Flask-RESTful-Swagger: Python で RESTful API を構築するための文書化されたベスト プラクティス
Flask-RESTful-Swagger: Python で RESTful API を構築するための文書化されたベスト プラクティス
最新のアプリケーションでは、さまざまな API がシステム全体の核となっています。したがって、効率的な API をどのように設計して構築するかは、すべての開発者が考慮する必要がある問題です。 API のドキュメント化も、開発者にとって避けられない課題の 1 つです。
Flask は Python コミュニティにおいて、非常に人気のある Web フレームワークの 1 つと言えます。 Flask を使用して RESTful API を構築している場合は、Flask-RESTful-Swagger ライブラリが優れたソリューションを提供します。この記事では、Flask-RESTful-Swagger について、その機能と Flask アプリケーションでの使用方法を含めて紹介します。
Flask-RESTful-Swagger: はじめに
Flask-RESTful-Swagger は、Flask-RESTful API を文書化するためのライブラリです。これを使用すると、API に説明やコメントを簡単に追加し、Swagger UI に対応するドキュメントを自動的に構築できます。
Swagger は、API の設計、構築、ドキュメント、および使用のための仕様です。これは、API 要求および応答メッセージ、およびその他の関連する操作およびパラメーター情報を記述するために使用されます。同時に、Swagger は、ユーザーがブラウザーで API を視覚的に表示およびテストできるようにする Swagger UI など、多くの実用的なツールも提供します。
Flask-RESTful-Swagger: 機能
- シンプルで使いやすい。 Flask-RESTful-Swagger は、API を文書化するための比較的シンプルな API を提供します。
- Swagger UI を統合します。 Flask-RESTful-Swagger は、Swagger UI に対応するドキュメントを自動的に構築し、ユーザーが利用できるようにアプリケーションに直接埋め込むことができます。
- フォーマット API をサポートします。 Flask-RESTful-Swagger は、JSON、XML などの API 応答形式の定義をサポートしているため、ユーザーは API 応答形式を知ることができます。
- ホットなヒントを提供します。 Flask-RESTful-Swagger の Swagger UI は、非常に便利なホットスポット プロンプト機能を提供し、ユーザーが API パラメーター要件と応答オブジェクトの構造をすぐに理解できるようにします。
Flask-RESTful-Swagger: 使用方法
Flask-RESTful-Swagger の使用を開始する前に、Flask-RESTful ライブラリと Flask-RESTful-Swagger ライブラリをインストールする必要があります。
pip コマンドを使用してインストールを完了できます:
pip install flask-restful pip install flask-restful-swagger
まず、必要なモジュールをインポートする必要があります:
from flask import Flask from flask_restful import Api, Resource, reqparse from flask_restful_swagger import swagger
次に、Flask アプリケーションをインスタンス化する必要がありますおよび API :
app = Flask(__name__) api = Api(app)
次に、次のように、リソース クラスを定義し、Flask-RESTful のデコレータを使用して API を記述します。
class Hello(Resource): @swagger.operation( notes='获取问候语', responseClass=str, nickname='hello', parameters=[], responseMessages=[ { 'code': 200, 'message': '获取成功' }, { 'code': 500, 'message': '服务器异常' } ] ) def get(self): """ 获取问候语 :return: 问候语 """ return 'Hello, World!'
上記のコードでは、Swagger のデコレータ コンテナを使用して、 APIのメタ情報を記述します。このうち、@swagger.operation は API の操作を記述するために使用されるデコレータです。これを使用して、操作の名前、説明、パラメーター、応答、その他の情報を定義できます。
次に、次のように API にリソース クラスを追加する必要があります:
api.add_resource(Hello, '/hello')
最後に、アプリケーションを起動した後、http://localhost:5000/api にアクセスしてアクセスできます。 /doc を使用して API ドキュメントを表示し、API をテストします。
Flask-RESTful-Swagger: 概要
この記事では、Flask-RESTful-Swagger ライブラリを紹介し、その機能とそれを使用して Flask-RESTful API を文書化する方法について説明しました。文書化された RESTful API のベスト プラクティスとして、Flask-RESTful-Swagger はシンプルで使いやすい API を提供するだけでなく、Swagger UI の統合、フォーマットされた API のサポート、ホットスポット ヒントの提供などの機能も提供します。つまり、Flask-RESTful-Swagger を使用して Flask アプリケーションの API を文書化するのは賢明な選択です。
以上がFlask-RESTful-Swagger: Python で RESTful API を構築するための文書化されたベスト プラクティスの詳細内容です。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。

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Pythonアレイの使用は、リストよりも大量の数値データの処理に適しています。 1)配列を保存するメモリを保存します。2)アレイは数値的な値で動作するのが高速です。3)アレイフォースタイプの一貫性、4)アレイはCアレイと互換性がありますが、リストほど柔軟で便利ではありません。

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numpymanagesmemoryforlargearrayseffictificleusing biews、copies、andmemory-mappedfiles.1)rewsinging withotingcopying、directmodifying theoriginalArray.2)copiescanbecreatedwithcopy()methodforpreservingdata.3)Memory-MapplehandLemassiutasedatasetasedatasetasetasetasetasetasedas

listsinpythondonotrequireimportingamodule、whilearrays fromthearraymoduledoneedanimport.1)listsarebuiltin、versatile、andcanholdmixeddatypes.2)araysaremoremory-efficient-fornumerumerumerumerumerumerdatabutでき、対象となるンドベフェフサメタイプ。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

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