


Membina SaaS Lebih Pantas dengan Ercas untuk SaaS: Templat untuk Penggodam Indie
pengenalan
Penggodaman indie berkembang pesat dalam melancarkan idea dengan cepat, tetapi pembangun bahagian belakang, terutamanya di Nigeria, menghadapi cabaran yang ketara: sumber terhad, penyepaduan pembayaran yang kompleks dan keluk pembelajaran yang curam untuk membina sistem langganan yang teguh. Isu ini melambatkan perjalanan dari konsep ke pelaksanaan.
Ercas untuk SaaS (EFS), templat Reflex.dev direka untuk memudahkan pengurusan langganan dan pembayaran untuk aplikasi SaaS. Templat ini memperkasakan pembangun dengan pengesahan pra-bina, logik langganan dan penyepaduan pembayaran dengan ErcasPay API, mengurangkan masa pembangunan dan membolehkan pelancaran yang lebih pantas.
Artikel ini menunjukkan cara menggunakan templat, menyerlahkan cirinya dan menawarkan panduan langkah demi langkah untuk membantu pembangun memulakan projek SaaS mereka.
Ciri-ciri utama
Pengurusan Langganan: Pemalam menyokong pelan bulanan dengan tarikh mula dan tamat, logik pembaharuan dan pengendalian tamat tempoh pelan.
Penyepaduan Pembayaran: Ia juga mengandungi pengendalian pembayaran yang diprakonfigurasikan menggunakan API ErcasPay untuk transaksi selamat.
Pengesahan Pengguna: Pendaftaran sedia dibuat dan fungsi log masuk untuk pengurusan pengguna.
Halaman Harga Boleh Disesuaikan: Halaman berfungsi yang memerlukan pengetahuan penggayaan yang minimum.
Skalabiliti: Bahagian terbaik ialah reka bentuk modular yang membolehkan anda menambah ciri dan menyesuaikan projek apabila SaaS anda berkembang.
Keperluan projek
Perkara berikut diperlukan untuk projek ini:
- Python 3.8 : Ia diperlukan untuk menjalankan kod Python anda
- refleks: Rangka kerja Python untuk membina apl web tindanan penuh menggunakan kod Python (langkah pemasangan akan disediakan dalam tutorial)
- Pengetahuan asas Python dan penggunaan rangka kerja web Python refleks.
- Akses kepada API ErcasPay dan token API. Buat akaun di ErcasPay untuk mendapatkan token API. Anda juga boleh mengakses dokumen di sini.
Bagaimana untuk memasang EFS
Ikuti langkah di bawah untuk memasang EFS pada persekitaran setempat anda:
a. Cipta folder baharu menggunakan terminal atau command prompt dengan arahan di bawah:
mkdir saas_project
b. Buka folder ini dengan arahan di bawah:
cd saas_project
c. Klon repositori Ercas-for-saas pada Github dengan arahan di bawah:
git clone https://github.com/Omotunde2005/Ercas-for-saas.git
Ini akan mencipta folder baharu bernama Ercas-for-saas dalam folder saas_project. Buka folder Ercas-for-saas dalam editor kod seperti Vscode atau Pycharm (Sebaik-baiknya Vscode).
Memahami fail projek
Folder Ercas-for-saas mempunyai struktur fail seperti di bawah:
mkdir saas_project
Fail ini disusun mengikut struktur fail aplikasi refleks. Baca panduan ini untuk memahami struktur fail refleks dan gambaran keseluruhan rangka kerja refleks. Setiap folder dan kandungannya cukup jelas. Tetapi untuk kejelasan, mari kita terokai folder utama dan failnya:
- Folder ercas_saas ialah tempat yang paling banyak anda gunakan. Ia mengandungi halaman apl anda, model pangkalan data, penggayaan, dsb.
- Folder komponen mengandungi komponen refleks yang digunakan dalam pemalam.
- Folder halaman mengandungi templat web yang kerap digunakan dalam aplikasi Saas (papan pemuka, rumah, log masuk, harga, pendaftaran). Komen kod dalam setiap fail akan membimbing anda tentang perkara yang dilakukan oleh setiap fungsi atau utiliti.
- Folder keadaan mengandungi Negeri yang digunakan dalam apl. Baca lebih lanjut tentang keadaan dalam Reflex di sini.
- Fail ercas_saas.py ialah fail utama untuk apl anda. Anda boleh menambah setiap halaman dalam apl anda terus dalam fail ini. Ini membolehkan anda menjejaki setiap halaman web dalam apl anda.
- Fail ercas_api.py ialah klien API untuk ErcasPay API. Ia mengendalikan semua permintaan kepada API ErcasPay yang membolehkan anda menerima bayaran daripada pengguna dan mengesahkan langganan mereka.
- Fail models.py mengandungi maklumat tentang model dan skema pangkalan data.
Cara menjalankan pemalam EFS secara setempat
Buka projek EFS di terminal. dan ikuti langkah di bawah untuk menjalankan pemalam EFS secara setempat:
a. Cipta persekitaran maya baharu dengan virtualenv dalam Python (pasang virtualenv jika anda tidak memilikinya):
cd saas_project
b. Aktifkan persekitaran maya:
Windows:
git clone https://github.com/Omotunde2005/Ercas-for-saas.git
Linux/macOS
assets/ favicon.io ercas_saas/ components/ __init__.py container.py pages/ __init__.py dashboard.py home.py login.py pricing.py signup.py state/ __init__.py app.py auth.py base.py __init__.py ercas_api.py ercas_saas.py models.py .gitignore ReadMe.md requirements.txt rxconfig.py test.py
c. Pasang keperluan projek dengan arahan di bawah:
virtualenv env
d. Pasang pakej passlib[bcrypt] untuk pencincangan kata laluan dengan arahan di bawah (Ini tidak termasuk dalam requirements.txt kerana ia mempunyai proses pemasangan khas):
.env\Scripts\activate
e. Mulakan refleks dengan arahan di bawah
source/bin/activate
Ini akan mencipta folder .web baharu dalam projek. Folder ini akan mengandungi keperluan bahagian hadapan untuk apl anda. Dalam kebanyakan kes, anda tidak perlu bekerja dengan folder ini. Refleks mengendalikan bahagian hadapan untuk anda.
f. Cipta pangkalan data baharu daripada skema sedia ada dengan arahan di bawah:
mkdir saas_project
Ini juga akan mencipta fail saas.db baharu dalam projek anda.
g. Cipta fail .env baharu untuk pembolehubah persekitaran seperti token ErcasPay API. Ia digunakan dalam apl untuk mengesahkan dengan API. Sebagai permulaan, dapatkan token API ujian dengan menyediakan akaun anda di ErcasPay.
h. Akhir sekali, jalankan projek dengan arahan di bawah:
cd saas_project
Projek ini akan dijalankan pada port 3000 secara lalai supaya anda boleh mengaksesnya di http://localhost:3000/ pada pc anda.
Penyuntingan dan penyesuaian
Projek ini mengandungi templat siap sedia yang boleh anda sesuaikan mengikut keperluan khusus anda. Contoh penyesuaian termasuk, menambah halaman baharu, fon, penggayaan, dll. Lihat dokumentasi refleks untuk mendapatkan lebih banyak idea.
Kesimpulan
Ercas untuk SaaS ialah alat yang berkuasa untuk penggodam indie dan pembangun yang ingin melancarkan aplikasi SaaS dengan cepat. Dengan memanfaatkan templat Reflex.dev, anda boleh memintas kerumitan pengesahan, pembayaran dan pengurusan langganan. Tutorial ini telah menunjukkan kepada anda cara memasang, menjalankan dan menyesuaikan projek, memperkasakan anda untuk menumpukan pada membina perisian yang hebat dan bukannya mencipta semula roda.
Mula menggunakan Ercas untuk SaaS hari ini dan mempercepatkan perjalanan anda ke kejayaan SaaS!
Atas ialah kandungan terperinci Membina SaaS Lebih Pantas dengan Ercas untuk SaaS: Templat untuk Penggodam Indie. 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.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

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.

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.

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.

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.

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
