image.png 以上是通过最原始的方式实现，没有使用flask的RESTful扩展库 使用flask的RESTful扩展库 flask-restful 安装Flask-RESTful库： pip install...(debug=True) （1）引入需要的库名、函数、变量等，并做简单的Application初始化： from flask import Flask from flask_restful import...reqparse, abort, Api, Resource app = Flask(__name__) api = Api(app) （2）定义我们需要操作的资源类型（都是json格式的）： TODOS..., } （3）Flask-RESTful提供了一个用于参数解析的RequestParser类，类似于Python中自带的argparse类，可以很方便的解析请求中的-d参数，并进行类型转换。...image.png 更新任务： ?
使用RedocRedoc是另一个流行的API文档工具，它也可以将API文档呈现为交互式UI。...Flask-RESTful提供了一个名为flask-redoc的扩展，可以将生成的API文档转换为Redoc UI。...首先，我们需要安装flask-redoc扩展：pip install flask-redoc然后，我们需要使用flask_redoc的Redoc类来配置Redoc UI。...以下是一个例子：from flask import Flaskfrom flask_restful import Api, Resource, fields, marshal_withfrom flask_redoc...=True)在上面的例子中，我们导入了flask_redoc的Redoc类，并创建了一个redoc对象。
发布API文档生成API文档后，我们还需要将文档发布出去，以便其他开发人员可以访问。在本节中，我们将介绍两种常见的方法来发布API文档：使用Swagger UI和使用Redoc。...使用Swagger UISwagger是一个流行的API文档工具，它可以自动将API文档呈现为交互式UI。...Flask-RESTful提供了一个名为flasgger的扩展，可以将生成的API文档转换为Swagger UI。...以下是一个例子：from flask import Flaskfrom flask_restful import Api, Resource, fields, marshal_withfrom flasgger...import Swaggerapp = Flask(__name__)api = Api(app)resource_fields = { 'name': fields.String, 'age
Flask-RESTful是一个基于Flask的扩展，它提供了一种快速构建RESTful API的方法。...在开发RESTful API时，我们通常需要为API生成文档并进行发布，以便其他开发人员可以了解API的使用方法和参数，以便在开发过程中快速调试和集成。...可以使用以下命令来安装Flask-RESTful：pip install flask-restful使用Flask-RESTful生成API文档Flask-RESTful提供了一个很方便的工具——Api...以下是一个简单的例子，展示了如何使用Flask-RESTful生成API文档：from flask import Flaskfrom flask_restful import Api, Resource...这个字典的键是返回值中每个字段的名称，值是一个字段类型的对象，用于指定字段的数据类型和格式。
flask-migrate flask-script flask-restful flask psycopg2 创建配置文件Config.py 里面设置数据库的引擎以及其它的一些需要配置的程序参数 #...，这个与flask中设计表结构的写法是一致的，用到flask的flask-sqlalchemy 数据库迁移文件migrate.py 使用Flask-Migrate和Flask-Script来实现数据迁移...代码里面没有用到，这个是post，delete等请求会用到，就是增删改用 处理响应 Flask-RESTful的fields用于规范响应字段，定制响应字段键名和键值数据类型，还可以对输出响应做更多复杂的处理...https://api.bing.olei.me/bing https://api.bing.olei.me/bing/2018-02-27 后记 忽略app.py中我对dates的处理......flask postgresql RESTful API
Python中RESTful API的常见问题RESTful API（Representational State Transfer）是一种设计风格，用于构建可扩展的和易于维护的Web服务。...本文将分享在Python中实现RESTful API的常见问题与解决方案，帮助你更好地构建和管理RESTful API。1....Django适用于大型项目，提供了完整的开发环境和数据库支持；Flask更轻量级，适用于小型项目和快速开发；Tornado适用于高性能的非阻塞IO应用程序。根据项目需求和个人偏好选择合适的框架。2....例如，在Flask中，可以使用Flask-RESTful扩展来定义路由，如下所示：```pythonfrom flask import Flaskfrom flask_restful import Api...在Python中实现RESTful API是一项重要的技能，可以用于构建和管理Web服务。
在Java中，我们可以使用各种框架（如Spring MVC、JAX-RS等）来实现RESTful API。...RESTful API的设计原则主要包括以下几个方面： 1、基于资源（Resource-Based）：RESTful API将应用程序中的数据或功能抽象为资源，每个资源都有一个唯一的标识符（URI）。...5、可缓存（Cacheable）：RESTful API支持缓存机制，服务器可以在响应中添加缓存控制相关的HTTP头部信息，以便客户端可以缓存响应结果，提高系统性能和可扩展性。...} 删除某本图书：DELETE /books/{isbn} 在Java中，我们可以使用Spring MVC框架来实现这个RESTful API。...在Java中，我们可以使用各种框架（如Spring MVC、JAX-RS等）来实现RESTful API，并通过定义资源和操作，实现具体的业务逻辑。
在Flask-RESTful中，数据模型的设计和实现是非常重要的一步。一个好的数据模型设计可以使得应用程序更加清晰和易于维护。...数据模型设计模式在设计数据模型时，常见的设计模式有三种：单表模式单表模式是最简单的数据模型设计模式。它将所有相关的数据存储在一个表中。这个模式适用于数据之间的关系比较简单的情况下。...这个场景就需要将博客文章和评论分别存储在不同的表中，并使用外键将它们关联起来。数据模型实现在Flask-RESTful中，使用ORM（对象关系映射）库来实现数据模型。...下面是一个使用SQLAlchemy的例子：from flask_sqlalchemy import SQLAlchemydb = SQLAlchemy()class User(db.Model):...它支持多种数据库，并提供了简单而强大的API来管理数据模型。
OpenStack通过各种互补的服务提供了基础设施即服务（IaaS）的解决方案，每个服务提供API以进行集成。...而REST的另一大特点是在于要求应用程序采用标准的方法，不同的HTTP方法都有明确的定义。下表展示了RESTfulAPI中常用的URL。 ? 表中的{instance_id}就是虚拟机的UUID。...Part One OpenStack上所有的web服务都是通过WSGI来部署的，WSGI(Python Web Server Gateway Interface)是Python应用程序或框架和Web服务器之间的一种接口...实现RESTful API需要实现URL的映射，而这个功能的实现是依赖于Mapper和Controller两个类，顾名思义Mapper就是做映射，根据用户请求的URL及其方法来确定处理的方法，而Controller...（由于作者能力所限，有很多细节没有仔细说明，如果对OpenStack RESTful API有兴趣的朋友可以自己亲手实践一下，效果会更佳）。
由于我们之前做token验证的时候，已经把取出来的信息存入到了flask的g中，所以我们只需要从g中取出来做判断即可 @api.route('', methods=['DELETE']) @auth.login_required...首先我们需要创建一个管理员用户，不过管理员用户不能通过公开API来创建，而应该直接在数据库里创建，但是这又涉及到一个问题，就是直接在数据库里创建，密码不好生成。...要做到这一点，我们只需要在生成令牌的时候，将is_admin的字段写入到token中。然后再视图函数中取出这个字段来进行不同的判断就好了。...当用户访问@auto.login的接口的话，他必须要带有一个token令牌中的，而我们是可以从token中读取到当前的权限种类的，并且我们是可以知道他所访问的接口的。...我们只需要使用set这个数据结构，就可以完成。
你需要操作系统模块：Flask 和 Flask RESTful 中的一些东西，它们是 10 秒前创建的模型训练脚本，你还要将它们和 joblib 加载到训练模型中： import os from flask...from sklearn.externals import joblib 现在你应该从 Flask RESTful 中创建 Flask 和 Api 的实例。...Flask RESTful 使用此编码约定，因此你的类将需要从 Flask RESTful 资源模块继承。在类中，可以声明 get（）、post（）或任何其他处理数据的方法。...我们将使用 post（），因此数据不会直接通过 URL 传递。你需要从用户输入中获取属性（根据用户输入的属性值进行预测）。然后，可以调用加载模型的 .predict（）函数。...我强烈建议你在自己的数据集和业务问题上利用这些新获得的知识。如果你用 Python 以外的语言编写应用程序，并且使用 Python 只是为了数据和机器学习相关的东西，那么它就很有用了。
遍览网络中关于动态加载模块的文章，发现有两种方法，一种是用守护进程的方法，一种是用python自带的reload函数。...utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在实际调试中，因为我用的是python3，或者因为原文作者的一些笔误，还是搞了半天。...多进程的文章自带的代码有一段 # if sys.platform == "win32": # args = ['"%s"' % arg for arg in args...] 这个将自带的命令重新包装成一个字符串，实在是不明所以，而且运行时Popen函数不认识这个命令了，造成程序运行不下去。...reload的那篇文章是python2写的，而在python3中reload函数不是built-in，需要from imp import reload。
不适合内部开发 REST的使用场景有两个：内部开发API，开放API。...标准的REST比较适合开放性的API。...只负责提供数据，不负责业务逻辑 由于内部的开发，业务逻辑非常复杂，想用简单的四个接口来标示所有的业务逻辑，基本上是不可能的 REST的接口粒度比较粗（返回的资源属性比较多；服务器不会负责处理数据），这样前端的开发是不太方便的...标准的REST会造成HTTP请求的数量大幅度的增加 3.建议 尽量遵从REST的设计风格规范 要灵活一些，如果前端要考虑业务逻辑的话，我们就不要遵从资源的限制了，应该让API具有业务逻辑的性质 如果前端需要几个资源合并在一起的数据...，那么我们就为前端定制一个合并数据的接口
数据库的选择在Flask-RESTful中，可以选择使用各种关系型和非关系型数据库。一些流行的选择包括：MySQL：开源关系型数据库管理系统。PostgreSQL：功能强大的关系型数据库管理系统。...SQLite：轻量级的关系型数据库管理系统。MongoDB：流行的文档数据库。Redis：流行的键值存储数据库。选择哪种数据库主要取决于应用程序的需求。...在Flask-RESTful中，可以选择使用各种ORM来简化与数据库的交互。一些流行的选择包括：SQLAlchemy：功能强大的ORM，支持多种关系型数据库。...PyMongo和Flask-SQLAlchemy则提供了更简单的API和易于使用的功能。数据库和ORM的安装在选择了要使用的数据库和ORM之后，需要安装相应的库和驱动程序。...在Flask-RESTful中使用数据库和ORM可以极大地简化应用程序的开发过程。通过选择适当的数据库和ORM，以及正确地配置和安装它们，我们可以轻松地存储和检索数据。
image.png 我们采用自顶向下的编程思想，先编写redprint在试图函数中的使用代码，再编写redprint具体的实现 2.1 视图函数向红图的注册 app/api/v1/book.py from...') @api.route('/get') def get_user(): return 'i am gwf' 2.2 红图向蓝图的注册 app/api/__init__.py from flask..., url_prefix='/book') user.api.register(bp_v1, url_prefix='/user') return bp_v1 2.3 蓝图向Flask核心对象的注册 app.../app.py from flask import Flask __author__ = "gaowenfeng" def register_blueprint(app): from app.api.v1...3.1 装饰性route的实现 蓝图的实现 def route(self, rule, **options): """Like :meth:`Flask.route` but for a blueprint
，可以在视图函数文件中增加一个注册用户的视图函数--create_user，并且我们会在其中接受账号和密码，来完成用户的注册，这个逻辑是通常意义上的用户的概念。...例如：我们开发了一个向外提供数据的API，加入有一天，有一个公司，想使用我们的API开发他们自己的产品（小程序或者APP），这些其他的客户端，都是我们API的用户 根据以上的分析，我们可以得出几个结论..._password = generate_password_hash(raw) # 从面向对象的角度考虑，在一个对象中创建一个对象本身这个是不合理的。...1.传入错误的参数，虽然没有添加到数据库，但是返回 结果显示正常 这是因为，form.validate()如果校验不通过，他不会抛出异常，而是会将异常信息存储在form对象中。...我们的restapi返回的信息主要分为以下三类: 1.页数数据信息 2.操作成功提示信息 3.错误异常信息 如果错误异常信息不够标准，那么客户端很难去处理我们的错误异常。
在重写的过程中实现对对象的序列化就可以了 2.不完美的对象转字典 我们首先要做到的就是让Flask可以调用到我们自己定义的default函数。...但是app.py中的一些其他方法，却是 经常改变的，应该把他们放在init文件中 6.ViewModel对于API有意义吗？...SQLALChemy返回的模型是原始模型（格式和数据库中存储的一模一样）。 而前端可能需要我们返回一个意义更加明确的字段。...原始模型是根据数据库来生成的，他的格式是一定的，但是我们在视图层中或者API的返回中，要根据业务去具体的个性化一个个属性的 格式，这就必然存在一个由原始模型向视图模型转换的过程，这个过程最适合的是在View_model...，viewmodel的意义并不大，因为完全资源意义的RESTFul是不考虑业务逻辑的
在这个应用程序中，我们将创建一个名为 User 的资源类，用于处理用户相关的请求。用户对象将存储在一个名为 users 的字典中，用于模拟数据库操作。...以下是示例代码：from flask import Flask, requestfrom flask_restful import Api, Resourceapp = Flask(__name__)api...应用程序实例 app，并创建了一个名为 api 的 Flask-RESTful 扩展实例。...接下来，我们创建了一个名为 User 的资源类，继承自 Flask-RESTful 的 Resource 类，并实现了 GET、POST、PUT 和 DELETE 方法，分别处理查询用户、创建用户、更新用户和删除用户的请求...如果存在，则将请求的 JSON 对象更新到 users 字典中，并返回用户对象的 JSON 序列化字符串。
它提供了方便的资源路由、请求和响应数据的序列化和反序列化、异常处理等功能，使得开发 RESTful APIs 变得简单易用。安装要使用 Flask-RESTful，您需要安装它。...在命令行中输入以下命令：pip install flask-restful配置在使用 Flask-RESTful 之前，需要先配置 Flask 应用程序。...Api(app)在上面的代码中，我们首先导入 Flask 和 Api 类。...接下来，我们使用 Flask 类初始化一个名为 app 的 Flask 应用程序实例，并使用 Api 类初始化一个名为 api 的 Flask-RESTful 应用程序实例。...创建资源在 Flask-RESTful 中，资源是处理 RESTful APIs 请求的主要组件。每个资源对应于一种类型的请求，例如 GET、POST、PUT 和 DELETE。
在 Flask-RESTful 应用程序中，请求和响应处理非常简单。...我们可以使用 Flask-RESTful 的 reqparse 模块来解析请求参数，并使用 Flask-RESTful 的 marshal 模块来序列化响应数据。...在 Flask-RESTful 应用程序中，我们可以使用 reqparse 模块的 RequestParser 类来创建请求参数解析器。...在 Flask-RESTful 应用程序中，我们可以使用 marshal 模块的 marshal_with() 装饰器来序列化响应数据。...下面是一个例子，展示了如何在 Flask-RESTful 应用程序中使用 marshal_with() 装饰器序列化响应数据：from flask_restful import Resource, Api
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