(十七)Flask之大型项目目录结构示例【二扣蓝图】

news/2024/4/15 14:04:21

大型项目目录结构:

问题引入:

在上篇文章讲蓝图的时候我给了一个demo项目,其中templates和static都各自只有一个,这就意味着所有app的模板和静态文件都放在了一起,如果项目比较大的话,这就非常乱!

所以改进之处就是给每个蓝图单独设置templates和static目录在创建蓝图的的时候通过指定static_foldertemplate_folder属性实现】

  • 在创建蓝图对象时,通过传递static_foldertemplate_folder参数来指定蓝图的静态文件和模板文件目录【注意:这些参数接收相对于蓝图所在包或模块的路径】
from flask import Blueprintauth_bp = Blueprint('auth', __name__, static_folder='auth-static', template_folder='auth-templates')

这样,每个蓝图都可以拥有自己独立的静态文件和模板文件目录,使得不同蓝图下的资源能够被正确加载和渲染。

需要注意的是:

  • 创建蓝图对象时指定的模板文件目录优先级低于创建Flask应用程序对象时指定的模板文件目录(默认为templates文件夹)。

demo项目结构如下:

在这里插入图片描述

  • run.py:

    from flask_struct import appif __name__ == '__main__':app.run()
  • flask_struct/__init__.py

    from flask import Flask
    from .admin import admin
    from .web import webapp = Flask(__name__)
    app.debug = Trueapp.register_blueprint(admin, url_prefix='/admin')
    app.register_blueprint(web)
  • admin/views.py:

    from . import admin@admin.route('/index')
    def index():return 'Admin Index'
    
  • admin/__init__.py

    from flask import Blueprintadmin = Blueprint('admin',__name__,template_folder='templates',static_folder='static'
    )
    from . import views
  • web/views.py:

    from . import web@web.route('/index')
    def index():return 'Web Index'
    
  • web/__init__.py

    from flask import Blueprintweb = Blueprint('web',__name__,template_folder='templates',static_folder='static'
    )
    from . import views

基于前面十六篇文章给出的一个Demo结构,后续还会有更好的!
要努力学习专栏哦~

拓展一:pipreqs库

pipreqs 是一个用于生成Python项目依赖列表(requirements.txt 文件)的第三方库。它可以扫描项目代码,找出代码中所使用的外部库,并将这些库及其版本信息写入 requirements.txt 文件中,方便项目的共享和部署。

  1. 安装 pipreqs

    在终端或命令提示符中运行以下命令安装 pipreqs

    pip install pipreqs
    
  2. 生成 requirements.txt 文件

    在项目目录中,运行以下命令生成 requirements.txt 文件:

    pipreqs /path/to/your/project
    

    这会扫描指定项目目录下的Python文件,找出项目所依赖的外部库,并将它们写入 requirements.txt 文件中。

    如果想要指定输出文件的位置,可以使用以下命令:

    pipreqs /path/to/your/project --savepath custom_requirements.txt
    

    这样会将依赖列表保存到 custom_requirements.txt 文件中。

需要注意的是,pipreqs 会尽量准确地找出项目中的依赖,但有时候它可能会漏掉一些动态导入或其他特殊情况。因此,在生成 requirements.txt 文件后,需要检查!确保所有的依赖都被正确地包含在内。

拓展二:Python中,一个东西后面可以加括号,可能是哪些情况?

在Python中,当一个对象后面加上括号时,它可能是以下几种类型之一:

  1. 函数:一个函数是可调用的对象。通过在函数名后加上括号,可以执行该函数并传递相应的参数。

  2. 方法:方法是属于类的函数。通过在实例或类名后加上括号,可以调用该方法并传递相应的参数。

  3. 类:类本身也是可调用的对象。通过在类名后加上括号,可以创建类的实例。

  4. 对象:某个类的实例对象也可以是可调用的对象。通过在对象名后加上括号,可以调用该对象所属类中定义的特殊方法,例如__call__()方法。

拓展三:什么是函数?什么是方法?

在Python中,函数(function)和方法(method)是两种不同的概念。

  • 函数(function)是一段封装了特定功能的可重用代码块。它接收输入参数,执行特定的操作,并返回结果。函数可以在任何地方定义和使用,不依赖于任何类或对象。它们通常用于模块化代码、提高代码的复用性和可维护性。
  • 如下是一个简单的函数示例:
def add(a, b):return a + bresult = add(2, 3)
print(result)  # 输出:5
  • 方法(method)是属于某个类的函数。它定义在类的内部,并且可以访问类的属性和其他方法。方法通过对类的实例进行调用来执行相应的操作。每个方法的第一个参数通常都是 self,它表示方法所属的实例对象。
  • 如下是一个简单的类和方法示例:
class Circle:def __init__(self, radius):self.radius = radiusdef area(self):return 3.14 * self.radius * self.radiuscircle = Circle(5)
circle_area = circle.area()
print(circle_area)  # 输出:78.5

在上面的示例中,area()Circle 类的一个方法,它可以通过 circle.area() 的方式进行调用。

总结起来,函数是独立的可调用代码块,而方法是属于类的函数,需要通过类的实例进行调用。

  • 易混淆案例:
class Demo(object):def fetch(self):passprint(Demo.fetch)obj = Demo()
print(obj.fetch)

在这里插入图片描述

可以发现上面那个是函数,而下面那个是方法。

箴言:对于一个类里的函数,究竟是方法还是函数。取决于谁调用它!


http://www.ppmy.cn/news/1279401.html

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