Flask 和 Vue.js 开发及整合部署实例

想做些简单的 Web 工具,首先想到的是 Flask + Vue.js, 当然可以完全用 Flask 自己的页面模板 Jinja2, 但一个网站项目不能享受到像 Vue.js, React 类似框架的灵活性真是太可惜了。于是 Flask 只专注于 API, 页面逻辑全用 Vue.js 的组合就成了我的首选,Flask 方面还能进一步选择 FlaskRESTful 框架。还需做得更漂亮的话,CSS 框架可选择 Bootstrap 或与 Vue 紧密集成的 BootstrapVue, 这是后话。

本文主要参考 Flask和Vue.js构建全栈单页面web应用【通过Flask开发RESTful API】的前部分,英文原文在这里 Developing a Single Page App with Flask and Vue.js

开发过程中我们可以保持 Flask 和  Vue.js 为单独的两个项目,并启动各自的服务,比如 Flask 是 http://localhost:5000, Vue.js 项目通过 npm run serve 启动在 http://localhost:8080,借助于 node js 的功能,修改 Vue.js 项目的内容能够自动刷新网页。要是开发中把静态文件全放在  Flask 项目中,那么任何对静态文件的修改都必须重启 Flask  服务。虽然 Debug 模式启动的 Flask 在看到它的目录中有任何修改时也能自动重启,但对静态文件的修改重启 Flask 没这个必要性。 

但部署时需进一步整合,最终只需要启动 Flask  服务,而无须两个,方便部署。如果是以 Docker 容器的方式发布,使用 docker-compose 来编排两个容器来发布也还算不错。更专业的部署方式应该是 Vue.js 的静态内容放到专门的 Web 服务器,如  Apache/Nginx 中,Flask 也通过 wsgi 与 Web 服务器集成起来。 阅读全文 >>

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Python 列表的排序 - sort/sorted

Python 集合的遍历,推导及 filter/map/reduce 操作 中讲了对集合的 filter, map 和 reduce 操作,那还有 sort 排序呢?像 Java 一样,Python  也提供了 sort() 和 sorted() 方法。

sort() 是 list 的实例方法, sorted() 是一个内置函数。Python 中也是只有 list 才有顺序。

list.sort() 方法

查看 Python 3 中的 list.sort() 方法(help(list.sort))

Help on method_descriptor:

sort(self, /, *, key=None, reverse=False)
Stable sort *IN PLACE*.

Python 的 list.sort() 方法和 Java List.sort() 方法一样的,都是 IN PLACE 排序,没有返回值。实际看下各种排序场景 阅读全文 >>

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创建 Python 的 list, set, tuple 和 dict

本文主要探讨一下在 Python 各种创建 list, set, tuple 和 dictionary 的方式。首先看

最常用的创建方式

以上相当于是针对右边的值调用了相应的构造函数,如 list([1, 2]), set({1, 2}), tupe((1, 2)), dict({'k1': 1, 'k2': 2})

创建 set 和 dictionary 都是用大括号 {}, 对于 tuple 如果是单个元素时,要附加一个逗号

如果省略逗号,会怎样呢? 阅读全文 >>

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理解 Python 类的变量,方法与属性

熟悉了传统的 C++/Java 类定义的风格,来感受一下 Python 是如何定义类的。本篇是阅读 《The Quick Python Book》第二版关于类定义的笔记,由原书内容进一步引申,不过是依照本人的思考顺序来组织的。在理解 Python 类定义的同时头脑中应该闪现出 JavaScript/Java 如何定义类的情景。

最简单的类定义

class MyClass:
    pass

由于 class MyClass 后面要有个冒号,而冒号后总得有点东西才能表示该类定义结束了,于是放个 pass 当占位符。Python 也像 Java 一样,有一个根类,叫做 object,例如上面的定义

我们能看到它隐式的基类是 object, 而不用显式的声明为 class MyClass(object)。看到 __bases__ 属性是一个 Tuple, 意识到  Python 是支持多重继承的。 阅读全文 >>

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Python print 立即打印内容到重定向的文件

看到本文标题也许要奇怪了,Python 的 print 难道不是也上可以看到结果的吗?在 Python shell 下只要 

>> print('Hello world!')
Hello world!

不就立马能看到控制台输出的 "Hello world!" 吗。或者是一个 Python 脚本文件 hello.py

import time

for i in range(3):
    print('Hello {}'.format(i))
    time.sleep(3)

然后执行 python hello.py 的话,我们也同样能看到在控制台下在预定的每 3 秒输出一行

Hello 0
Hello 1
Hello 2

但执行下面的命令试图重定向输出到文件时的效果就不一样了 阅读全文 >>

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体验一下 Python 3.8 带来的主要新特性

学习理解一个软件非常好的方法就是跟随每一个版本演进的新特性,好比一个人被别人看着长大的,知子莫若父。因此每个版本的 Changelogs 或 What's New 是非常值得一读的,见 What's New In Python 3.8。因为接触 Python 比较晚,没能即时的重前往后的看过 Python 各版本的新特性,于是采用倒叙的方式来看 Python 的演进也不错。

在正式进入 Python 3.8 新特性前,先来看 Python 3.8 的安装和以及介绍一个非常棒的 Python 命令行解析器 bpython 作为 python 命令,ipython, idle 的替代品。

Python 3.8 各平台的安装包可在 https://www.python.org/downloads/release/python-380/ 找到。比如 Mac OS X 下可下载 https://www.python.org/ftp/python/3.8.0/python-3.8.0-macosx10.9.pkg,然后执行安装。安装完后,我机器上的 /usr/local/bin/python3 就指向到了 Python 3.8, 要用 Python 3.7 的话命令是 python3.7; pip3 却仍然是老版本的。

bpython 的安装要用相应版本的  pip install bpython, 如 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/bin/pip3 install bpython, 或者创建的虚拟环境中安装, python -m venv .venv; source .venv/bin/activate; pip install bpython。安装后启动  bpython 进入一个更智能的 Python 命令解析器。py

下面正式了解 Python 3.8 的主要新特性 阅读全文 >>

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Python 执行系统命令 - subprocess 模块的使用

Python 可信手拈来写系统脚本,那么在 Python 中调用系统命令应该会比较便捷。所以本文来看看 Python 有几种方式调用系统命令,以及与回味一下其他几种脚本语言的类似操作。简单说来,Python 执行系统命令的方式有四种方式,即

  1. os.system(cmd) (建议用 subprocess 模块)
  2. os.popen(cmd) (Python 3 中还能用,但不推荐使用了)
  3. commands 模块(在 Python 3 中已移除了该模块,基本是不必去了解它)
  4. subprocess 模块(总是上面的矛头全指向它的,重点)

os.system(cmd)

启动一个子进程来执行系统命令,可以获得标准输入,不能获到命令输出, 但可以得到一个状态码 阅读全文 >>

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Python 函数声明先后顺序的问题

在 Python 中如果把函数定义写在调用的下方可能会出错,例如下面的代码

foo()

def foo():
    print("hello")

执行时会报出错误

NameError: name 'foo' is not defined

这时候要把 foo() 调用代码放到该函数的声明后面

def foo():
    print("hello")

foo()

这样执行就一切正常了。这仿佛像是 C 语言中的函数调用需要提前声明一般,例如在 C 语言中要调用后头的定义的函数要写成 阅读全文 >>

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AWS Python Lambda 使用 Layer

使用 Python 书写 AWS Lambda 的一个好处就是能够在控制台中直接编辑源代码,非常方便进行快速验证测试 AWS 环境相关的。这只限于使用 AWS 为 Python Lambda 运行时提供的默认组件(比如 boto3),尚若需要在自己的 Python Lambda 中使用其他的组件(如 redis), 就不得不把自己的代码及依赖打成一个 zip 包再部署,这时候就无法在控制台直接编辑代码了,也只能坠入本地修改代码,重新打包上传测试的循环当中。

欲了解 Python Lambda 中除了 boto3 外还能直接使用别的什么组件,可点击此链接 https://gist.github.com/gene1wood/4a052f39490fae00e0c3 查看当前。该 gist 也还提供了代码 code to run in Lambda 来获得所有依赖。试了下在 Python Lambda 中,用通常的

help('modules')    # 或
help('modules package')

竟然连大名鼎鼎的 boto3 都无法列出来。

回到正题来,如果既想用第三方的依赖,又想要在控制台中直接编辑代码进行测试,是否有他法呢?有,那就是 AWS 在 2018 年 11 月推出的 Lambda 层。见 AWS Lambda Now Supports Custom Runtimes and Enables Sharing Common Code Between Functions, 这里的层除了能用来提供 Python 依赖,还许自定义运行时,如 C++ 或 Rust 等写 Lambda 都不是梦。

AWS 的服务就像个大口袋,何时偷偷的加添了什么服务,或出了什么新的我,不时关注它的 What's New with AWS 必是个好习惯。 阅读全文 >>

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开启 Python 组件 Boto3 在 IDE 中的智能提示

在用 Python 编写 AWS 服务时,要用到 Boto 3 组件,而像 boto3.client('s3') 获得的对象只能被 IDE 识别为一个 BaseClient, 具体包含什么操作方法是在运行时由参数 s3 指示的基于 JSON 文件所描述的。因此 IDE 对 s3 = boto3.client('s3')s3 对象无法提供有效的智能提示,每次用 Boto 3 时不得不打开 Boto 3 的在线 API 文档来对照。长此以往,总觉麻烦且效率低下,有种一直摸着石头过河的感觉。那么,是否有办法让 IDE 智能提示出各种 boto3.client('<service>') 的实际操作呢?网上找了找,确实有这个需求,解决办法有

  1. botostubs: 与 boto3 API 保持更新(每三天),并支持众多 IDE, 试过在 IntelliJ IDEA 和 Visual Studio Code 中可用
  2. pyboto3: 上次更新在两年前, https://github.com/wavycloud/pyboto3, 只在 Python 2.7 下测试过
  3. autoboto: 需有智能提示,但改变了应用 Boto 3 组件的方式,不建议使用

本文重点推荐 botostubs, 下面会叙说具体理由,在进入正是之前,不妨来回顾一下直接使用 Boto 3 时没有好的智能提示的问题 阅读全文 >>

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