Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Cara Memulakan Aplikasi Kelalang: Panduan Komprehensif

Cara Memulakan Aplikasi Kelalang: Panduan Komprehensif

Sep 26, 2024 am 07:28 AM

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)
Salin selepas log masuk

Cara Menjalankannya:

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

python app.py
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

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()
Salin selepas log masuk

Untuk menjalankan aplikasi:

python manage.py runserver
Salin selepas log masuk

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()'
Salin selepas log masuk

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()'
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

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 Laman Web ini
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

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!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1675
14
Tutorial PHP
1278
29
Tutorial C#
1257
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

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

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

See all articles