


Permulaan Apl Flask: `flask run` lwn. `python3.4 sample.py` - Mana Yang Lebih Baik?
Nov 09, 2024 pm 02:50 PMCara Menjalankan Aplikasi Flask: Perbandingan Pendekatan
Flask menawarkan dua kaedah utama untuk memulakan aplikasi: arahan flask dan perintah python3.4 sample.py. Walaupun kedua-dua arahan mencapai matlamat yang sama, terdapat perbezaan nuansa dan amalan terbaik yang dikaitkan dengan setiap satu.
Arahan kelalang
Arahan kelalang berfungsi sebagai antara muka baris arahan (CLI) direka khusus untuk berinteraksi dengan aplikasi Flask. Salah satu cirinya ialah arahan larian kelalang, yang merupakan pendekatan yang disyorkan untuk melancarkan pelayan pembangunan.
Penggunaan:
$ flask --app sample --debug run
Faedah:
- Kawalan Berpusat: Perintah flask menyediakan antara muka khusus untuk mengurus aplikasi Flask.
- Konfigurasi Persekitaran: Ia membolehkan anda mengkonfigurasi persekitaran (cth., mod pembangunan) dan lokasi aplikasi melalui pilihan baris arahan.
- Pelayan Pembangunan: Larian kelalang arahan memulakan pelayan pembangunan Werkzeug, yang sesuai untuk ujian dan pembangunan.
Perintah python3.4 sample.py
Arahan ini hanya menjalankan yang ditentukan Fail Python, yang biasanya mengandungi kod untuk aplikasi Flask anda. Jika blok __main__ memanggil app.run(), pelayan pembangunan akan dilancarkan.
Penggunaan:
$ python3.4 sample.py
Pertimbangan:
- Fleksibiliti: Arahan python3.4 sample.py menawarkan fleksibiliti yang lebih besar jika anda memerlukan konfigurasi khusus atau tingkah laku tersuai yang tidak disokong oleh kelalang arahan.
- Pelaksanaan Kod Langsung: Ia menjalankan kod Python sebenar, membolehkan anda menetapkan titik putus tertentu atau nyahpepijat menggunakan IDE pilihan anda.
- Persediaan: Ia mungkin memerlukan kod atau konfigurasi tambahan untuk menetapkan pembolehubah __name__ dan mendayakan kefungsian pelayan.
Cadangan:
Secara amnya, menggunakan arahan larian kelalang ialah pendekatan pilihan dan disyorkan untuk memulakan aplikasi Flask dalam pembangunan. Ia menyediakan cara terpusat dan mudah untuk mengurus aplikasi dan mengkonfigurasi tetapan. Jika penyesuaian khusus atau pelaksanaan kod langsung diperlukan, arahan python3.4 sample.py kekal sebagai pilihan yang sah.
Atas ialah kandungan terperinci Permulaan Apl Flask: `flask run` lwn. `python3.4 sample.py` - Mana Yang Lebih Baik?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

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

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

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

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.

Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.

TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread

Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam fungsi adalah pembolehubah tempatan dan hanya sah dalam fungsi; Ditakrifkan secara luaran adalah pembolehubah global yang boleh dibaca di mana sahaja. 1. Pembolehubah tempatan dimusnahkan kerana fungsi dilaksanakan; 2. Fungsi ini boleh mengakses pembolehubah global tetapi tidak dapat diubahsuai secara langsung, jadi kata kunci global diperlukan; 3. Jika anda ingin mengubah suai pembolehubah fungsi luar dalam fungsi bersarang, anda perlu menggunakan kata kunci nonlocal; 4. Pembolehubah dengan nama yang sama tidak mempengaruhi satu sama lain dalam skop yang berbeza; 5. Global mesti diisytiharkan apabila mengubah suai pembolehubah global, jika tidak, kesilapan unboundlocalerror akan dibangkitkan. Memahami peraturan ini membantu mengelakkan pepijat dan menulis lebih banyak fungsi yang boleh dipercayai.
