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。

如果希望深入学习Flask Web开发,推荐这个教程:深入浅出Flask : 

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、RESTAPI、管理页面、邮件服务等。

使用pip安装Flask:

$ pip install flask2、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

from flask import Flask创建Flask对象,我们将使用该对象进行应用的配置和运行:

app = Flask(__name__)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。

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?

现在,让我们完整地看一下app.py的整个代码:

from flask import Flask app = 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:

$ python app.py你应该会看到如下输入:

* Serving Flask app "app" (lazy loading) * Environment: production * Debug mode: on * Running on (Press CTRL+C to quit) * Restarting with stat * Debugger is active! * Debugger PIN: 770-937-705现在就可以打开浏览器访问了:

首先我们看看如何原始的HTML代码插入Flask应用:

from flask import Flask app = 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:

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.py templates   |-/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_template app = 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。

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SQLAlchemyFlask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:

创建数据库

在终端中使用下面的命令创建一个appdb数据库:

$ createdb appdb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'] = True app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI']='postgresql://localhost/appdb' SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True db = 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_template from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy # Settings app = Flask(__name__) app.config['DEBUG'] = True app.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)    title = db.Column(db.String(80), unique=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 Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = 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)    title = db.Column(db.String(80), unique=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 Manager from 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 Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from flask_script import Manager from flask_migrate import Migrate, MigrateCommand app = 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)    title = db.Column(db.String(80), unique=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 init Creating 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 migrate INFO  [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/ed3b3a_.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

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