Dieses Tutorial schließt eine dreiteilige Serie zum Aufbau von Rastful-APIs mit Flask ab, wodurch ein orm-agnostischer Ansatz unter Verwendung von Flask-restvoll zeigt. Im Gegensatz zu den vorherigen Raten, die sich auf SQLAlchemy stützten, wird diese Methode den Objektrelations-Mapper (ORM) abstrahiert, der Flexibilität bietet, mit einer beliebigen ORM zu arbeiten.
Die Beispielanwendung bleibt für Klarheit konsistent, obwohl sie sqlalchemy intern verwendet. Das Tutorial zeigt, wie Sie diesen Ansatz an andere Ormen anpassen können.
Abhängigkeitsinstallation
Installieren Sie zu Beginn die erforderliche Abhängigkeit:
pip install Flask-Restful
Anwendungsaufbau
Entfernen Sie den Code aus den vorherigen Tutorial -Teilen für einen sauberen Start. Die Anwendungskonfiguration wird wie folgt geändert:
flask_app/my_app/__init__.py
from flask import Flask from flask_restful import Api app = Flask(__name__) api = Api(app)
flask_app/my_app/product/views.py
import json from flask import request, Blueprint, abort from my_app import db, app, api from my_app.product.models import Product from flask_restful import Resource, reqparse catalog = Blueprint('catalog', __name__) parser = reqparse.RequestParser() parser.add_argument('name', type=str) parser.add_argument('price', type=float) @catalog.route('/') @catalog.route('/home') def home(): return "Welcome to the Catalog Home." # FLASK RESTFUL ENDPOINTS class ProductApi(Resource): def get(self, id=None, page=1): if not id: products = Product.query.paginate(page, 10).items else: products = [Product.query.get(id)] if not products: abort(404) res = {} for product in products: res[product.id] = { 'name': product.name, 'price': product.price, } return json.dumps(res) def post(self): args = parser.parse_args() name = args['name'] price = args['price'] product = Product(name, price) db.session.add(product) db.session.commit() res = {} res[product.id] = { 'name': product.name, 'price': product.price, } return json.dumps(res) api.add_resource( ProductApi, '/api/product', '/api/product/<id>', '/api/product/<id>/<page>' )</page></id></id>
reqparse
behandelt die Formulardatenvalidierung.
testen
Tests ist identisch mit dem vorherigen Tutorial. Die Routing -URLs bleiben unverändert.
Schlussfolgerung
Dieser letzte Teil zeigt, dass das Erstellen von orm-unabhängigen erholsamen APIs mit Flask aufgebaut wird und die Serie vervollständigt. Weitere Untersuchungen der abgedeckten Methoden werden gefördert und auf dem vorgestellten grundlegenden Wissen aufgebaut.
Dieser Beitrag enthält Beiträge von Esther Vaati, einem Softwareentwickler und Autor für Envato -Tuts.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBauen Sie erholsame APIs mit Flask: Orm unabhängig. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.


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