


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!

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.

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.

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

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

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

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

KetikayyoUttemptToStoreAveFheWrongatatypeinapythonArray, anda akan menjadicounteratypeerror

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

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
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

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 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
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
