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Flask一步步搭建web应用

Python中文社区  · 公众号  · Python  · 2017-03-14 22:51

正文

專 欄

夏轩,Python中文社区专栏作者。

博客:http://blog.csdn.net/u012734441

  • 1.flask介绍

  • 2.所需工具和环境

  • 3.搭建flaskApp

  • 4.具体程序编写

  • 5.综上

1.flask介绍

flask是一款十分轻量级的python Web应用框架,也被认为是一种微框架,我最初喜欢使用是因为flask中提供的那一套使用的注解跟我当时在公司中使用java开发的系统,里面使用的restful的框架jersey的用法比较像,都十分方便,简洁,等到我熟悉使用flask框架之后,就挺喜欢这种微框架了,使用方便,配置简单,也可以进行克重扩展,满足各自的需求,其中在这些里面还有一个flask restplus,将swagger工具整合到python里面,在进行相应测试的时候十分方便,这个放到下一期再讲。

2.所需工具和环境

这一次运行flask需要使用的flask环境就不在物理机上安装运行了,直接使用上一篇讲述的virtualenv来安装flask,写出来的app demo都是依赖在虚拟环境运行的,以下是我们这次演示所需要的python工具和相应包。

  • pycharm 2016

  • virtualenv

  • pytohn 2.7

  • flask

以pycharm作为python ide, virtualenv以python 2.7创建我们的python运行环境,并用 pip install flask,环境搭建基本就完成了,下面是具体流程。

3.搭建flaskApp


3.1 设置虚拟化环境

打开pycharm,新建工程命名为flaskApp,完成后如下:

现在基本是一个空工程,现在打开控制台,输入以下命令,创建虚拟化环境:

  1. virtualenv venv

控制台输出完成后,将会在当前目录中创建一个venv文件夹,里面是我们运行python的虚拟化环境,在这里我并没有指明使用哪种版本的python环境是因为当前系统默认的环境是python2.7,如果想使用python3.0以上可以参考前一篇文章virtualenv介绍及基本使用来完成。

现在要做的第二步就是启动当前的虚拟化环境,输入命令source venv/bin/active,完成后控制台将会如下所示:

(venv) localhost:flaskApp xiaxuan$ 表示我们的虚拟化环境启动成功,但是现在并不是表示当前pycharm中当前工程的工作环境就是venv中的虚拟化环境,这里要设置pycharm中的python interpreter改为当前项目的运行环境才行。

安装flask的命令如下:

  1. pip install flask

由于虚拟化环境,所以不需要root权限,十分方便。

在安装完相应依赖,设置好python运行环境后,在项目根目录下新建requirements.txt文件,这个文件主要就是记载当前项目安装了那些依赖,文件内容如下:

  1. flask==0.12

  2. Jinja2==2.9.5

这是目前安装的依赖,前面是包名,后面是版本号,由于这个的存在我们可以直接在项目没有安装这些package之前,将所需的package写进来,然后在控制台使用pip install -r requirements.txt,就可以将这些依赖全部安装进来。

3.2 搭建flask工作目录

一个完整的flask项目的完整目录以及基本的如下所示:

  • test: 测试文件的位置

  • templates: html文件存放位置

  • static: 静态文件css和js存放位置

  • views.py: 主要接口编写文件,目前是所有的接口都写在这里,但是实质上要进行一定的分模块写接口,这个涉及到的技术是blueprint,这个在后期进行讲解。

  • models.py: 对象的定义

  • run.py: 启动运行文件

  • config.py: 配置文件

  • manager.py: 用于启动程序以及其他的程序任务

以上就是简单的flask项目基本目录。

4. 具体程序编写

4.1源码

views.py:

  1. # cong:utf-8


  2. from flask import jsonify

  3. from flask import render_template


  4. from app import app



  5. @app.route("/")

  6. def index():

  7.    return render_template("index.html")



  8. @app.route("/hello", methods=['GET', ])

  9. def hello():

  10.    return jsonify(msg="hello world!")

上图提供两个接口,一个是渲染视图index.html,一个是返回json结果,较为简单,而在flask中接口的路由就是一个简简单单的注解app.route完成的,指定是哪一种http请求访问也是非常简单的,指定methods即可,methods是一个数组,即GET,POST可以同时在一个请求之中,但是我们在写接口的时候,一般都会区分清楚。

在上面有一个

from app import app,这个需要提一下,这个在app包中的init.py文件之中声明的,如下:



  1. class="md-section-divider">


  2. # coding:utf-8


  3. from flask import Flask


  4. app = Flask(__name__)


  5. from app import views




  6. class="md-section-divider">

在这里声明了app对象,在views中我们引用了app,同时在下面一个文件run.py中,app起着启动整个项目的作用,run.py源码如下:



  1. class="md-section-divider">


  2. # coding:utf-8

  3. from app import app


  4. if __name__ == '__main__':

  5.    app.run()

十分简单明了,app.run()整个项目便运行起来了,在这里运行的时候,项目是默认的端口为5000,如果需要指定端口,app.run()方法中指定port即可。

4.2 运行

启动run.py后,控制台如下:

控制台输出已经在5000端口上运行起来,现在我们请求http://localhost:5000,转向界面为:

这是先前views.py中的第一个接口,渲染index.html,index.html中的内容就是hello world

访问第二个接口,url为http://localhost:5000/hello,结果如下:

返回json数据。

5. 综上

  • flask这种微框架搭建和运行都是一种比较简单的事情,但是在面对一些并发量比较高的场景的时候,基本就支撑不住了,后续讲述如何应对这一种场景。

  • 在多模块项目编写的时候,接口就不能放在一个views.py文件之中,需要分模块存放,这个涉及到了blueprint技术,在下一期中将讲述这个。

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