Ce tutoriel conclut une série en trois parties sur la construction d'API RESTful avec Flask, démontrant une approche ORM-Agnostique à l'aide de flacon. Contrairement aux versements précédents qui reposaient sur Sqlalchemy, cette méthode résume le mappeur relationnel d'objet (ORM), offrant une flexibilité pour travailler avec n'importe quel orm.
L'exemple de l'application reste cohérent pour plus de clarté, bien qu'il utilise sqlalchemy en interne. Le tutoriel présente comment adapter cette approche à d'autres orms.
Installation de dépendance
pour commencer, installez la dépendance nécessaire:
pip install Flask-Restful
Configuration de l'application
Supprimez tout code des pièces du didacticiel précédentes pour un démarrage propre. La configuration de l'application est modifiée comme suit:
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
gère la validation des données du formulaire.
Test
Le test est identique au tutoriel précédent. Les URL de routage restent inchangées.
Conclusion
Cette dernière partie démontre la construction d'API RESTful indépendante de l'ORM avec Flask, terminant la série. Une exploration plus approfondie des méthodes couvertes est encouragée, en s'appuyant sur les connaissances fondamentales présentées.
Ce message comprend des contributions d'Esther Vaati, développeur de logiciels et écrivain pour Envato TUTS.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

NumpyArraysarebetterFornumericalOperations andMulti-dimensionaldata, tandis que la réalisation de la réalisation

NumpyArraysareBetterForheAVYVumericalComputing, tandis que la réalisation de points contraints de réalisation.1) NumpyArraySoFerversATACTORATIONS ajusté pour les données

CTYPESALLOWSCREATINGAndMANIPulationc-styLearRaySInpython.1) UsectypeStOinterfaceWithClibraryForPerformance.2) Createc-stylearRaysFornumericalComptations.3) PassArrayStocfunction

Inpython, une "liste" isaversatile, mutablesencethatcanholdmixed datatypes, tandis que "tableau" est une cohérence homogène, une séquestre.

Pythonlistsandarraysarebothmutable.1) listsaxiblendupportheterogeneousdatabutarelessmemory-efficace.2) ArraysareMoreMory-EfficientForHomogeneousDatabutlessversatile, nécessitant un niveaumorypecodeusagetoavoiderrors.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Le choix de Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Si vous avez besoin de développement rapide, de traitement des données et de conception du prototype, choisissez Python; 2) Si vous avez besoin de performances élevées, de faible latence et de contrôle matériel, choisissez C.

En investissant 2 heures d'apprentissage Python chaque jour, vous pouvez améliorer efficacement vos compétences en programmation. 1. Apprenez de nouvelles connaissances: lire des documents ou regarder des tutoriels. 2. Pratique: Écrivez du code et complétez les exercices. 3. Revue: consolider le contenu que vous avez appris. 4. Pratique du projet: Appliquez ce que vous avez appris dans les projets réels. Un tel plan d'apprentissage structuré peut vous aider à maîtriser systématiquement Python et à atteindre des objectifs de carrière.


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Navigateur d'examen sécurisé
Safe Exam Browser est un environnement de navigation sécurisé permettant de passer des examens en ligne en toute sécurité. Ce logiciel transforme n'importe quel ordinateur en poste de travail sécurisé. Il contrôle l'accès à n'importe quel utilitaire et empêche les étudiants d'utiliser des ressources non autorisées.

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom
L'éditeur open source le plus populaire

Adaptateur de serveur SAP NetWeaver pour Eclipse
Intégrez Eclipse au serveur d'applications SAP NetWeaver.

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Listes Sec
SecLists est le compagnon ultime du testeur de sécurité. Il s'agit d'une collection de différents types de listes fréquemment utilisées lors des évaluations de sécurité, le tout en un seul endroit. SecLists contribue à rendre les tests de sécurité plus efficaces et productifs en fournissant facilement toutes les listes dont un testeur de sécurité pourrait avoir besoin. Les types de listes incluent les noms d'utilisateur, les mots de passe, les URL, les charges utiles floues, les modèles de données sensibles, les shells Web, etc. Le testeur peut simplement extraire ce référentiel sur une nouvelle machine de test et il aura accès à tous les types de listes dont il a besoin.
