Flask框架是Python开发的一个基于Werkzeug和Jinja 2的web开发微框架,它的优势就是极其简洁, 但又非常灵活,而且容易学习和应用。因此Flask框架是Python新手快速开始web开发最好的选择,此外, 使用Flask框架的另一个好处在于你可以非常轻松地将基于Python的机器学习算法或数据分析算法集成到 web应用中。
1、可以用Flask框架做什么
从博客应用到克隆一个facebook或者twitter,理论上你可以用Flask做任何事情。有很多库 可以直接使用,例如flask-sockets,flask-google-maps等,而且Flask框架支持MySQL、Postgresql、 MongoDB等诸多数据库。
我能想到的一些可以用Flask框架实现的web应用类型:博客应用、聊天应用、仪表盘应用、REST API、管理页面、邮件服务等。
如果希望深入学习Flask Web开发,推荐这个教程:深入浅出Flask 安装Flask
使用pip安装Flask:
2、Hello,World
创建一个文件app.py,然后只需要几个简单的步骤,就可以写出Flask版本的Hello World
引入Flask类
创建Flask对象,我们将使用该对象进行应用的配置和运行:
name 是Python中的特殊变量,如果文件作为主程序执行,那么 __name__
变量的值就是 __main__
,如果是被其他模块引入,那么 __name__
的值就是模块名称。
编写主程序
在主程序中,执行 run()
来启动应用:
if __name__ =="__main__": app.run(debug=True, port=8080)
改名启动一个本地服务器,默认情况下其地址是 localhost:5000
,在上面的代码中,我们使用关键字 参数 port
将监听端口修改为8080。
路由
使用app变量的 route()
装饰器来告诉Flask框架URL如何触发我们的视图函数:
@app.route('/')def hello_world(): return 'Hello, World!'
上面的标识,对路径'/‘的请求,将转为对 hello_world()
函数的调用。很直白,对吧?
运行
现在,让我们完整地看一下app.py的整个代码:
from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')def hello_world(): return 'Hello, World!'if __name__ =="__main__": app.run(debug=True,port=8080)
然后运行起来:
你应该会看到如下输入:
现在就可以打开浏览器访问 http://127.0.0.1:8080/
了:
* Serving Flask app "app" (lazy loading)
* Environment: production
* Debug mode: on
* Running on http://127.0.0.1:8080/ (Press CTRL+C to quit)
* Restarting with stat
* Debugger is active!
* Debugger PIN: 770-937-705
3、使用HTML模板
首先我们看看如何原始的HTML代码插入Flask应用:
from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/greet')def greet(): user = {'username': 'John', 'age': "20"} return '''<html> <head> <title>Templating</title> </head> <body> <h1>Hello, ''' + user['username'] + '''!, you're ''' + user['age'] + ''' years old.</h1> </body></html>'''if __name__ == '__main__':app.run(debug = True,port=8080)
在上面的代码中,我们使用拼接的HTML字符串来展示user字典的数据。现在访问 http://127.0.0.1:8080/greet
:
拼接HTML字符串非常容易出错,因此Flask使用Jinja 2模板引擎来分离数据逻辑和展示层。
我们将模板文件按如下路径放置:
Apps folder/app.pytemplates |-/index.html
使用模板时,视图函数应当返回 render_template()
的调用结果。例如下面的代码片段 渲染模板 index.html
,并将渲染结果作为视图函数的返回值:
from flask import Flask, render_templateapp = Flask(__name__)@app.route('/hello')def hello(): return render_template('index.html', name="Alex")if __name__ == '__main__': app.run(debug = True)
在上面的代码中,模板文件 index.html
依赖于变量 name
,其内容如下:
<html><body> {% if name %} <h2>Hello {{ name }}.</h2> {% else %} <h2>Hello.</h2> {% endif %} </body></html>
模板文件的语法扩充了HTML,因此可以使用变量和逻辑。
在浏览器中访问 http://127.0.0.1:8080/hello/alex
:
4、使用表单
每个web应用都需要使用表单来采集用户数据。现在让我们使用Flask框架创建一个 简单的表单来收集用户的基本信息,例如名称、年龄、邮件、兴趣爱好等,我们将 这个模板文件命名为 bio_form.html
<!DOCTYPE html><html><head> <title></title></head><body> <h1>Bio Data Form</h1> <form action="showbio"> <label>Username</label> <input type="name" name="username"><br> <label>Email</label> <input type="email" name="email"><br> <label>Hobbies</label> <input type="name" name="hobbies"><br> <input type="submit" name=""> </form></body></html>
视图函数 bio_data_form
同时支持POST和GET请求。GET请求将渲染 bio_form.html
模板,而POST请求将重定向到 showbio
:
@app.route('/form', methods=['POST', 'GET'])def bio_data_form(): if request.method == "POST": username = request.form['username'] age = request.form['age'] email = request.form['email'] hobbies = request.form['hobbies'] return redirect(url_for('showbio', username=username, age=age, email=email, hobbies=hobbies)) return render_template("bio_form.html")
下面是showbio的实现:
@app.route('/showbio', methods=['GET'])def showbio(): username = request.args.get('username') age = request.args.get('age') email = request.args.get('email') hobbies = request.args.get('hobbies') return render_template("show_bio.html", username=username, age=age, email=email, hobbies=hobbies)
以及show_bio.html的内容:
<!DOCTYPE html><html><head> <title>Bio-Data Details</title></head><body> <h1>Bio-Data Details</h1> <hr> <h1>Username: {{ username }}</h1> <h1>Email: {{ email }}</h1> <h1>Hobbies: {{ hobbies }}</h1></body></html>
5、数据库集成:使用SQLAlchemy
Flask不能直接连接数据库,需要借助于ORM(Object Relational Mapper)。 在这一部分,我们将借助于SQLAlchemy使用Postgres数据库。
安装Flask-SQLAlchemy和Postgres
首先安装flask-sqlalchemy:
$ pip install flask-sqlalchemy
然后从官方下载并安装postgres:https://postgresapp.com/
创建数据库
在终端中使用下面的命令创建一个appdb数据库:
更新应用配置
修改app.config,添加数据库相关的配置信息:
app.config['DEBUG'] = Trueapp.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI']='postgresql://localhost/appdb'SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = Truedb = SQLAlchemy(app)
然后在代码中就可以使用这些配置数据了:
from flask import Flask, request, render_templatefrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemy# Settingsapp = Flask(__name__)app.config['DEBUG'] = Trueapp.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'postgresql://localhost/appdb'db = SQLAlchemy(app)@app.route('/')def hello_world(): return 'Hello, World!'if __name__ == '__main__': app.run()
现在,让我们创建第一个模型(Model)。所有模型的基类是db.Model,使用Column来定义 数据列:
class Post(db.Model): id = db.Column(db.Integer(), primary_key=True) post_text = db.Column(db.String(255)) def __init__(self, title, post_text): self.title = title self.post_text = post_text
在代码中使用模型:
from flask import Flaskfrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemyapp = Flask(__name__)app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'postgresql://localhost/testdb'db = SQLAlchemy(app)class Post(db.Model): id = db.Column(db.Integer(), primary_key=True) post_text = db.Column(db.String(255)) def __init__(self, title, post_text): self.title = title self.post_text = post_text@app.route('/')def index(): return "Hello World"app = Flask(__name__)if __name__ == "__main__": app.run()
6、模型-数据同步
使用ORM时,需要执行迁移操作以便在模型和持久化数据之间保持同步。我们使用 Flask-Migrate这个扩展来完成该任务。
首先安装:
$ pip install flask-migrate$ pip install flask_script
然后在代码中引入:
from flask_script import Managerfrom flask_migrate import Migrate, MigrateCommand
进行必要的配置:
migrate = Migrate(app, db)manager = Manager(app)manager.add_command('db', MigrateCommand)
运行管理器:
if __name__ == '__main__': manager.run()
完整的代码如下:
from flask import Flaskfrom flask_sqlalchemy import SQLAlchemyfrom flask_script import Managerfrom flask_migrate import Migrate, MigrateCommandapp = Flask(__name__)app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'postgresql://localhost/appdb'db = SQLAlchemy(app)migrate = Migrate(app, db)manager = Manager(app)manager.add_command('db', MigrateCommand)class Post(db.Model): id = db.Column(db.Integer(), primary_key=True) post_text = db.Column(db.String(255)) def __init__(self, title, post_text): self.title = title self.post_text = post_text@app.route('/')def index(): return "Hello World"if __name__ == "__main__": manager.run()
使用如下的命令初始化Alembic:
$ python app.py db initCreating directory /Users/Vihar/Desktop/flask-databases/migrations ... done.........Generating /Users/Vihar/Desktop/flask-databases/migrations/alembic.ini ... done
执行第一个迁移任务:
$ python app.py db migrateINFO [alembic.runtime.migration] Context impl PostgresqlImpl.INFO [alembic.runtime.migration] Will assume transactional DDL.INFO [alembic.autogenerate.compare] Detected added table 'post'Generating /Users/Vihar/Desktop/flask-databases/migrations/versions/ed3b3a028447_.py ... done
一旦上述命令执行完毕,我们的数据表就会创建成功。现在更新数据库:
$ python app.py db upgrade
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持VEVB武林网。
注:相关教程知识阅读请移步到python教程频道。