saya memilih React untuk seni bina berasaskan komponen dan ekosistem yang bertenaga. Walau bagaimanapun, pembelajaran React bermakna menyelam ke dalam JavaScript – bahasa yang saya kurang biasa.
Saya bermula dengan mencipta komponen boleh guna semula untuk bahagian aplikasi yang berbeza, seperti halaman penyenaraian harta, halaman pendaftaran pengguna dan halaman pengurusan aplikasi. Sebagai contoh, komponen PropertyAgent membenarkan ejen membuat, mengedit dan memadamkan penyenaraian harta:
import React, { useState, useEffect } from 'react'; import axios from 'axios'; import './PropertyAgent.css'; const PropertiesAgent = () => { const [properties, setProperties] = useState([]); const [newProperty, setNewProperty] = useState({ title: '', description: '', price: '', location: '', property_type: 'Apartment' }); const [error, setError] = useState(''); const [success, setSuccess] = useState(''); useEffect(() => { fetchProperties(); }, []); const fetchProperties = async () => { try { const response = await axios.get('/properties', { headers: { Authorization: `Bearer ${localStorage.getItem('token')}` } }); setProperties(response.data || []); } catch (error) { setError('Error fetching properties'); } }; const handleCreateProperty = async (event) => { event.preventDefault(); try { await axios.post('/properties', newProperty, { headers: { Authorization: `Bearer ${localStorage.getItem('token')}` } }); setSuccess('Property created successfully!'); fetchProperties(); } catch (error) { setError('Error creating property'); } }; return ( <div> {/* JSX for rendering the properties and the form to create a new property */} </div> ); }; export default PropertiesAgent;
Coretan kod ini menggambarkan penggunaan cangkuk React (useState dan useEffect) untuk mengurus keadaan dan mengendalikan kesan sampingan, seperti mengambil data daripada API bahagian belakang.
Aspek Teknikal Berguna: Memahami Sifat Asynchronous JavaScript
Salah satu aspek terpenting yang saya pelajari semasa bekerja dengan React dan JavaScript ialah cara mengendalikan operasi tak segerak. Sifat JavaScript yang tidak menyekat dan tidak segerak boleh menjadi agak menakutkan bagi pemula, terutamanya apabila berurusan dengan panggilan API.
Sebagai contoh, mengambil data dari bahagian belakang memerlukan penggunaan fungsi tak segerak dengan sintaks tak segerak/menunggu:
const fetchProperties = async () => { try { const response = await axios.get('/properties', { headers: { Authorization: `Bearer ${localStorage.getItem('token')}` } }); setProperties(response.data || []); } catch (error) { setError('Error fetching properties'); } };
Menggunakan async/menunggu menjadikan kod lebih mudah dibaca dan lebih mudah untuk nyahpepijat berbanding menggunakan janji. Ia juga memastikan data diambil sebelum sebarang operasi yang bergantung pada data itu dilaksanakan, yang penting untuk mengekalkan pengalaman pengguna yang lancar.
Mengimbas Kembali: Pertumbuhan daripada Asas Python kepada Pembangunan Timbunan Penuh
Mengimbas kembali, perjalanan daripada mempelajari asas Python kepada membina aplikasi tindanan penuh telah sangat bermanfaat. Saya bukan sahaja telah meningkatkan kemahiran pengekodan saya tetapi juga memperoleh pengalaman berharga dalam bekerja dengan teknologi dan rangka kerja yang berbeza.
Membina apl Penyenaraian Hartanah ini mengajar saya kepentingan mempunyai asas yang kukuh dalam asas pengaturcaraan. Ia juga mengukuhkan idea bahawa pembelajaran tidak pernah berhenti dalam pembangunan perisian. Sentiasa ada rangka kerja, perpustakaan atau alat baharu untuk dikuasai dan setiap projek membentangkan set cabaran uniknya sendiri.
Salah satu aspek yang paling memuaskan dalam perjalanan ini ialah melihat apl itu dihidupkan. Daripada menyediakan bahagian belakang hingga mengendalikan pengesahan pengguna dan membina komponen bahagian hadapan yang dinamik dan responsif, setiap langkah ialah peluang pembelajaran.
Kesimpulan
Kesimpulannya, mengusahakan aplikasi Penyenaraian Hartanah ini merupakan pengalaman yang tidak ternilai yang menyerlahkan kepentingan ketabahan, pembelajaran berterusan dan keterbukaan untuk menangani cabaran baharu. Sambil saya terus berkembang sebagai pembangun, saya teruja tentang masa depan dan kemahiran serta pengetahuan baharu yang akan saya perolehi.
Jika anda baru bermula, nasihat saya ialah teruskan pengekodan, teruskan belajar dan jangan takut untuk mengambil projek yang mendorong anda keluar dari zon selesa anda. Setiap pepijat yang anda betulkan, setiap teknologi baharu yang anda pelajari dan setiap projek yang anda selesaikan adalah selangkah lebih dekat untuk menjadi pembangun yang mahir.
https://github.com/migsldev/real_estate_listing_app
Atas ialah kandungan terperinci Mengimbas Perjalanan Saya: Membina Apl Fullstack Penyenaraian Hartanah Pemula. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
