プロジェクト概要
このプロジェクトは、Flask と MySQL で構築された タスク マネージャー アプリ です。タスクを管理するためのシンプルな RESTful API を提供し、基本的な CRUD (作成、読み取り、削除) 操作を示します。
このアプリケーションは、Flask アプリケーションを Docker を使用してコンテナ化し、MySQL データベースに接続する方法を理解するのに最適です。
特徴
- 新しいタスクを追加
- すべてのタスクを表示
- ID でタスクを削除
Flask コード: app.py
from flask import Flask, request, jsonify import mysql.connector from mysql.connector import Error app = Flask(__name__) # Database connection function def get_db_connection(): try: connection = mysql.connector.connect( host="db", user="root", password="example", database="task_db" ) return connection except Error as e: return str(e) # Route for the home page @app.route('/') def home(): return "Welcome to the Task Management API! Use /tasks to interact with tasks." # Route to create a new task @app.route('/tasks', methods=['POST']) def add_task(): task_description = request.json.get('description') if not task_description: return jsonify({"error": "Task description is required"}), 400 connection = get_db_connection() if isinstance(connection, str): # If connection fails return jsonify({"error": connection}), 500 cursor = connection.cursor() cursor.execute("INSERT INTO tasks (description) VALUES (%s)", (task_description,)) connection.commit() task_id = cursor.lastrowid cursor.close() connection.close() return jsonify({"message": "Task added successfully", "task_id": task_id}), 201 # Route to get all tasks @app.route('/tasks', methods=['GET']) def get_tasks(): connection = get_db_connection() if isinstance(connection, str): # If connection fails return jsonify({"error": connection}), 500 cursor = connection.cursor() cursor.execute("SELECT id, description FROM tasks") tasks = cursor.fetchall() cursor.close() connection.close() task_list = [{"id": task[0], "description": task[1]} for task in tasks] return jsonify(task_list), 200 # Route to delete a task by ID @app.route('/tasks/<task_id>', methods=['DELETE']) def delete_task(task_id): connection = get_db_connection() if isinstance(connection, str): # If connection fails return jsonify({"error": connection}), 500 cursor = connection.cursor() cursor.execute("DELETE FROM tasks WHERE id = %s", (task_id,)) connection.commit() cursor.close() connection.close() return jsonify({"message": "Task deleted successfully"}), 200 if __name__ == "__main__": app.run(host='0.0.0.0') </task_id>
MySQL データベースのセットアップ スクリプト
init-db.sql という名前の MySQL スクリプトを作成して、データベースとタスク テーブルを設定します。
init-db.sql スクリプトを作成するには、次の手順に従います。
プロジェクト ディレクトリに新しい ファイルを作成します:
プロジェクト フォルダーに移動し、init-db.sql
という名前の新しいファイルを作成します。
SQL コマンドを追加して、データベースとタスク テーブルを設定します:
テキスト エディタで init-db.sql を開き、次の SQL コマンドを追加します。
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS task_db; USE task_db; CREATE TABLE IF NOT EXISTS tasks ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, description VARCHAR(255) NOT NULL );
ファイルを保存します。
docker-compose.yml が配置されているプロジェクト フォルダーに、ファイルを init-db.sql として保存しました。 .
docker-compose.yml 内:
docker-compose.yml ファイルには、このスクリプトを指すボリューム構成があります。
以下は docker-compose.yml ファイルです
Docker の構成
docker-compose.yml:
version: '3' services: db: image: mysql:5.7 environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: example MYSQL_DATABASE: task_db ports: - "3306:3306" volumes: - db_data:/var/lib/mysql - ./init-db.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init-db.sql web: build: . ports: - "5000:5000" depends_on: - db environment: FLASK_ENV: development volumes: - .:/app volumes: db_data:
この構成により、MySQL コンテナの起動時に init-db.sql スクリプトが実行されて、task_db データベースを作成し、tasks テーブルを作成します。
注: docker-entrypoint-initdb.d/ ディレクトリは、MySQL コンテナによって使用されます。 🎜>.sql コンテナーの初回起動時のスクリプト。
説明:1. version: '3': 使用されている Docker Compose のバージョンを指定します。
2.サービス:
- データベース:
- image: mysql:5.7: MySQL 5.7 イメージを使用します。
-
environment: MySQL コンテナの環境変数を設定します。
- MYSQL_ROOT_PASSWORD: MySQL の root パスワード。
- MYSQL_DATABASE: 起動時に作成されるデータベース。
- ports: MySQL コンテナのポート 3306 をホストのポート 3306 にマップします。
-
ボリューム:
- db_data:/var/lib/mysql: db_data. という名前の Docker ボリュームにデータベース データを永続化します。
- ./init-db.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init-db.sql: init-db.sql スクリプトを MYSQL コンテナの初期化ディレクトリに追加し、コンテナの起動時に実行されるようにします。
-
ウェブ:
- build: .: 現在のディレクトリの Dockerfile を使用して、Flask アプリの Docker イメージをビルドします。
- ports: Flask アプリのポート 5000 をホストのポート 5000 にマッピングします。
- depends_on: db サービスが Web サービスより前に開始されるようにします。
- environment: Flask の環境変数を設定します。
- volumes: 現在のプロジェクト ディレクトリをコンテナ内の /app ディレクトリにマウントします。 ### ボリュームセクション: db_data: コンテナーの再起動間で MySQL データを保持するための名前付きボリューム db_data を定義します。
Flask アプリのビルド手順を定義します:
from flask import Flask, request, jsonify import mysql.connector from mysql.connector import Error app = Flask(__name__) # Database connection function def get_db_connection(): try: connection = mysql.connector.connect( host="db", user="root", password="example", database="task_db" ) return connection except Error as e: return str(e) # Route for the home page @app.route('/') def home(): return "Welcome to the Task Management API! Use /tasks to interact with tasks." # Route to create a new task @app.route('/tasks', methods=['POST']) def add_task(): task_description = request.json.get('description') if not task_description: return jsonify({"error": "Task description is required"}), 400 connection = get_db_connection() if isinstance(connection, str): # If connection fails return jsonify({"error": connection}), 500 cursor = connection.cursor() cursor.execute("INSERT INTO tasks (description) VALUES (%s)", (task_description,)) connection.commit() task_id = cursor.lastrowid cursor.close() connection.close() return jsonify({"message": "Task added successfully", "task_id": task_id}), 201 # Route to get all tasks @app.route('/tasks', methods=['GET']) def get_tasks(): connection = get_db_connection() if isinstance(connection, str): # If connection fails return jsonify({"error": connection}), 500 cursor = connection.cursor() cursor.execute("SELECT id, description FROM tasks") tasks = cursor.fetchall() cursor.close() connection.close() task_list = [{"id": task[0], "description": task[1]} for task in tasks] return jsonify(task_list), 200 # Route to delete a task by ID @app.route('/tasks/<task_id>', methods=['DELETE']) def delete_task(task_id): connection = get_db_connection() if isinstance(connection, str): # If connection fails return jsonify({"error": connection}), 500 cursor = connection.cursor() cursor.execute("DELETE FROM tasks WHERE id = %s", (task_id,)) connection.commit() cursor.close() connection.close() return jsonify({"message": "Task deleted successfully"}), 200 if __name__ == "__main__": app.run(host='0.0.0.0') </task_id>この Dockerfile は、Flask アプリ用の軽量 Python 環境をセットアップします。
1.ベースイメージ: 最小限の Python ランタイムに python:3.9-slim を使用します。
作業ディレクトリ: /app を作業ディレクトリとして設定します。
2.依存関係:requirements.txt をコピーし、pip 経由で依存関係をインストールします。
3.ツールのインストール: サービスの準備状況を確認するために wait-for-it をインストールします。
4.アプリケーション コード: すべてのアプリ コードをコンテナーにコピーします。
5.起動コマンド: app.py を起動する前に wait-for-it を実行して、MySQL DB (db:3306) の準備が整っていることを確認します。
Requirements.txt ファイル
この requirements.txt は、Python プロジェクトが Web アプリケーションの構築に Flask フレームワーク と mysql-connector-python を必要とすることを指定します。 との接続と対話用MySQL データベース。これらのパッケージは、イメージのビルド プロセス中に pip install -r required.txt が実行されるときに、Docker コンテナー内にインストールされます。これにより、Flask サーバー を実行し、MySQL データベース と通信するために必要なツールがアプリに確実に備わります。
from flask import Flask, request, jsonify import mysql.connector from mysql.connector import Error app = Flask(__name__) # Database connection function def get_db_connection(): try: connection = mysql.connector.connect( host="db", user="root", password="example", database="task_db" ) return connection except Error as e: return str(e) # Route for the home page @app.route('/') def home(): return "Welcome to the Task Management API! Use /tasks to interact with tasks." # Route to create a new task @app.route('/tasks', methods=['POST']) def add_task(): task_description = request.json.get('description') if not task_description: return jsonify({"error": "Task description is required"}), 400 connection = get_db_connection() if isinstance(connection, str): # If connection fails return jsonify({"error": connection}), 500 cursor = connection.cursor() cursor.execute("INSERT INTO tasks (description) VALUES (%s)", (task_description,)) connection.commit() task_id = cursor.lastrowid cursor.close() connection.close() return jsonify({"message": "Task added successfully", "task_id": task_id}), 201 # Route to get all tasks @app.route('/tasks', methods=['GET']) def get_tasks(): connection = get_db_connection() if isinstance(connection, str): # If connection fails return jsonify({"error": connection}), 500 cursor = connection.cursor() cursor.execute("SELECT id, description FROM tasks") tasks = cursor.fetchall() cursor.close() connection.close() task_list = [{"id": task[0], "description": task[1]} for task in tasks] return jsonify(task_list), 200 # Route to delete a task by ID @app.route('/tasks/<task_id>', methods=['DELETE']) def delete_task(task_id): connection = get_db_connection() if isinstance(connection, str): # If connection fails return jsonify({"error": connection}), 500 cursor = connection.cursor() cursor.execute("DELETE FROM tasks WHERE id = %s", (task_id,)) connection.commit() cursor.close() connection.close() return jsonify({"message": "Task deleted successfully"}), 200 if __name__ == "__main__": app.run(host='0.0.0.0') </task_id>
すべてのファイルを作成したら、次のステップはサービスを構築して実行することです。サービスの構築と実行には次のコマンドが使用されます。
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS task_db; USE task_db; CREATE TABLE IF NOT EXISTS tasks ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, description VARCHAR(255) NOT NULL );
サービスをデタッチモードで実行するには、docker-compose up
の代わりに次のコマンドを使用しました。
version: '3' services: db: image: mysql:5.7 environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: example MYSQL_DATABASE: task_db ports: - "3306:3306" volumes: - db_data:/var/lib/mysql - ./init-db.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init-db.sql web: build: . ports: - "5000:5000" depends_on: - db environment: FLASK_ENV: development volumes: - .:/app volumes: db_data:
サービスを停止したい場合は、次のコマンドを使用します
FROM python:3.9-slim WORKDIR /app # Install dependencies COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt # Install wait-for-it tool# RUN apt-get update && apt-get install -y wait-for-it #Copy the application code> COPY . . # Use wait-for-it to wait for DB and start the Flask app CMD ["wait-for-it", "db:3306", "--", "python", "app.py"]
サービスが実行状態になったら、コマンドを実行します
Flask mysql-connector-python
コンテナが実行されていることを確認するため
次に、サービス API をチェックして、期待どおりに動作していることを確認します。
プロジェクトのテスト
http://localhost:5000/ でアプリにアクセスします。
下の画像に示すように、上記のコマンドを実行すると、ブラウザーでアプリにアクセスできました。
Postman または Curl を使用して、POST、GET、および DELETE 操作の /tasks エンドポイントをテストできます。この場合、curl を使用します。
カールコマンド:
- タスクの取得:
GET メソッドはすべてのタスクを取得します。
docker-compose build docker-compose up
ブラウザで http://localhost:5000/tasks を実行すると、タスクの追加で説明したように、追加したすべてのタスクが表示されることに注意してください。
- タスクの追加:
POST メソッドはデータベース内にタスクを作成します。
docker-compose up -d
これにより、タスクの説明を含む POST リクエストが Flask アプリに送信されます。タスクが正常に追加されると、次のような応答を受け取るはずです:
docker-compose down
ブラウザのネットワーク タブまたはログをチェックして、POST リクエストが正しく行われていることを確認してください。
コマンドを数回実行し、「Simple Task」と表示されている部分をカスタマイズして、さまざまな出力を生成しました。実行したコマンドは次のとおりです。出力は以下の画像で確認できます。
docker ps
from flask import Flask, request, jsonify import mysql.connector from mysql.connector import Error app = Flask(__name__) # Database connection function def get_db_connection(): try: connection = mysql.connector.connect( host="db", user="root", password="example", database="task_db" ) return connection except Error as e: return str(e) # Route for the home page @app.route('/') def home(): return "Welcome to the Task Management API! Use /tasks to interact with tasks." # Route to create a new task @app.route('/tasks', methods=['POST']) def add_task(): task_description = request.json.get('description') if not task_description: return jsonify({"error": "Task description is required"}), 400 connection = get_db_connection() if isinstance(connection, str): # If connection fails return jsonify({"error": connection}), 500 cursor = connection.cursor() cursor.execute("INSERT INTO tasks (description) VALUES (%s)", (task_description,)) connection.commit() task_id = cursor.lastrowid cursor.close() connection.close() return jsonify({"message": "Task added successfully", "task_id": task_id}), 201 # Route to get all tasks @app.route('/tasks', methods=['GET']) def get_tasks(): connection = get_db_connection() if isinstance(connection, str): # If connection fails return jsonify({"error": connection}), 500 cursor = connection.cursor() cursor.execute("SELECT id, description FROM tasks") tasks = cursor.fetchall() cursor.close() connection.close() task_list = [{"id": task[0], "description": task[1]} for task in tasks] return jsonify(task_list), 200 # Route to delete a task by ID @app.route('/tasks/<task_id>', methods=['DELETE']) def delete_task(task_id): connection = get_db_connection() if isinstance(connection, str): # If connection fails return jsonify({"error": connection}), 500 cursor = connection.cursor() cursor.execute("DELETE FROM tasks WHERE id = %s", (task_id,)) connection.commit() cursor.close() connection.close() return jsonify({"message": "Task deleted successfully"}), 200 if __name__ == "__main__": app.run(host='0.0.0.0') </task_id>
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS task_db; USE task_db; CREATE TABLE IF NOT EXISTS tasks ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, description VARCHAR(255) NOT NULL );
- タスクの削除:
DELETE メソッドは ID によってタスクを削除します。
version: '3' services: db: image: mysql:5.7 environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: example MYSQL_DATABASE: task_db ports: - "3306:3306" volumes: - db_data:/var/lib/mysql - ./init-db.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init-db.sql web: build: . ports: - "5000:5000" depends_on: - db environment: FLASK_ENV: development volumes: - .:/app volumes: db_data:
以下のコマンドを実行して、ID:4 のタスクを削除しました。下の画像に示すように、タスク 4 が削除されました。
FROM python:3.9-slim WORKDIR /app # Install dependencies COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt # Install wait-for-it tool# RUN apt-get update && apt-get install -y wait-for-it #Copy the application code> COPY . . # Use wait-for-it to wait for DB and start the Flask app CMD ["wait-for-it", "db:3306", "--", "python", "app.py"]
結論
Flask と MySQL を使用してタスク マネージャー アプリを作成することは、Web サービス開発、データベース統合、Docker によるコンテナ化の基礎を理解するための優れた方法です。
このプロジェクトは、Web サーバーとデータベースが連携してシームレスな機能を提供する方法をカプセル化しています。
この学習経験を活用し、より深い Web およびクラウドベースの開発プロジェクトへの足がかりとして使用してください。
以上がFlask と MySQL を使用したタスク マネージャー アプリの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

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