Bermula dengan rangka kerja Flask Python
Bermula dengan rangka kerja Python Flask
Flask ialah rangka kerja web Python yang ringkas dan mudah digunakan yang memberi lebih perhatian kepada fleksibiliti dan ringan, membolehkan pengaturcara membina mengikut keutamaan mereka sendiri. Artikel ini akan memperkenalkan anda kepada konsep asas, pemasangan dan penggunaan Flask, dan menggunakan contoh mudah untuk menunjukkan cara menggunakan Flask untuk membina aplikasi web.
- Apakah itu Flask?
Flask ialah rangka kerja aplikasi web yang ringan berdasarkan Python Ia tidak memerlukan penggunaan sebarang alatan atau perpustakaan khas dan hanya bergantung pada Python itu sendiri untuk menyelesaikan pembinaan dan penggunaan. Pada masa yang sama, Flask juga menyediakan set alat yang fleksibel untuk membina aplikasi web dengan mudah yang memenuhi keperluan anda. Oleh itu, Flask digunakan secara meluas dalam pembangunan aplikasi web bersaiz kecil dan sederhana.
- Pasang Flask
Sebelum kita mula menggunakan Flask, kita perlu memasang Flask terlebih dahulu. Mula-mula buka terminal dan masukkan arahan berikut:
pip install flask
Perintah ini akan memuat turun dan memasang Flask secara automatik daripada repositori perisian Python. Selepas menunggu beberapa minit, Flask akan dipasang. Anda boleh memasukkan arahan berikut untuk menyemak sama ada Flask telah berjaya dipasang:
import flask
Jika tiada ralat dilaporkan, ini bermakna Flask telah berjaya dipasang.
- Konsep asas Flask
Apabila membangunkan aplikasi Flask, anda perlu memahami beberapa konsep asas:
- Objek aplikasi (Objek Aplikasi) : Titik masuk aplikasi Flask, bertanggungjawab untuk memulakan perkhidmatan HTTP respons.
- Penghalaan: Tentukan hubungan pemetaan antara laluan URL dan fungsi pemprosesan.
- Fungsi Lihat: Ia ialah fungsi dalam aplikasi Flask yang mengendalikan permintaan.
- Konteks Permintaan: Flask menyediakan konteks untuk setiap permintaan supaya permintaan itu boleh mengakses maklumat yang berkaitan dengan permintaan dengan mudah.
- Konteks Aplikasi: Flask menyediakan konteks untuk setiap aplikasi Konteks ini akan menyimpan pembolehubah global aplikasi dan beberapa maklumat konfigurasi sepanjang kitaran hayat aplikasi.
- Contoh Aplikasi Web Kelalang Python
Di bawah, mari buat Aplikasi Web Flask yang mudah:
from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello, World!' if __name__ == '__main__': app.run()
Dalam kod di atas, kita mula-mula mengimport modul Flask dan mencipta objek Flask. Kemudian, laluan ditakrifkan menggunakan app.route()
penghias, yang perlu sepadan dengan URL '/'
. Tentukan fungsi paparan hello_world()
lain untuk mengendalikan permintaan, dan akhirnya gunakan kaedah app.run()
untuk memulakan aplikasi.
Selepas menjalankan skrip, pelayan web akan dibuat secara setempat Anda boleh memasukkan http://localhost:5000/
dalam penyemak imbas untuk melihat hasilnya. Hasil yang dipaparkan hendaklah Hello, World!
.
- Laluan dalam Flask
Laluan dalam Flask ditakrifkan menggunakan app.route()
penghias. app.route()
Parameter dalam penghias ialah URL penghalaan, yang boleh ditakrifkan menggunakan rentetan atau ungkapan biasa. Berikut ialah contoh untuk menggambarkan cara mentakrifkan URL laluan yang berbeza:
@app.route('/') def index(): return 'Index Page' @app.route('/hello') def hello(): return 'Hello, World!' @app.route('/user/<username>') def show_user_profile(username): return f'User {username}' @app.route('/post/<int:post_id>') def show_post(post_id): return f'Post {post_id}'
Dalam kod di atas, kami menentukan empat laluan berbeza. '/'
dan '/hello'
masing-masing mentakrifkan dua URL tetap, yang masing-masing mengembalikan Index Page
dan Hello, World!
. '/user/<username>'
dan '/post/<int:post_id>'
ialah laluan dinamik dengan nilai berubah-ubah, yang boleh dipadankan dengan URL yang berbeza dan digunakan untuk memaparkan kandungan yang berbeza.
- Templat dalam Flask
Dalam banyak aplikasi web, kandungan yang berbeza perlu dipaparkan secara dinamik mengikut permintaan pengguna yang berbeza Dalam kes ini, anda perlu menggunakan templat dalam templat kelalang. Dalam Flask, enjin templat Jinja2 digunakan secara lalai.
Templat dalam Flask perlu diletakkan dalam direktori templates
aplikasi. Seterusnya, mari lihat contoh penggunaan templat mudah:
from flask import Flask, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/hello/<name>') def hello(name=None): return render_template('hello.html', name=name) if __name__ == '__main__': app.run()
Dalam kod di atas, kami menggunakan fungsi render_template()
untuk memanggil templat. Nama fail templat ialah hello.html
, dan ia perlu menghasilkan pembolehubah name
. Kami menggunakan parameter kedua fungsi render_template()
untuk menghantar nilai pembolehubah kepada templat. Dalam fail templat, nilai pembolehubah dikeluarkan dengan menggunakan sintaks {{ }}
.
- Fail statik dalam Flask
Dalam Flask, fail statik biasanya merujuk kepada fail seperti JavaScript, CSS dan imej. Fail statik ini secara amnya tidak memerlukan pemprosesan dinamik, jadi ia tidak perlu dikemas kini dengan kerap. Fail statik dalam Flask perlu diletakkan dalam direktori static
aplikasi.
Berikut ialah contoh mudah:
from flask import Flask, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/hello') def hello(): return render_template('hello.html') if __name__ == '__main__': app.run()
Dalam contoh di atas, kami menggunakan fungsi url_for()
untuk memuatkan fail statik. Dalam fail templat, apabila menggunakan fungsi url_for()
, anda perlu memanggilnya seperti berikut:
{{ url_for('static', filename='style.css') }}
Antaranya, 'static'
mewakili nama direktori fail statik dan 'filename'
ialah nama daripada fail statik. Dalam persekitaran sebenar, 'style.css'
hendaklah digantikan dengan nama fail statik yang kami perlukan.
Pada ketika ini, kami telah mempelajari tentang konsep asas, pemasangan, penghalaan, templat dan fail statik rangka kerja Flask Python. Saya berharap melalui pengenalan artikel ini, anda boleh mula menggunakan rangka kerja Flask dengan cepat dan membangunkan aplikasi web Python anda sendiri.
Atas ialah kandungan terperinci Bermula dengan rangka kerja Flask Python. 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.

Untuk membaca giliran dari Redis, anda perlu mendapatkan nama giliran, membaca unsur -unsur menggunakan arahan LPOP, dan memproses barisan kosong. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Dapatkan nama giliran: Namakannya dengan awalan "giliran:" seperti "giliran: my-queue". Gunakan arahan LPOP: Keluarkan elemen dari kepala barisan dan kembalikan nilainya, seperti LPOP Queue: My-Queue. Memproses Baris kosong: Jika barisan kosong, LPOP mengembalikan nihil, dan anda boleh menyemak sama ada barisan wujud sebelum membaca elemen.
