Flask-RESTful-Swagger: Python에서 RESTful API를 구축하기 위한 문서화된 모범 사례
Flask-RESTful-Swagger: Python에서 RESTful API를 구축하기 위한 문서화된 모범 사례
현대 애플리케이션에서는 다양한 API가 전체 시스템의 핵심이 되었습니다. 따라서 효율적인 API를 어떻게 설계하고 구축하는지는 모든 개발자가 고려해야 할 문제입니다. API 문서화는 개발자에게 피할 수 없는 과제 중 하나이기도 합니다.
Python 커뮤니티에서 Flask는 매우 인기 있는 웹 프레임워크 중 하나라고 할 수 있습니다. Flask를 사용하여 RESTful API를 구축하는 경우 Flask-RESTful-Swagger 라이브러리가 좋은 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이 기사에서는 Flask-RESTful-Swagger의 기능과 이를 Flask 애플리케이션에서 사용하는 방법을 소개합니다.
Flask-RESTful-Swagger: 소개
Flask-RESTful-Swagger는 Flask-RESTful API를 문서화하기 위한 라이브러리입니다. 이를 통해 API에 설명과 주석을 쉽게 추가하고 Swagger UI에 해당하는 문서를 자동으로 작성할 수 있습니다.
Swagger는 API 설계, 구성, 문서화 및 소비를 위한 사양입니다. API 요청 및 응답 메시지와 기타 관련 작업 및 매개변수 정보를 설명하는 데 사용됩니다. 동시에 Swagger는 사용자가 브라우저에서 API를 시각적으로 보고 테스트할 수 있는 Swagger UI와 같은 많은 실용적인 도구도 제공합니다.
Flask-RESTful-Swagger: 기능
- 간단하고 사용하기 쉽습니다. Flask-RESTful-Swagger는 API를 문서화하기 위한 비교적 간단한 API를 제공합니다.
- 통합 Swagger UI. Flask-RESTful-Swagger는 Swagger UI에 해당하는 문서를 자동으로 작성하고 사용자가 사용할 수 있도록 애플리케이션에 직접 포함할 수 있습니다.
- 형식 지정 API를 지원합니다. Flask-RESTful-Swagger는 JSON, XML 등과 같은 API 응답 형식 정의를 지원하므로 사용자가 API 응답 형식을 알 수 있습니다.
- 핫한 팁을 제공하세요. Flask-RESTful-Swagger의 Swagger UI는 매우 유용한 핫스팟 프롬프트 기능을 제공하여 사용자가 API 매개변수 요구 사항 및 응답 개체 구조를 빠르게 이해할 수 있도록 합니다.
Flask-RESTful-Swagger: 사용 방법
Flask-RESTful-Swagger를 사용하기 전에 Flask-RESTful 및 Flask-RESTful-Swagger 라이브러리를 설치해야 합니다.
pip 명령을 사용하여 설치를 완료할 수 있습니다.
pip install flask-restful pip install flask-restful-swagger
먼저 필요한 모듈을 가져옵니다.
from flask import Flask from flask_restful import Api, Resource, reqparse from flask_restful_swagger import swagger
다음으로 Flask 애플리케이션과 API를 인스턴스화해야 합니다.
app = Flask(__name__) api = Api(app)
그런 다음 리소스 클래스를 사용하고 아래와 같이 Flask-RESTful의 데코레이터를 사용하여 API를 설명합니다.
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!'
위 코드에서는 Swagger의 데코레이터를 사용하여 API의 메타 정보를 설명합니다. 그 중 @swagger.Operation은 API 작업을 설명하는 데 사용되는 데코레이터입니다. 이를 사용하여 작업의 이름, 설명, 매개변수, 응답 및 기타 정보를 정의할 수 있습니다.
다음으로 아래와 같이 API에 리소스 클래스를 추가해야 합니다.
api.add_resource(Hello, '/hello')
마지막으로 애플리케이션을 시작한 후 http://localhost:5000/api/doc를 방문하여 API 설명서를 볼 수 있으며 테스트 API.
Flask-RESTful-Swagger: 요약
이 기사에서는 Flask-RESTful-Swagger 라이브러리를 소개하고 해당 라이브러리의 기능과 이를 사용하여 Flask-RESTful API를 문서화하는 방법을 설명했습니다. 문서화된 RESTful API의 모범 사례인 Flask-RESTful-Swagger는 간단하고 사용하기 쉬운 API를 제공할 뿐만 아니라 Swagger UI 통합, 형식화된 API 지원, 핫스팟 팁 제공과 같은 기능도 제공합니다. 즉, Flask-RESTful-Swagger를 사용하여 Flask 애플리케이션의 API를 문서화하는 것이 현명한 선택이 될 것입니다.
위 내용은 Flask-RESTful-Swagger: Python에서 RESTful API를 구축하기 위한 문서화된 모범 사례의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

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.


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