Flask와 Python을 사용하여 RESTful API를 만드는 방법
RESTful API는 현대 개발에 필수적이며 다양한 시스템이 효율적이고 확장 가능한 방식으로 통신할 수 있도록 해줍니다. Flask 프레임워크를 갖춘 Python은 API 생성에 대한 간단하고 강력한 접근 방식을 제공합니다. 이 가이드에서는 Flask를 사용하여 RESTful API를 생성하는 방법을 살펴보고 HTTP 클라이언트를 사용한 기본 사항부터 인증 및 사용까지 모든 것을 다룹니다.
RESTful API란 무엇입니까?
코드를 시작하기 전에 RESTful API가 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다. API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 하나의 소프트웨어가 다른 소프트웨어와 통신할 수 있도록 하는 일련의 규칙입니다. REST(Representational State Transfer) 스타일은 API가 따라야 하는 일련의 원칙을 정의합니다.
- 클라이언트-서버: 클라이언트(API를 소비하는 사람)와 서버(데이터를 제공하는 사람)를 분리합니다.
- 상태 비저장: 클라이언트의 각 요청에는 서버가 처리하는 데 필요한 모든 정보가 포함되어야 합니다.
- 캐시 가능: 성능 향상을 위해 API 응답을 캐시할 수 있습니다.
- 균일한 인터페이스: 클라이언트와 서버 간의 통신은 GET, POST, PUT 및 DELETE와 같은 HTTP 메서드를 사용하여 표준화된 방식으로 수행되어야 합니다.
Flask를 사용하여 RESTful API 만들기
이제 사용자 목록을 관리하는 간단한 API를 만들어 보겠습니다. API를 사용하면 사용자를 추가, 편집, 보기, 삭제할 수 있습니다.
1. 플라스크 설치
먼저 Flask가 설치되어 있는지 확인하세요. 그렇지 않은 경우 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다:
pip install Flask
2. 프로젝트 구조
우리 프로젝트의 구조는 다음과 같습니다.
/api_flask │ ├── app.py └── requirements.txt
3. 플라스크 구성
app.py 파일에서 필요한 라이브러리를 가져오고 Flask 애플리케이션을 구성하는 것으로 시작합니다.
from flask import Flask, jsonify, request app = Flask(__name__) # Dados simulados users = [ {'id': 1, 'name': 'Alice', 'email': 'alice@example.com'}, {'id': 2, 'name': 'Bob', 'email': 'bob@example.com'} ]
4. 엔드포인트 생성
이제 사용자 보기, 추가, 업데이트 및 삭제를 위한 엔드포인트를 만들어 보겠습니다.
4.1. 사용자를 나열할 엔드포인트
GET 메소드를 사용하여 모든 사용자를 나열합니다.
@app.route('/users', methods=['GET']) def get_users(): return jsonify(users), 200
4.2. 특정 사용자를 확보하기 위한 엔드포인트
특정 사용자의 세부 정보를 가져오기 위해 사용자 ID와 함께 GET 메소드를 사용합니다.
@app.route('/users/<int:user_id>', methods=['GET']) def get_user(user_id): user = next((user for user in users if user['id'] == user_id), None) if user: return jsonify(user), 200 else: return jsonify({'message': 'User not found'}), 404
4.3. 새 사용자를 생성하기 위한 엔드포인트
새 사용자를 추가하려면 POST 방법을 사용합니다. 클라이언트는 JSON 형식으로 데이터를 보냅니다.
@app.route('/users', methods=['POST']) def create_user(): data = request.get_json() new_user = { 'id': len(users) + 1, 'name': data['name'], 'email': data['email'] } users.append(new_user) return jsonify(new_user), 201
4.4. 사용자 업데이트를 위한 엔드포인트
여기에서는 PUT 메소드를 사용하여 기존 사용자의 데이터를 업데이트합니다.
@app.route('/users/<int:user_id>', methods=['PUT']) def update_user(user_id): data = request.get_json() user = next((user for user in users if user['id'] == user_id), None) if user: user['name'] = data['name'] user['email'] = data['email'] return jsonify(user), 200 else: return jsonify({'message': 'User not found'}), 404
4.5. 사용자 삭제를 위한 엔드포인트
DELETE 메소드를 사용하여 사용자를 제거합니다.
@app.route('/users/<int:user_id>', methods=['DELETE']) def delete_user(user_id): global users users = [user for user in users if user['id'] != user_id] return jsonify({'message': 'User deleted'}), 200
5. API 실행
이제 애플리케이션을 실행해 보세요.
if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
app.py 파일을 실행하면 http://127.0.0.1:5000/users에서 API를 사용할 수 있습니다.
6. Flask를 이용한 인증
API에 보안 계층을 추가하려면 JWT(JSON 웹 토큰)을 사용할 수 있습니다. JWT를 사용하면 인증된 사용자만 특정 엔드포인트에 액세스할 수 있도록 보장할 수 있습니다.
6.1. Flask-JWT-확장 설치
필요한 확장 프로그램 설치:
pip install Flask-JWT-Extended
6.2. JWT 구성
JWT 인증을 포함하도록 app.py 파일을 업데이트하세요.
from flask_jwt_extended import JWTManager, create_access_token, jwt_required app.config['JWT_SECRET_KEY'] = 'your-secret-key' # Troque pela sua chave secreta jwt = JWTManager(app) # Login para obter o token @app.route('/login', methods=['POST']) def login(): data = request.get_json() if data['username'] == 'admin' and data['password'] == 'admin': access_token = create_access_token(identity={'username': 'admin'}) return jsonify(access_token=access_token), 200 else: return jsonify({'message': 'Invalid credentials'}), 401 # Exemplo de endpoint protegido @app.route('/protected', methods=['GET']) @jwt_required() def protected(): return jsonify({'message': 'Access granted to protected endpoint'}), 200
이제 /protected 엔드포인트에 접근할 때 사용자 인증을 위해 요청 헤더에 JWT 토큰을 보내야 합니다.
7. HTTP 클라이언트로 API 사용
API를 사용하려면 Postman과 같은 도구나 Python의 요청과 같은 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
요청을 사용하여 API를 사용하는 방법의 예:
import requests # Consumindo o endpoint de listagem de usuários response = requests.get('http://127.0.0.1:5000/users') print(response.json())
결론
Flask를 사용하여 RESTful API를 만드는 것은 간단하고 유연합니다. Flask는 인증, 오류 처리 및 기타 보안 계층과 같은 기능을 포함하도록 확장할 수 있는 최소한의 프레임워크를 제공합니다. REST 원칙과 우수한 개발 사례를 따르면 Python으로 효율적이고 확장 가능한 API를 구축할 수 있습니다.
이제 Flask를 사용하여 자신만의 RESTful API를 구축하고 요구사항에 따라 맞춤설정할 수 있습니다.
위 내용은 Flask와 Python을 사용하여 RESTful API를 만드는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

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.

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.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

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.

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
