一个比较良好的flask项目结构 project/ app/                    # 整个程序的包目录 static/                 # 静态资源文件 js/                     # JS脚本 css/                    # 样式表 img/                    # 图片 favicon.ico              # 网站图标 templates/              # 模板文件 com…

目录 Flask - 特殊装饰器 和 Flask工作结构模式 @app.errorhandler() @app.before_request @app.after_request FBV和CBV Flask - 特殊装饰器 和 Flask工作结构模式 @app.errorhandler() 作用: 重定义错误返回信息! @app.errorhandler(404) def error404(a): return f"你要查看的页面,被怪兽吃了!{a}" @app.before_requ…

以此结构为例,这个小项目是<Flask Web开发:基于python的web应用开发实战>第一部分结束后的代码框架 第一层 有app.tests.migrations三个文件夹和config.py.manage.py两个py文件以及data-dev.sqlite.data-tests.sqlite两个sqlite数据库 app文件夹下主要写flask程序: migrations 文件夹包含数据库迁移脚本: tests文件夹下编写单元测试: config.py用来存储配置 manage.py 用…

模板结构组织 除了使用函数.过滤器等工具控制模板的输出外,jinja2还提供了一些工具来在宏观上组织模板内容. 局部模板 在Web程序中,我们通常会为每一类页面编写一个独立的模板.比如主页模板.用户资料也模板.设置页模板等.这些模板可以直接在视图函数中渲染并作为HTML响应主题.除了这类模板,我们还会用到另一类非独立模板,这类模板通常被称为局部模板或此模板,因为它们仅包含部分代码,所以我们不会在视图函数中直接渲染它,而是插入到其他独立模板中. 当某个视图用来处理ajax请求时,返回的数据不需要包…

简介 其实我不是啥正经人,错了,不是啥正经程序员,所能想到的估计也就码农一级吧,高级程序员,搞什么算法,什么人工智能,大数据计算…………离我还太遥远. 但是这并不妨碍我继续学习,继续写垃圾小程序. 反正我做的小程序,也就是把人从重复的劳动中解脱出来.用电脑代替人脑记忆那些枯燥的繁琐的数据.用电脑来查询记忆的数据.人脑的神经网络是比计算机查找的快.随便吧,还搞不到那个层次.先用电脑记录查询吧. 虽然python学习中已经学习了读写文件,在文件中查找,不过那都面向少量数据,更别提什么大数据了.几万行…

简介: Flask中的蓝图旨在针对这些情况: 把一个应用分解成一系列的蓝图.对于大型的应用是理想化的:一个项目能实例化一个应用, 初始化一些扩展,以及注册一系列的蓝图. 以一个 URL 前缀和/或子域在一个应用上注册蓝图. URL 前缀/子域名中的参数即成为这个蓝图下的所有视图函数的共同的视图参数(默认情况下). 在一个应用中用不同的 URL 规则多次注册一个蓝图. 通过蓝图提供模板过滤器.静态文件.模板和其它功能.一个蓝图不一定要实现应用或视图函数. 初始化一个 Flask 扩展时,在这些情况…

1. 今天学习遇到一个问题,以前项目比较简单,所有的@app.route 都是写在一个文件app.py 中的,然后启动也是在这个文件中启动app.run .但是我今天 想写一个新的模块, 于是我新启了一个 yellowPages.py ..然后启动, 访问这个py 文件中url 路径就报404 了 ..网上找了半天, 方法1 : 在app中引入 yellowPages 就可以访问到了.. import yellowPages 方法2 : buleprint 蓝图..研究中: 据说试用大项目的结构…

简介: Flask-admin 相当django的xadmin吧! 快速装配一个后台用来管理数据. Flask-admin也是有使用局限性的,他只适合开发小型快速的应用,不适合那种大型并发性高,逻辑复杂的应用.首先,对于大型应用都是前后端分离的,加快访问速度,而且后端装配,尤其是这种动态生成页面的速度更慢. 需要安装Flask-Admin,Flask-BabelEx, 一:导入admin 1.导入 from flask import Flask from app.main.views impor…

简介: 基础搭建好了,开始读写数据库吧.毕竟写的程序,也没什么高深的,就是CRUD,中文说是增删改查. 一:在数据库中增加测试数据. 在项目根目录建立init_test.py from config import Base,db_session from models.models import * from app.app01.app01_models import * add_public=public( name='jack_public', email='jack_public@jack…

简介: 建立flask容易,那么部署就比较麻烦了,配这个,配那个,更新………… 所以我从构建,就考虑部署的问题,使用docker部署. 程序都打包进docker,本博客有相关文章. pycharn直接创建一个空白的flask项目就好了 1.安装docker并自动启动 本博客有相关文章. 2.创建生成镜像的目录 在服务器上创建如下: /storage/temp/├── app│   ├── app      ,这个目录里面就是flask源码,一个文件,两个目录│   │   ├── main.py…