Python Flask系列完整示例

Flask是一個Python Web框架，在Python社區中非常流行。在本文中，我們將深入探討一些常見的Flask功能和技巧，包括路由、模板、表單、數據庫和部署。

一、路由

Flask使用路由來映射請求的URL到你的處理程序。在Flask路由中，你只需要定義一個函數，這個函數處理特定的URL，並返回一個響應

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return 'Hello, World!'

在示例中，我們使用了兩個概念：裝飾器（@app.route(‘/’)）和函數（def index()）。被裝飾的函數index()將處理’/『這個URL，返回’Hello, World!’這個字符串

二、模板

模板是用於呈現響應的HTML文件。 Flask支持Jinja2模板引擎，它允許你插入動態數據到HTML模板中。在Flask中，模板是嵌入到應用的包中，所以我們需要指定模板目錄的位置。

from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html', name='Flask')

#index.html
<!doctype html>

  
    Flask
  
  
    <h1>Hello, {{ name }}!</h1>

在這個示例中，我們渲染名為index.html的模板，並將’name’參數傳遞給模板。模板中使用替換機制，在 {{ name }}處插入Flask。

三、表單

表單是Web應用程序中常見的一部分。Flask提供了一個簡單而強大的表單系統，可以輕鬆處理表單輸入和驗證。在Flask中，表單是表示為Python類。表單輸入可以通過請求對象中的form屬性進行訪問。

from flask_wtf import FlaskForm
from wtforms import StringField, SubmitField
from wtforms.validators import DataRequired

class NameForm(FlaskForm):
    name = StringField('Name:', validators=[DataRequired()])
    submit = SubmitField('Submit')

在這個示例中，我們定義了一個表單類NameForm。這個類包含一個名為name的文本字段和一個名為submit的提交按鈕。通過將DataRequired驗證器傳遞給字段，我們確保表單輸入不為空。在應用程序中，我們可以使用這個類來處理表單輸入並驗證。

四、數據庫

在Web應用程序中，經常需要將數據存儲在持久化存儲中。Flask中最流行的數據庫工具是SQLAlchemy，它提供了一個簡單而有效的方法來處理關係數據庫。使用SQLAlchemy，你可以定義模型類來代表數據庫中的表。

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///data.db'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
db = SQLAlchemy(app)

class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
    email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)

    def __repr__(self):
        return '<User %r>' % self.username

在示例中，我們定義了一個名為User的模型類。這個類繼承了SQLAlchemy的Model類，並定義了三個屬性：id，username和email。這些屬性分別代表數據庫的表中的主鍵、用戶名和電子郵件地址。

五、部署

部署Web應用程序非常容易，尤其是在現代雲平台上。我的建議是使用Docker和Kubernetes進行部署。你可以使用Docker容器打包你的應用程序，並使用Kubernetes部署到多個節點上。這樣可以提高你的應用程序的可用性和可擴展性。

# Dockerfile
FROM python:3.8-slim-buster

WORKDIR /app

COPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip3 install --user -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python3","-u","app.py"]

# Kubernetes YAML
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: flask-app
spec:
  replicas: 5
  selector:
    matchLabels:
      app: flask-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: flask-app
    spec:
      containers:
      - name: flask-app
        image: username/flask-app:latest
        ports:
        - containerPort: 5000

在這個示例中，我們在Docker中打包了我們的應用程序，並將其發佈到Kubernetes中的多個節點中。在部署Kubernetes服務時，請注意定義正確的資源限制和存儲。否則你的應用程序可能會遇到性能瓶頸和存儲問題。

原創文章，作者：INKHJ，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hk/n/374716.html