Flask:Orm Independentを使用してRESTFUL APIを構築します
このチュートリアルは、フラスコを使用してRestful APIの構築に関する3部構成のシリーズを締めくくり、Flask-Restfulを使用したORMに依存しないアプローチを示しています。 Sqlalchemyに依存していた以前の分割払いとは異なり、この方法はオブジェクト関係マッパー(ORM)を抽象化し、任意のORMを使用する柔軟性を提供します。
サンプルアプリケーションは、内部的にはSQLalchemyを使用していますが、明確さのために一貫性があります。 このチュートリアルでは、このアプローチを他のORMに適応させる方法を紹介しています。
依存関係のインストール
開始するには、必要な依存関係をインストールしてください:
アプリケーションのセットアップpip install Flask-Restful
以前のチュートリアルパーツからコードを削除して、クリーンスタートを切ってください。 アプリケーションの構成は次のように変更されます:
flask_app/my_app/__init__.py
from flask import Flask from flask_restful import Api app = Flask(__name__) api = Api(app)
flask_app/my_app/product/views.py
import json from flask import request, Blueprint, abort from my_app import db, app, api from my_app.product.models import Product from flask_restful import Resource, reqparse catalog = Blueprint('catalog', __name__) parser = reqparse.RequestParser() parser.add_argument('name', type=str) parser.add_argument('price', type=float) @catalog.route('/') @catalog.route('/home') def home(): return "Welcome to the Catalog Home." # FLASK RESTFUL ENDPOINTS class ProductApi(Resource): def get(self, id=None, page=1): if not id: products = Product.query.paginate(page, 10).items else: products = [Product.query.get(id)] if not products: abort(404) res = {} for product in products: res[product.id] = { 'name': product.name, 'price': product.price, } return json.dumps(res) def post(self): args = parser.parse_args() name = args['name'] price = args['price'] product = Product(name, price) db.session.add(product) db.session.commit() res = {} res[product.id] = { 'name': product.name, 'price': product.price, } return json.dumps(res) api.add_resource( ProductApi, '/api/product', '/api/product/<id>', '/api/product/<id>/<page>' )</page></id></id>
reqparse
テスト
テストは、以前のチュートリアルと同じです。 ルーティングURLは変更されていません。
結論
この最後の部分は、Flaskを使用してORMに依存しないRESTFUL APIを構築し、シリーズを完成させます。 提示された基本的な知識に基づいて、カバーされた方法のさらなる調査が奨励されます。
この投稿には、Envato Tutsのソフトウェア開発者兼ライターであるEsther Vaatiからの貢献が含まれています。以上がFlask:Orm Independentを使用してRESTFUL APIを構築しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。
