Flacon est un framework Web Python léger couramment utilisé pour créer des API REST et des microservices. Son cœur minimal et son architecture flexible permettent aux développeurs de concevoir des API sans être contraints par des structures de projet strictes.
Dans ce guide, vous allez créer une API REST simple à l'aide de Flask, notamment :
À la fin de ce didacticiel, vous comprendrez comment concevoir et structurer une API Flask prête pour la production.
Flask est un framework Web Python léger utilisé pour créer des API et des applications Web en définissant des routes HTTP qui renvoient des réponses JSON ou HTML.
Un framework est une bibliothèque utilisée par les développeurs pour créer et gérer des applications Web fiables et évolutives. Il existe plusieurs cadres disponible pour Python, comme Tornado, Pyramid et, bien sûr, Django (qui est souvent comparé à Flask).
Flask est un microframework Python pour développement web. Bien qu'il soit construit avec un petit cœur et considéré comme une interface de passerelle de serveur Web (WSGI) très légère, Flask se distingue par sa philosophie facile à étendre. Il a été conçu pour s'adapter à des applications complexes et pour permettre un démarrage facile et rapide.
De plus, un autre avantage important de Flask est sa fonctionnalité. Même s'il propose des suggestions, Flask n'exige pas obligatoirement de mises en page de projet ou d'autres dépendances. Au lieu de cela, il permet aux développeurs de choisir les bibliothèques et les outils qu'ils souhaitent utiliser et propose en outre divers extensions disponibles, qui sont fournis par la communauté.
API est un acronyme de Application Programming Interface, ce qui signifie qu'il s'agit essentiellement la façon dont vous communiquez avec une application. Une API REST (Representational State Transfer) permet la communication entre les systèmes à l'aide de méthodes HTTP standard et correspond à un style architectural qui vise les communications sans état et sépare les préoccupations relatives aux clients et aux serveurs. Il échange généralement des données au format JSON et fonctionne à l'aide de points de terminaison correspondant à des actions telles que Créer (POST), Lire (GET), Mettre à jour (PUT ou PATCH) et Supprimer (DELETE). Les API REST sont largement utilisées pour leur simplicité, leur évolutivité et leur compatibilité avec un large éventail de clients et de plateformes.
Le API REST sur cet exercice créera une fausse implémentation de Actions CRUD au-dessus d'une entité. Une API avec CRUD permet les opérations de création, de lecture, de mise à jour et de suppression sur les éléments de l'application.
Cet article vous guidera à travers les premières étapes pour créer une API REST à l'aide de Flask.
Dans ce didacticiel, vous allez créer une API REST simple à l'aide de Flask et Python qui inclut :
Cet exemple présente les principaux composants nécessaires à la création d'une API backend prête à être utilisée en production.
Python doit être installé sur la machine actuelle. Le code présenté prendra en compte Python3. Si vous souhaitez utiliser Python2 et/ou si vous suivez cette procédure sur un ordinateur Windows, veuillez suivre les instructions présentées dans Guide d'installation du flacon.
Commençons par création d'un répertoire pour enregistrer le projet. Dans le répertoire dans lequel vous souhaitez placer votre projet, exécutez les commandes suivantes sur le shell :
Nous avons créé le flask_demo répertoire et l'a déplacé à l'intérieur. Avant de commencer à installer les dépendances, créons un environnement virtuel en exécutant la commande suivante :
Cela créera un dossier dans votre projet avec le nom .venv. Ensuite, nous devons activer l'environnement correspondant en exécutant :
Cela signifie que nous envisageons maintenant la environnement virtuel venv lors de l'exécution de n'importe quel code Python. Il peut être important de spécifier l'environnement que vous envisagez lorsque vous l'exécutez dans votre IDE.
Assurez-vous de respecter l'environnement actif avant de passer aux étapes suivantes. Vous pouvez vérifier si vous vous trouvez dans l'environnement en regardant sur le côté gauche de la console. Si le nom de l'environnement virtuel est entre parenthèses, vous êtes prêt à partir.
Si tu veux désactiver l'environnement, exécutez simplement la commande suivante :
Un flux de travail de développement d'API Flask typique comprend :
Cette structure permet de garder les services dorsaux organisés et d'en faciliter la maintenance.
Dans l'exemple précédent, l'API stockait les données dans une liste Python. Bien que cela soit utile pour démontrer les points de terminaison CRUD, cela ne convient pas aux applications réelles car les données disparaissent chaque fois que le serveur redémarre.
Dans la pratique, les API stockent les données dans une base de données afin qu'elles persistent entre les demandes et les redémarrages de l'application. Dans cette section, nous utiliserons SQLite et SQL Alchimie pour créer une API simple basée sur une base de données.
SQLite est une base de données légère qui ne nécessite aucun serveur séparé, ce qui la rend idéale pour les didacticiels et les petites applications.
Tout d'abord, installez les dépendances requises.
Exécutez la commande suivante :
pip install sqlalchemy flask-sqlalchemy
Si vous gérez les dépendances à l'aide d'un requirements.txt fichier, ajoutez :
Flask
sqlalchemy
flask-sqlalchemy
Dans cette configuration :
Ensuite, configurez Flask pour qu'il se connecte à la base de données SQLite.
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "sqlite:///items.db"
app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = False
db = SQLAlchemy(app)
Nous définissons ici la chaîne de connexion à la base de données :
sqlite : ///items.db
Cela crée un fichier de base de données SQLite local nommé items.db dans le répertoire du projet.
Créez ensuite un modèle représentant la structure de la table de base de données.
class Item(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(100), nullable=False)
price = db.Column(db.Float, nullable=False)
def to_dict(self):
return {
"id": self.id,
"name": self.name,
"price": self.price
}
Le Article le modèle définit trois champs :
Le to_dict () La méthode convertit l'objet de base de données en un dictionnaire sérialisable JSON.
Avant d'exécuter l'API, créez les tables de base de données à l'aide de SQLAlchemy.
@app.route("/items", methods=["GET"])
def get_items():
items = Item.query.all()
return jsonify([item.to_dict() for item in items])
Ce point de terminaison récupère tous les éléments stockés dans la base de données.
@app.route("/items", methods=["POST"])
def create_item():
data = request.get_json()
if not data or "name" not in data or "price" not in data:
return jsonify({"error": "Name and price are required"}), 400
item = Item(name=data["name"], price=data["price"])
db.session.add(item)
db.session.commit()
return jsonify(item.to_dict()), 201
Ce point final :
@app.route("/items/<int:item_id>", methods=["GET"])
def get_item(item_id):
item = Item.query.get_or_404(item_id)
return jsonify(item.to_dict())
Ce point de terminaison extrait un élément spécifique par son identifiant.
Si l'article n'existe pas, Flask renvoie automatiquement un Erreur 404.
@app.route("/items/<int:item_id>", methods=["PUT"])
def update_item(item_id):
item = Item.query.get_or_404(item_id)
data = request.get_json()
if not data:
return jsonify({"error": "Request body is required"}), 400
item.name = data.get("name", item.name)
item.price = data.get("price", item.price)
db.session.commit()
return jsonify(item.to_dict())
Ce point de terminaison met à jour un élément existant.
Seuls les champs fournis sont modifiés.
@app.route("/items/<int:item_id>", methods=["DELETE"])
def delete_item(item_id):
item = Item.query.get_or_404(item_id)
db.session.delete(item)
db.session.commit()
return jsonify({"message": "Item deleted successfully"})
Ce point de terminaison supprime l'élément spécifié de la base de données.
Démarrez le serveur de développement Flask :
python app.py
Votre API sera désormais disponible localement.
Demande :
{
"name": "Keyboard",
"price": 49.99
}
Réponse :
{
"id": 1,
"name": "Keyboard",
"price": 49.99
}
Réponse :
[
{
"id": 1,
"name": "Keyboard",
"price": 49.99
}
]
Les listes en mémoire sont utiles pour des démonstrations simples mais présentent plusieurs limites :
L'utilisation d'une base de données telle que SQLite permet à l'API de stocker et de récupérer des données persistantes, ce qui permet à l'application de se comporter davantage comme un véritable service backend.
Pour les systèmes de production, les développeurs utilisent généralement des bases de données telles que PostgreSQL, MySQL, ou MongoDB, mais la structure globale de l'API reste la même.
Pour les petites applications ou les didacticiels, il est courant de conserver l'intégralité de l'API dans quelques fichiers seulement. Cette approche permet de garder la configuration simple et facile à comprendre.
Une structure d'API Flask pour débutant typique peut ressembler à ceci :
flask-api/
├── app.py
├── requirements.txt
├── models.py
├── routes.py
├── schemas.py
└── items.db
Dans cette structure :
Cette mise en page est facile à suivre et convient parfaitement aux petites API, aux prototypes et aux projets d'apprentissage.
Cependant, au fur et à mesure que l'application grandit, cette structure peut devenir difficile à maintenir.
Pour faciliter la compréhension de la structure, voici comment chaque fichier peut être utilisé.
app.pyCe fichier crée l'application Flask, configure la base de données et enregistre les itinéraires.
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_smorest import Api
db = SQLAlchemy()
def create_app():
app = Flask(__name__)
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "sqlite:///items.db"
app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = False
app.config["API_TITLE"] = "Flask API Demo"
app.config["API_VERSION"] = "v1"
app.config["OPENAPI_VERSION"] = "3.0.3"
app.config["OPENAPI_URL_PREFIX"] = "/"
app.config["OPENAPI_SWAGGER_UI_PATH"] = "/docs"
app.config["OPENAPI_SWAGGER_UI_URL"] = "https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist/"
db.init_app(app)
api = Api(app)
from routes import blp
api.register_blueprint(blp)
with app.app_context():
db.create_all()
return app
app = create_app()
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)
models.pyCe fichier définit le modèle de base de données.
from app import db
class Item(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(100), nullable=False)
price = db.Column(db.Float, nullable=False)
routes.pyCe fichier contient les points de terminaison de l'API.
from flask.views import MethodView
from flask_smorest import Blueprint
from models import Item
from schemas import ItemSchema
from app import db
blp = Blueprint(
"items",
"items",
url_prefix="/items",
description="Operations on items"
)
@blp.route("/")
class ItemsResource(MethodView):
@blp.response(200, ItemSchema(many=True))
def get(self):
return Item.query.all()
@blp.arguments(ItemSchema)
@blp.response(201, ItemSchema)
def post(self, new_item):
item = Item(**new_item)
db.session.add(item)
db.session.commit()
return item
La séparation de l'application en fichiers présente plusieurs avantages :
Par exemple, si vous ajoutez ultérieurement une authentification, des utilisateurs ou des commandes, vous pouvez développer la structure sans réécrire l'ensemble du projet.
Les applications plus volumineuses bénéficient de l'organisation du code en packages. Cela permet de séparer les différentes parties du système, ce qui facilite la mise à l'échelle et la maintenance du projet.
Une structure d'API Flask plus prête pour la production pourrait ressembler à ceci :
Pour les projets plus importants, il est courant d'organiser le code dans des dossiers plutôt que dans des fichiers individuels de premier niveau.
Une structure plus évolutive pourrait ressembler à ceci :
flask-api/
├── app/
│ ├── __init__.py
│ ├── models/
│ │ └── item.py
│ ├── routes/
│ │ └── items.py
│ └── schemas/
│ └── item.py
├── requirements.txt
└── run.py
Dans cette architecture :
Cette approche modulaire permet de :
Meilleure pratique
Lorsque vous créez une API Flask, il est judicieux de commencer par une structure simple et de ne l'étendre que lorsque l'application se développe. Pour les petits projets, quelques fichiers clairement nommés suffisent souvent. Pour les API plus volumineuses, le passage à une mise en page basée sur des packages facilite grandement la maintenance.
Une structure de projet claire aide les autres développeurs à comprendre rapidement le code et facilite l'extension de l'application à l'avenir.
Avant de présenter les autres points forts de Flask, parlons des plans. Un plan est un objet très similaire à un objet d'application Flask, mais au lieu d'en créer un nouveau, il permet l'extension de l'application en cours. Cela peut être utile si vous souhaitez créer plusieurs versions d'une API ou simplement diviser des services au sein d'une même application.
Nous utiliserons ce type de classe pour présenter différents scénarios d'utilisation d'une application Flask. Convertissons le code ci-dessus pour l'insérer dans un plan et le charger dans l'application principale.
Créez un nouveau dossier nommé plans pour commencer à insérer des modules de plan au fur et à mesure que nous progressons dans le billet de blog. À l'intérieur, créez un dossier nommé points de terminaison de base puis un fichier nommé __init__.py:
# blueprints/basic_endpoints/__init__.py
from flask import Blueprint, jsonify
basic_bp = Blueprint('basic_bp', __name__)
@basic_bp.route('/')
def hello():
return jsonify({'message': 'Hello from a Blueprint!'})
À présent, le main.py le fichier a juste besoin de charger le plan créé et de l'enregistrer dans l'objet de l'application :
# main.py
from flask import Flask
from blueprints.basic_endpoints import basic_bp
app = Flask(__name__)
app.register_blueprint(basic_bp)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
Vous devriez maintenant avoir exactement les mêmes points de terminaison, mais en utilisant la structure fournie par Blueprints. Cela facilitera la gestion de votre application et sa mise à l'échelle au fur et à mesure de sa croissance.
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Lors de la création d'API, il est important de valider les demandes entrantes et de renvoyer des réponses d'erreur significatives en cas de problème. Sans validation, une API peut accepter des données incomplètes ou non valides, ce qui peut entraîner des enregistrements incohérents dans la base de données ou un comportement inattendu de l'application.
Une API bien conçue doit :
Cela améliore la fiabilité et facilite l'utilisation de l'API pour les autres développeurs.
Lorsqu'un client envoie des données à l'API, le serveur doit vérifier que les champs obligatoires sont présents et correctement formatés.
Par exemple, lors de la création d'un nouvel élément, la demande doit inclure à la fois un nom et un prix.
Voici un exemple de validation simple :
@app.route("/items", methods=["POST"])
def create_item():
data = request.get_json()
if not data:
return jsonify({"error": "Request body must be JSON"}), 400
if "name" not in data or "price" not in data:
return jsonify({"error": "Both 'name' and 'price' fields are required"}), 400
item = Item(name=data["name"], price=data["price"])
db.session.add(item)
db.session.commit()
return jsonify(item.to_dict()), 201
Dans cet exemple, l'API vérifie si :
Si la validation échoue, l'API renvoie un 400 requêtes erronées réponse.
Les codes d'état HTTP aident les clients à savoir si une demande a réussi ou échoué.
Parmi les codes courants utilisés dans les API REST, citons :
L'utilisation du code d'état correct permet aux utilisateurs de l'API de gérer correctement les réponses.
Lorsqu'un client demande une ressource qui n'existe pas, l'API doit renvoyer un Erreur 404.
Flask-SQLAlchemy fournit une aide pratique pour cela :
item = Item.query.get_or_404(item_id)
Si l'élément n'existe pas, Flask renvoie automatiquement une réponse telle que :
{
"message": "404 Not Found: The requested URL was not found on the server."
}
Cela empêche l'API de renvoyer des réponses vides ou trompeuses.
Dans les applications plus importantes, il est utile de définir des gestionnaires d'erreurs globaux qui renvoient des réponses cohérentes pour les erreurs courantes.
Par exemple :
@app.errorhandler(400)
def bad_request(error):
return jsonify({
"error": "Bad Request",
"message": "The server could not process the request."
}), 400
@app.errorhandler(404)
def not_found(error):
return jsonify({
"error": "Not Found",
"message": "The requested resource was not found."
}), 404
Avec ces gestionnaires, l'API renvoie toujours des réponses JSON structurées au lieu des pages d'erreur HTML par défaut.
Si un client essaie de créer un élément sans fournir les champs obligatoires, l'API peut renvoyer :
{
"error": "Bad Request",
"message": "Both 'name' and 'price' fields are required"
}
La fourniture de messages d'erreur clairs aide les développeurs à comprendre rapidement ce qui s'est mal passé et à résoudre leur demande.
La validation des demandes et la gestion appropriée des erreurs sont essentielles pour créer des API fiables. Ils veillent à ce que :
Ces pratiques sont considérées comme standard dans le développement d'API modernes et doivent être incluses dans tout service backend prêt à être utilisé en production.
Les API modernes devraient exposer une documentation lisible par machine afin que les développeurs puissent facilement comprendre les points de terminaison, les formats de demande et les réponses. La norme la plus largement adoptée à cet effet est API ouverte, qui décrit les API HTTP dans un format structuré que les outils peuvent interpréter automatiquement.
Dans les applications Flask, un moyen pratique de générer de la documentation OpenAPI consiste à utiliser flask-smorest, une bibliothèque qui intègre Flask à OpenAPI 3, la validation des demandes et la documentation automatique de l'interface utilisateur Swagger.
Tout d'abord, installez les packages requis.
Exécutez la commande suivante :
pip install flask-smorest marshmallow
Si vous préférez gérer les dépendances à l'aide d'un requirements.txt fichier, vous pouvez ajouter les éléments suivants :
Flask
flask-smorest
marshmallow
Dans cette configuration :
Ensemble, ces bibliothèques permettent aux API Flask de produire automatiquement une documentation interactive et d'appliquer la validation des données.
Avant de créer des points de terminaison, l'application Flask doit être configurée pour générer de la documentation OpenAPI.
Ajoutez la configuration suivante à votre application Flask :
from flask import Flask
from flask_smorest import Api
app = Flask(__name__)
app.config["API_TITLE"] = "Flask API Demo"
app.config["API_VERSION"] = "v1"
app.config["OPENAPI_VERSION"] = "3.0.3"
app.config["OPENAPI_URL_PREFIX"] = "/"
app.config["OPENAPI_SWAGGER_UI_PATH"] = "/docs"
app.config["OPENAPI_SWAGGER_UI_URL"] = "https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist/"
api = Api(app)Cette configuration définit les métadonnées utilisées pour générer la documentation de l'API.
Les principaux paramètres sont les suivants :
Une fois l'API exécutée, la documentation sera accessible à l'adresse suivante :
http://localhost:5000/docs
Les API doivent clairement définir la structure des données qu'elles acceptent et renvoient.
Avec flask-smorest, cela se fait en utilisant Schémas de guimauve.
Créez un schéma pour décrire un élément dans l'API :
from marshmallow import Schema, fields
class ItemSchema(Schema):
name = fields.String(required=True)
price = fields.Float(required=True)
Les schémas ont plusieurs objectifs importants :
L'utilisation de schémas garantit que les points de terminaison de l'API se comportent de manière cohérente et rejettent les données non valides.
Ensuite, créez des points de terminaison d'API à l'aide d'un Plan. Les plans vous permettent de regrouper des itinéraires connexes et d'organiser des API plus importantes.
from flask.views import MethodView
from flask_smorest import Blueprint
blp = Blueprint(
"items",
"items",
url_prefix="/items",
description="Operations on items"
)
items = []
Chaque plan représente un groupe de points de terminaison connexes qui apparaîtront sous forme de section dans la documentation générée.
Nous pouvons maintenant implémenter des points de terminaison pour créer et récupérer des éléments.
@blp.route("/")
class ItemsResource(MethodView):
@blp.response(200, ItemSchema(many=True))
def get(self):
"""Return all items"""
return items
@blp.arguments(ItemSchema)
@blp.response(201, ItemSchema)
def post(self, new_item):
"""Create a new item"""
items.append(new_item)
return new_item
Dans cet exemple :
@blp .arguments (ItemSchema) valide le corps de la requête entrante.@blp .réponse () documente la réponse de l'API et sérialise la sortie.Vue de la méthode permet de regrouper plusieurs méthodes HTTP sous la même route.
Ces décorateurs mettent automatiquement à jour la documentation OpenAPI générée.
Après avoir défini les points de terminaison, enregistrez le plan auprès de l'instance d'API :
api.register_blueprint(blp)
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)
L'enregistrement du plan active les points de terminaison et garantit leur apparition dans la documentation de l'API.
Une fois l'application lancée, ouvrez l'URL suivante dans votre navigateur :
http://localhost:5000/docs
Vous verrez un écran interactif Interface utilisateur Swagger généré à partir de la spécification OpenAPI.
À partir de cette interface, vous pouvez :
Cela facilite la compréhension de l'API et simplifie considérablement l'intégration avec d'autres systèmes.
L'utilisation d'outils de documentation basés sur OpenAPI tels que flask-smorest offre plusieurs avantages :
OpenAPI étant largement adopté dans l'industrie, de nombreux outils de développement peuvent générer automatiquement des bibliothèques clientes, effectuer des tests d'API et valider des demandes en utilisant les mêmes spécifications.
Pour ces raisons, la documentation OpenAPI est devenue une pratique courante lors de la création d'API modernes.
Une fois que votre API Flask est prête, l'étape suivante consiste à la déployer afin qu'elle soit accessible aux utilisateurs ou à d'autres services. Bien que le serveur Flask intégré soit utile pour le développement, les déploiements en production nécessitent Serveur WSGI et serveur Web pour gérer le trafic de manière fiable.
Une configuration de déploiement courante inclut :
Par exemple, vous pouvez exécuter une application Flask en production à l'aide de Gunicorn :
gunicorn -w 4 app:app
Dans cette commande :
-w 4 lance quatre processus de travailapplication : application fait référence à l'objet d'application Flask
Dans les environnements modernes, les API Flask sont souvent déployées à l'aide de Conteneurs Docker, qui simplifie la mise à l'échelle, la gestion de l'environnement et le déploiement continu.
La plupart des API de production nécessitent une authentification pour garantir que seuls les utilisateurs ou services autorisés peuvent accéder aux terminaux protégés.
Les approches d'authentification courantes incluent :
Une approche courante dans les API Flask consiste à utiliser l'authentification basée sur JW. Dans ce modèle :
Autorisation en-tête pour chaque demande.
Exemple d'en-tête :
Autorisation : Titulaire <access_token>
Extensions pour flacons telles que Flask-JWT-Extended simplifiez la mise en œuvre de l'authentification basée sur des jetons et protégez les routes d'API.
L'ajout de l'authentification garantit que :
Flask est l'un des frameworks Web Python les plus utilisés pour créer des API, mais ce n'est pas la seule option. Ces dernières années, API rapide a gagné en popularité en tant que framework moderne conçu spécifiquement pour créer des API hautes performances.
Les deux frameworks sont puissants, mais leur philosophie et leurs fonctionnalités diffèrent.
Flask est souvent le meilleur choix lorsque vous avez besoin d'un framework flexible capable de s'adapter à différents types d'applications.
Le flacon convient bien pour :
Comme Flask est léger et sans opinion, les développeurs peuvent facilement personnaliser la structure de l'application.
FastAPI est spécialement conçu pour créer des API et comprend de nombreuses fonctionnalités prêtes à l'emploi.
FastAPI est un excellent choix pour :
FastAPI génère automatiquement une documentation API interactive et effectue la validation des demandes à l'aide de Modèles Pydantic, ce qui réduit la quantité de code standard que les développeurs doivent écrire.
Il n'existe pas de réponse universelle à cette question. Les deux frameworks sont largement utilisés et capables d'alimenter les applications de production.
Pour de nombreuses équipes, le choix dépend de l'expérience existante, des exigences du projet et du style de développement préféré.
Flask reste un choix puissant et flexible pour créer des API Python. Sa conception légère, son architecture modulaire et son écosystème étendu le rendent parfaitement adapté à tout, des services simples aux systèmes dorsaux évolutifs. Dans ce guide, nous avons exploré comment créer une API Flask étape par étape, y compris la configuration du projet, l'intégration de la base de données, la validation des demandes, la gestion des erreurs et la documentation OpenAPI, toutes des pratiques clés qui aident à créer des API maintenables et prêtes pour la production.
Si vous envisagez de créer une nouvelle API ou de moderniser un backend existant, le choix précoce de la bonne architecture peut faire toute la différence. Vous avez besoin d'aide pour créer ou faire évoluer une API Flask ? Contactez Imaginary Cloud pour discuter de votre projet.
Une API Flask fait référence à un service Web RESTful créé à l'aide du framework Flask en Python. Il expose les points de terminaison avec lesquels les clients peuvent interagir via HTTP, renvoyant généralement des données au format JSON.
Oui, Flask peut être utilisé comme framework backend pour créer des API qui fournissent des données à des applications frontales ou à des services tiers.
Flask est un framework Web, tandis que REST est un style architectural pour la conception d'applications en réseau. Vous pouvez utiliser Flask pour implémenter des API REST.
Oui, Flask est un excellent choix pour créer des API en raison de sa simplicité, de sa flexibilité et de sa large gamme d'extensions prenant en charge la documentation, l'authentification et le déploiement.
Flask est couramment utilisé pour créer des API REST, des microservices, des tableaux de bord d'administration, des applications de prototypage et l'intégration à des modèles d'apprentissage automatique.
Oui Le flacon peut être utilisé en production et alimente de nombreuses applications Web et API du monde réel. Alors que le serveur de développement Flask intégré est uniquement destiné au développement, les déploiements de production utilisent généralement un Serveur WSGI tel que Gunicorn ou uWSGI derrière un serveur Web tel que Nginx ou Apache.
Avec une configuration appropriée, les applications Flask peuvent évoluer efficacement et prendre en charge les charges de travail de production, en particulier lorsqu'elles sont combinées à des outils tels que Docker, proxys inverses et services de base de données.
Une API Flask est généralement déployée à l'aide d'un Serveur WSGI et proxy inverse.
Les étapes de base du déploiement sont les suivantes :
Par exemple, une commande de déploiement courante utilisant Gunicorn est la suivante :
application gunicorn -w 4 : application
Dans une infrastructure moderne, les API Flask sont souvent déployées à l'aide de Conteneurs Docker et plateformes cloud telles qu'AWS, Azure ou Google Cloud.
La principale différence entre Flask et Django REST Framework (DRF) est le niveau de structure et de fonctionnalité intégrée.
Flacon est un microframework léger et flexible qui permet aux développeurs de choisir leurs propres bibliothèques et architectures. Il fournit des fonctionnalités intégrées minimales et est hautement personnalisable.
Framework Django REST, d'autre part, est un framework complet construit sur Django qui inclut des outils intégrés pour authentification, sérialisation, autorisations et vues d'API.
En général :
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Développeur associé travaillant principalement avec les technologies Backend. Un entrepreneur qui s'intéresse à la science des données. J'adore le sport, les livres audio, le café et les mèmes !
CEO @ Imaginary Cloud et co-auteur du livre Product Design Process. J'aime la nourriture, le vin et le Krav Maga (pas nécessairement dans cet ordre).
Alexandra Mendes est spécialiste senior de la croissance chez Imaginary Cloud et possède plus de 3 ans d'expérience dans la rédaction de textes sur le développement de logiciels, l'IA et la transformation numérique. Après avoir suivi un cours de développement frontend, Alexandra a acquis des compétences pratiques en matière de codage et travaille désormais en étroite collaboration avec les équipes techniques. Passionnée par la façon dont les nouvelles technologies façonnent les entreprises et la société, Alexandra aime transformer des sujets complexes en contenus clairs et utiles pour les décideurs.
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