


Cara Memulakan Aplikasi Kelalang: Panduan Komprehensif
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!

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

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)

Topik panas











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.

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 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 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.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.

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.

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
