FLASK란 무엇인가요?
FLASK는 최소한의 상용구 코드로 신속하게 웹 앱을 구축할 수 있게 해주는 Python용 경량 웹 프레임워크입니다. 가자 스텝-.
단계별 시작
필요한 설정을 만드는 것부터 시작해 보겠습니다. Vite로 이동하여 다음 명령을 복사하세요:
npm create vite@latest
저는 MAC만 사용하기 때문에 WINDOWS에서는 설정이 조금 다를 수 있습니다. 다음으로 터미널을 열고 Vite 웹사이트에서 복사한 코드를 붙여넣으세요. 코드를 실행하면 다음 메시지가 표시됩니다.
? Project name: › vite-project
vite-project를 자신의 프로젝트 이름으로 바꾸세요. 이름을 지정한 후 프레임워크를 선택하라는 메시지가 표시됩니다. 제 경우에는 REACT를 프레임워크로 선택하겠습니다. 하지만 익숙한 프레임워크를 선택하고 Enter 키를 누를 수 있습니다.
? Select a framework: › - Use arrow-keys. Return to submit. Vanilla Vue ❯ React Preact Lit Svelte Solid Qwik Others
프레임워크를 선택했으면 이제 원하는 변형(언어)을 선택할 수 있습니다. 저는 JavaScript에 익숙하므로 그것을 선택하겠습니다. 기억하세요: 더 많이 지배하는 변형을 선택하고 Enter 탭을 눌러야 합니다.
? Select a variant: › - Use arrow-keys. Return to submit. TypeScript TypeScript + SWC ❯ JavaScript JavaScript + SWC Remix ↗
이러한 프롬프트를 선택한 후에는 이를 실행하기 위해 다음 명령이 제공됩니다.
Scaffolding project in /Users/Marlon/Development/code/practice-phase-4/flask_app_dev/my-app... Done. Now run: cd my-app npm install npm run dev
위 코드를 성공적으로 실행했다면 로컬 호스트에 도착하게 됩니다:
VITE v5.4.8 ready in 1455 ms ➜ Local: http://127.0.0.1:5555/ ➜ Network: use --host to expose ➜ press h + enter to show help
http 주소를 복사하여 브라우저에 붙여 넣으면 이제 프로젝트에 사용할 수 있는 Vite React 페이지가 표시됩니다.
이제 코드 편집기를 엽니다. 저는 Visual Studio Code를 코드 편집기로 사용하고 있습니다. 다시 한 번, 선호하는 편집기를 사용할 수 있습니다. 다음으로, VSCode의 통합 터미널 내에서 이러한 명령을 별도로 실행하여 로컬 호스트 주소를 얻고, 앱을 편집하고 빌드를 시작해야 합니다.
npm install npm run dev
src 안에 CD를 넣으면 다음 파일을 볼 수 있습니다
src % tree . ├── App.css ├── App.jsx ├── assets │ └── react.svg ├── index.css └── main.jsx
'App.jsx' 내에서 해당 파일 내의 코드를 편집 및/또는 삭제하고 이에 따라 자신만의 코드를 추가할 수 있습니다. 이 파일에는 Vite 및 React 로고가 포함되어 있습니다.
생성한 파일에 익숙해지면 이제 프런트엔드 및 백엔드 디렉터리를 설정할 수 있습니다. 다음 코드를 실행하여 만들어 보겠습니다.
mkdir backend; mkdir server; mkdir frontend
다음과 같이 프로젝트 설정을 만들어 보겠습니다.
my-app/ ├── backend/ | server/ │ ├── app.py │ ├── models.py │ ├── requirements.txt ├── frontend/ │ ├── src/ │ ├── public/ │ ├── package.json
두 개의 터미널 열기:
한 터미널은 백엔드/서버용이고 다른 터미널은 프런트엔드/src용입니다.
백엔드/서버 내부에서 다음 명령을 실행하세요.
pipenv install && pipenv shell
모든 종속성이 설치되었는지 확인하고 Pipfile을 생성합니다.
frontend/src 내부에서 다음 명령을 실행하세요.
npm install npm run dev
package.json 파일과 같은 필요한 모든 파일이 생성되었는지 확인합니다.
2부가 나옵니다....
위 내용은 REACT x FLASK 설정의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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