Flask 详细介绍及高级用法_flask高级用法-优快云博客

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1. 介绍

Flask 是一个用 Python 编写的轻量级 Web 框架，由 Armin Ronacher 开发，基于 Werkzeug 工具箱和 Jinja2 模板引擎。Flask 的设计理念是“微框架”，即提供核心功能，其他功能通过扩展来实现。这使得 Flask 非常适合快速开发小型到中型的 Web 应用程序。

2. 工作流程

Flask 的工作流程可以概括为以下几步：

浏览器发送请求
用户通过浏览器向服务器发送请求，请求被发送到服务器监听的某个端口上的应用程序。
服务器接收请求
服务器程序接收到请求后，将请求转发给具体处理该请求的程序。
解析请求并执行处理函数
该程序解析请求，找到该请求对应的处理函数，并执行该函数。
返回响应
处理函数的返回值被返回给服务器软件，服务器软件再将返回值发送回浏览器。

3. 使用

3.1 安装

首先，需要安装 Flask。可以使用 pip 来安装 Flask：

pip install Flask

3.2 使用文档

Flask 的官方文档非常详细，提供了丰富的使用指南和示例。你可以访问以下链接查看文档：

Flask 官方文档

3.3 HTTP 方法

HTTP 方法（请求方法）用于定义客户端与服务器之间的交互类型。常见的 HTTP 方法包括：

GET：用于请求访问已经存在的资源，通常用于获取数据。
POST：用于向服务器发送数据，通常用于提交表单或上传文件。
PUT：用于更新服务器上的资源。
DELETE：用于删除服务器上的资源。
其他方法：如 HEAD、OPTIONS、PATCH 等。

3.4 Flask 四步法

以下是使用 Flask 创建一个简单 Web 应用的基本步骤：

导入 Flask 模块

from flask import Flask, request, render_template, redirect, url_for

创建 Flask 应用实例
```
app = Flask(__name__)
```

定义路由及请求响应函数

@app.route('/')
def index():
    return 'Hello, World!'

@app.route('/userinfo_submit', methods=['GET', 'POST'])
def userinfo_submit():
    if request.method == 'POST':
        # 处理 POST 请求
        username = request.form['username']
        email = request.form['email']
        return f'User {username} with email {email} submitted successfully.'
    else:
        # 处理 GET 请求
        return render_template('form.html')

启动服务并监听端口

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='127.0.0.1', port=5000)

4. 高级用法

4.1 模板渲染

Flask 使用 Jinja2 模板引擎来渲染 HTML 页面。可以通过 render_template 函数来渲染模板文件。

from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    name = 'John Doe'
    return render_template('index.html', name=name)

在 templates 文件夹中创建 index.html 文件：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Home</title>
</head>
<body>
    <h1>Hello, {{ name }}!</h1>
</body>
</html>

4.2 表单处理

Flask 可以轻松处理表单数据。以下是一个简单的表单处理示例：

from flask import Flask, request, render_template

app = Flask(__name__)

@app.route('/form', methods=['GET', 'POST'])
def form():
    if request.method == 'POST':
        username = request.form['username']
        email = request.form['email']
        return f'User {username} with email {email} submitted successfully.'
    return render_template('form.html')

在 templates 文件夹中创建 form.html 文件：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Form</title>
</head>
<body>
    <form method="post">
        <label for="username">Username:</label>
        <input type="text" id="username" name="username"><br><br>
        <label for="email">Email:</label>
        <input type="email" id="email" name="email"><br><br>
        <button type="submit">Submit</button>
    </form>
</body>
</html>

4.3 数据库集成

Flask 可以与多种数据库集成，如 SQLite、MySQL、PostgreSQL 等。常用的 ORM 工具是 SQLAlchemy。

安装 SQLAlchemy
```
pip install Flask-SQLAlchemy
```

配置数据库

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///example.db'
db = SQLAlchemy(app)

class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
    email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)

@app.route('/')
def index():
    users = User.query.all()
    return render_template('users.html', users=users)

@app.route('/add_user', methods=['POST'])
def add_user():
    username = request.form['username']
    email = request.form['email']
    new_user = User(username=username, email=email)
    db.session.add(new_user)
    db.session.commit()
    return redirect(url_for('index'))

if __name__ == '__main__':
    db.create_all()
    app.run(host='127.0.0.1', port=5000)

创建模板文件

在 templates 文件夹中创建 users.html 文件：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Users</title>
</head>
<body>
    <h1>Users</h1>
    <ul>
        {% for user in users %}
            <li>{{ user.username }} - {{ user.email }}</li>
        {% endfor %}
    </ul>
    <form method="post" action="/add_user">
        <label for="username">Username:</label>
        <input type="text" id="username" name="username"><br><br>
        <label for="email">Email:</label>
        <input type="email" id="email" name="email"><br><br>
        <button type="submit">Add User</button>
    </form>
</body>
</html>

5. 模型部署案例：垃圾分类

假设我们有一个简单的垃圾分类模型，需要通过 Flask 部署为 Web 服务。以下是一个完整的示例：

安装必要的库

pip install Flask
pip install tensorflow

创建 Flask 应用

from flask import Flask, request, jsonify
import tensorflow as tf
from PIL import Image
import numpy as np

# 加载预训练模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/your/model.h5')

app = Flask(__name__)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    if 'image' not in request.files:
        return jsonify({'error': 'No image uploaded'}), 400

    file = request.files['image']
    img = Image.open(file)
    img = img.resize((224, 224))  # 假设模型输入尺寸为 224x224
    img_array = np.array(img) / 255.0  # 归一化
    img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)  # 增加 batch 维度

    # 预测
    predictions = model.predict(img_array)
    predicted_class = np.argmax(predictions, axis=1)[0]

    class_names = ['可回收物', '有害垃圾', '湿垃圾', '干垃圾']
    result = {'predicted_class': class_names[predicted_class], 'confidence': float(predictions[0][predicted_class])}

    return jsonify(result)

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='127.0.0.1', port=5000)

运行应用

保存上述代码为 app.py，然后在终端运行：
```
python app.py
```
测试 API

你可以使用 Postman 或 curl 来测试 API。例如，使用 curl：
```
curl -X POST -F "image=@path/to/your/image.jpg" http://127.0.0.1:5000/predict
```
如果一切正常，你应该会看到模型的预测结果。