cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonCara Memulakan Aplikasi Kelalang: Panduan Komprehensif

How to Start a Flask Application: A Comprehensive Guide

Jika anda seperti saya, anda mungkin telah melihat beberapa pendekatan berbeza untuk memulakan aplikasi Flask dan tertanya-tanya yang mana satu yang terbaik. Kadangkala, anda akan menemui manage.py, pada masa lain, anda akan melihat create_app. Ini boleh menyebabkan kekeliruan, terutamanya jika anda baharu dalam pembangunan Flask atau beralih daripada satu projek ke projek yang lain.

Dalam artikel ini, saya akan membimbing anda melalui kaedah yang paling biasa digunakan untuk memulakan aplikasi Flask, memecahkannya dengan contoh yang jelas supaya anda boleh memutuskan perkara yang paling sesuai untuk bekas penggunaan anda.

Kaedah 1: Fail app.py asas

Cara paling mudah untuk memulakan aplikasi Flask ialah dengan mencipta fail app.py. Ini bagus untuk aplikasi kecil atau apabila anda baru bermula dengan Flask.

# app.py
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return "Welcome to my Flask app!"

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

Cara Menjalankannya:

Dalam terminal anda, navigasi ke folder yang mengandungi app.py dan jalankan:

python app.py

Flask akan bermula pada localhost:5000, dan anda boleh melawati apl anda dalam penyemak imbas. Ini adalah kaedah terpantas, tetapi ia mempunyai had untuk penskalaan.

Kaedah 2: Menggunakan create_app Factory Pattern

Apabila aplikasi anda berkembang, corak kilang dengan create_app() menjadi lebih berguna. Kaedah ini menyediakan cara untuk mengkonfigurasi dan memulakan apl anda secara modular, membolehkan anda mengurus persediaan yang kompleks dengan lebih baik.

# app.py
from flask import Flask

def create_app():
    app = Flask(__name__)

    @app.route('/')
    def home():
        return "Hello from Factory Pattern!"

    return app

Cara Menjalankannya:

Memandangkan tiada jika __name__ == blok "__main__", anda akan menjalankannya dengan menetapkan pembolehubah persekitaran FLASK_APP.

export FLASK_APP=app:create_app
export FLASK_ENV=development
flask run

Kaedah ini lebih berskala kerana ia membolehkan pengurusan konfigurasi yang lebih mudah, menjadikannya sesuai untuk aplikasi yang lebih besar atau yang menggunakan sambungan.

Kaedah 3: Menggunakan manage.py dengan Flask-Script

Walaupun Flask-Script telah ditamatkan dan memihak kepada antara muka baris perintah (CLI) terbina dalam Flask, beberapa aplikasi lama masih menggunakan pendekatan manage.py.

# manage.py
from flask_script import Manager
from app import create_app

app = create_app()
manager = Manager(app)

if __name__ == "__main__":
    manager.run()

Untuk menjalankan aplikasi:

python manage.py runserver

Memandangkan kaedah ini kini dianggap ketinggalan zaman, adalah lebih baik untuk bergantung pada CLI Flask untuk fungsi yang serupa.

Kaedah 4: Menggunakan Gunicorn untuk Pengeluaran

Apabila menggunakan aplikasi Flask ke pengeluaran, anda perlu menggunakan pelayan WSGI seperti Gunicorn dan bukannya pelayan pembangunan terbina dalam Flask.

Begini cara anda menjalankan kaedah create_app anda dengan Gunicorn:

gunicorn 'app:create_app()'

Ini akan melancarkan apl Flask anda menggunakan Gunicorn. Anda boleh menentukan bilangan proses pekerja, hos dan port jika perlu:

gunicorn -w 3 -b 0.0.0.0:8000 'app:create_app()'

Kaedah 5: Menggunakan larian kelalang untuk CLI Terbina dalam

CLI Flask memudahkan menjalankan apl dan melaksanakan perintah lain seperti migrasi. CLI lalai menggunakan pembolehubah persekitaran FLASK_APP dan FLASK_ENV.

export FLASK_APP=app.py
export FLASK_ENV=development
flask run

Arahan ini menjalankan apl anda dalam mod pembangunan dengan muat semula panas dan mod nyahpepijat didayakan. Ia bagus untuk pembangunan, tetapi anda tidak sepatutnya menggunakannya dalam pengeluaran.

Mana Satu Perlu Anda Gunakan?

  • Projek atau Prototaip Kecil: Kaedah app.py asas berfungsi dengan sempurna.
  • Aplikasi Besar: Gunakan corak kilang create_app, kerana ia berskala baik dengan sambungan dan konfigurasi yang kompleks.
  • Pengeluaran: Gunakan Gunicorn atau pelayan WSGI lain untuk mengendalikan berbilang permintaan secara serentak dan menawarkan prestasi yang lebih baik.

Kesimpulan

Memahami kaedah berbeza ini memberi anda kefleksibelan dalam cara anda memulakan aplikasi Flask. Sama ada anda sedang membina projek kecil atau menggunakan sistem berskala besar, anda akan menemui pendekatan yang sesuai untuk memenuhi keperluan anda. Dengan memahami perkara penting setiap kaedah, anda akan dapat mengekalkan dan menskalakan aplikasi anda dengan cekap.

Adakah anda menggunakan pendekatan berbeza yang lebih berkesan untuk anda? Beritahu saya dalam ulasan!

Atas ialah kandungan terperinci Cara Memulakan Aplikasi Kelalang: Panduan Komprehensif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Apakah sebab -sebab umum mengapa skrip python mungkin tidak dilaksanakan pada UNIX?Apakah sebab -sebab umum mengapa skrip python mungkin tidak dilaksanakan pada UNIX?Apr 28, 2025 am 12:18 AM

Sebab -sebab mengapa skrip Python tidak dapat dijalankan pada sistem Unix termasuk: 1) kebenaran yang tidak mencukupi, menggunakan chmod xyour_script.py untuk memberikan kebenaran pelaksanaan; 2) garis shebang yang tidak betul atau hilang, anda harus menggunakan #!/Usr/bin/envpython; 3) tetapan pembolehubah persekitaran yang salah, anda boleh mencetak debugging os.environ; 4) Menggunakan versi Python yang salah, anda boleh menentukan versi pada garis Shebang atau baris arahan; 5) masalah pergantungan, menggunakan persekitaran maya untuk mengasingkan ketergantungan; 6) Kesalahan sintaks, gunakan python-mpy_compileyour_script.py untuk mengesan.

Berikan contoh senario di mana menggunakan array python akan lebih sesuai daripada menggunakan senarai.Berikan contoh senario di mana menggunakan array python akan lebih sesuai daripada menggunakan senarai.Apr 28, 2025 am 12:15 AM

Menggunakan tatasusunan python lebih sesuai untuk memproses sejumlah besar data berangka daripada senarai. 1) Array menjimatkan lebih banyak memori, 2) array lebih cepat untuk beroperasi dengan nilai berangka, 3) Arrays Force Jenis Konsistensi, 4) Array bersesuaian dengan array C, tetapi tidak fleksibel dan mudah seperti senarai.

Apakah implikasi prestasi menggunakan senarai berbanding tatasusunan dalam python?Apakah implikasi prestasi menggunakan senarai berbanding tatasusunan dalam python?Apr 28, 2025 am 12:10 AM

Listsare yang lebih baik lebih baik foreflexibilityandmixdatatatypes, whilearraysares sand sumerical sand sand sand lared datasets.1) Senarai yang tidak dapat diselaraskan xibility, mixeddatatypes, dan elementChanges.2) Operasi sensori UsArray, LargedataSet, dan WhenmememoryefficyFiciency.2

Bagaimanakah Numpy mengendalikan pengurusan memori untuk tatasusunan besar?Bagaimanakah Numpy mengendalikan pengurusan memori untuk tatasusunan besar?Apr 28, 2025 am 12:07 AM

NumpyManagesMemoryforlargeArraySefficientlyusingViews, salinan, danMemory-mappedfiles.1) viewSallowSlicingWithoutCopying, secara langsungModifyingTheoriginalArray.2) copiescanbecreatedwithTheCopy () methorpreserveservervesvesverdata.3) MemoriSberServervesvesves

Yang memerlukan mengimport modul: senarai atau tatasusunan?Yang memerlukan mengimport modul: senarai atau tatasusunan?Apr 28, 2025 am 12:06 AM

Listsinpythondonotrequireimportingamodule, whilearraysfromthearraymoduledoneedanimport.1) listsarebuilt-in, serba boleh, dancanholdmixeddatatypes.2) arraysaremorememory-efficientfornumericydatabuTabeSflexible, yang tidak dapat dilupakan.

Apakah jenis data yang boleh disimpan dalam array python?Apakah jenis data yang boleh disimpan dalam array python?Apr 27, 2025 am 12:11 AM

Pythonlistscanstoreanydatatype, arraymoduleArraysstoreonetype, andnumpyarraysarefornumumericalcomputations.1) listsareversatileButlessMememory-efficient.2) arraymoduleArduleArrayRaysarememory-efficientforhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogenhomogen

Apa yang berlaku jika anda cuba menyimpan nilai jenis data yang salah dalam array python?Apa yang berlaku jika anda cuba menyimpan nilai jenis data yang salah dalam array python?Apr 27, 2025 am 12:10 AM

KetikayyoUttemptToStoreAveFheWrongatatypeinapythonArray, anda akan menjadicounteratypeerror

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array?Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array?Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

EditPlus versi Cina retak

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma