环境:Pycharm ;其他环境:安装Anaconda
最近在做一个小型项目练手,涉及到大量的IP和相关数据处理,所以选用了Python来处理数据,但是处理完怎么给前端调用呢,今天这篇就是在Python方便地处理完数据后以接口形式把数据返回给前端。
flask就是使用Python编写接口实例的关键库,先配置项目:
①(这一步可以使用Python默认解释器,但是后续安装库可能还需要配置,建议使用Anaconda)首先打开PyCharm,在file->settings->Project->project interpreter改为使用Anaconda的python.exe,这里的python.exe在安装Anaconda文件夹下。
②如果根据上面配置了Anaconda的解释器,那么此时flask默认已经包含在了项目库中,如果需要安装,可以先参考Windows下pip和换源
然后在项目中右键open interminal便可以使用pip安装需要的库了,如下
postman是最常用的接口测试工具,可以下载客户端也可以使用网页版,自行下载哦
首先我们知道,一般前端请求数据的格式都为json格式,通俗来看就是键值对形式,如下:
{ "id":"001", "name":"kong" }
前端只需要拿到键(如id),就能拿到键所对应的值(001),这样就可以拿到数据,那怎么把数据处理成json形式就属于编写接口要做的事了。
我们只知道python梳理数据方便,但是怎么把数据处理成上面的json形式呢,
先看完整测试代码:
from flask import Flask, jsonify from flask_cors import CORS # 跨域 app = Flask(__name__) cors = CORS(app, supports_credentials=True) @app.route("/", methods=["GET"]) def hello(): return "Hello World" @app.route("/one", methods=["GET"]) def test(): id_1 = "001" id_2 = "002" name_1 = "kong" name_2 = "chen" data = {"id1":id_1, "id2":id_2, "name1":name_1,"name2":name_2} return jsonify(data) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', threaded=True)
这段代码中,前两行是导入需要用到的库,如果报红,那就是没有安装,使用pip安装即可,跨域下两行这样写上是为了防止前端报出跨域问题错误(我也不太清楚,前端一点不会,实际项目中用到的)。
下面就开始接口的编写:
@app.route()是设置路由地址,一般操作系统会给其分配一个端口,前端调用时就会寻址到这个端口,从其中某一个接口取出所需要的数据,括号里是请求方式,一般是POST和GET这两种,这里就是用最简单的GET形式。
第一个接口就是直接在端口首页返回一个"Hello World",我们重点说的是第二个,我们看到定义了四个字符串,并最终合成了一个data字典(Python字典也是键值对形式),我这里故意在名字上面做了一些差异,其中id_1就是接口处理的变量,也就是说它存储的是要返回给前端的值,但是前端要拿到这个值,是通过""中的id1实现的,也就是说前端请求这个键的值,就可以拿到对应的id_1的值。
最后两行是程序的主函数,最后一行代表启动这个接口文件,一般在本机测试时使用host = 127.0.0.1或默认app.run()即可,threaded = True表示可以并行访问接口。
我们右键运行这个py文件,会看到这样
此时按住CTRL点这个地址既可以打开浏览器,可以看到一个不经调用直接返回的页面,显示Hello World,我们主要测试下面一个接口:打开postman,将这个地址赋值进去,并根据接口route中的路径添加,如下:
此时的数据形式就是json形式的,可以供前端直接调用的了,因为我也是摸索着自学,没有进行系统的学习,所以只能这样说明,但实际使用中还是挺简单的,主要得益于python强大的数据处理能力,继续加油。
到此这篇关于python+flask编写接口实例详解的文章就介绍到这了,更多相关python lask编写接口内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持!