Flask を簡単に始めましょう: Flask フレームワークをインストールして構成する方法をステップごとに説明します。具体的なコード例が必要です。
はじめに:
Flask は、シンプルで学習しやすいフレームワーク Python Web フレームワークです。その柔軟性と使いやすさにより、Web アプリケーションの構築に Flask を使用する開発者がますます増えています。この記事では、Flask フレームワークをインストールして構成する方法を段階的に説明し、Flask の基本的な使用法をすぐにマスターできるようにする具体的なコード例を示します。
ステップ 1: Flask をインストールする
Flask は Python の拡張モジュールであるため、始める前に、Python と pip がコンピューターにインストールされていることを確認する必要があります。まだインストールしていない場合は、Python 公式 Web サイトからダウンロードしてインストールできます。
Flask のインストールは非常に簡単です。ターミナルまたはコマンド ラインで次のコマンドを実行するだけです:
pip install flask
権限の問題が発生した場合は、コマンドの前に sudo を付けてください:
sudo pip install flask
インストールが完了したら、最初の Flask アプリケーションの作成を開始できます。
ステップ 2: Hello World
プロジェクト ディレクトリに app.py という名前の Python ファイルを作成し、その中に次のコードを入力します。
from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route("/") def hello(): return "Hello World!" if __name__ == "__main__": app.run()
Above このコードにより Flask が作成されます。 app というアプリケーションで、hello というルートを定義します。ルートパス「/」にアクセスすると、hello関数が実行され、「Hello World!」が返されます。
このファイルを保存して実行すると、次のような出力が表示されます:
* Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)
これは、Flask アプリケーションがローカル サーバー上で正常に実行されたことを意味します。http://127.0 と入力できます。 .0.1:5000/ にアクセスします。
ステップ 3: ルーティングおよびビュー関数
ルートは、ユーザー リクエストを受信したときにどの関数を実行する必要があるかを Flask に伝える Flask アプリケーション内の URL アドレスです。ルートには変数を含めることができるため、異なる変数値に基づいて異なる結果を返すことができます。
app.py ファイルを変更し、新しいルートとビュー関数を追加します。
@app.route("/hello/<name>") def say_hello(name): return f"Hello {name}!" @app.route("/add/<int:num1>/<int:num2>") def add(num1, num2): result = num1 + num2 return f"The result is {result}"
上記のコードでは、2 つのルートを定義しました。最初のルート /hello/
app.py ファイルを保存して再実行し、ブラウザに http://127.0.0.1:5000/hello/YourName と入力して最初のルートをテストし、http://127.0.0.1 と入力します。 5000/add/2/3 で 2 番目のルートをテストします。
ステップ 4: テンプレートと静的ファイル
実際の Web アプリケーションでは、通常、テンプレート エンジンを使用して HTML ページを動的に生成します。 Flask には Jinja2 テンプレート エンジンが組み込まれており、テンプレートをより便利に処理できます。
プロジェクト ディレクトリに templates という名前のフォルダーを作成し、その中にindex.html という名前の HTML テンプレート ファイルを作成します。
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Flask Demo</title> </head> <body> <h1 id="Hello-name">Hello, {{ name }}!</h1> <p>The result is {{ result }}.</p> </body> </html>
app.py ファイルを変更し、使用します。 render_template 関数はこのテンプレートをレンダリングします。 :
from flask import render_template @app.route("/template/<name>/<int:num1>/<int:num2>") def template_example(name, num1, num2): result = num1 + num2 return render_template('index.html', name=name, result=result)
上記のコードでは、新しいルート /template/
app.py ファイルを保存して再実行し、ブラウザに http://127.0.0.1:5000/template/YourName/2/3 と入力して、テンプレートのレンダリングの結果を表示します。
Flask では、テンプレートに加えて、CSS や JavaScript などの静的ファイルをアプリケーションで使用することもできます。プロジェクト ディレクトリに static という名前のフォルダーを作成し、その中に静的ファイルを配置するだけです。 HTML テンプレートでは、url_for 関数を使用して静的ファイルを参照できます。
結論:
この記事の導入部を通じて、Flask フレームワークのインストールと構成方法を学び、Flask の基本的な使用法を習得しました。次に、データベース操作やフォーム検証など、Flask のより高度な機能を学習することができます。 Flask には強力な拡張機能があり、さまざまなプロジェクトのニーズを満たすことができます。 Flask の学習と応用が成功することを祈っています。
以上がFlask を簡単に始めましょう: Flask フレームワークをインストールして構成する方法を段階的に説明します。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。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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