用快马 AI 和 SQLiteStudio 轻松构建任务管理应用:从零到部署

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个简单的任务管理应用,使用 SQLite 作为后端数据库。应用应包含以下功能:1. 用户可以通过表单添加新任务(包括标题、描述、截止日期和优先级)。2. 任务列表显示所有任务,支持按优先级或截止日期排序。3. 用户可以标记任务为完成或删除任务。4. 使用 SQLiteStudio 可查看和编辑的本地 SQLite 数据库存储数据。5. 提供基本的用户界面,支持响应式设计。应用应使用 Python 或 JavaScript 编写,并能在快马平台上直接运行和部署。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近想开发一个轻量级的任务管理应用,用来记录日常工作事项。考虑到数据存储需要简单易用,决定采用 SQLite 作为后端数据库,配合 SQLiteStudio 进行管理。整个过程在 InsCode(快马)平台上完成,从开发到部署一气呵成,下面分享我的实践过程。

1. 项目规划与工具选择

首先明确应用需要实现四个核心功能:任务添加、列表展示、状态修改和数据存储。技术栈选择上:

  • 前端使用 HTML/CSS/JavaScript 实现交互界面
  • 后端采用 Python Flask 框架处理逻辑
  • 数据库自然是轻量级的 SQLite
  • SQLiteStudio 作为数据库可视化工具

选择 InsCode(快马)平台的原因很简单:不用配置本地环境,内置代码编辑器和预览功能,还能一键部署上线。

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2. 数据库设计与实现

在 SQLiteStudio 中创建数据库文件 tasks.db,设计一个 tasks 表包含以下字段:

  • id: 主键,自增
  • title: 任务标题
  • description: 任务描述
  • due_date: 截止日期
  • priority: 优先级(1-5)
  • status: 完成状态

通过 SQLiteStudio 的图形界面,可以很方便地创建表结构、建立索引,还能直接执行 SQL 语句测试数据操作。

3. 后端 API 开发

使用 Python Flask 框架搭建后端服务,主要实现以下接口:

  1. GET /tasks - 获取所有任务列表,支持按优先级或截止日期排序
  2. POST /tasks - 添加新任务
  3. PUT /tasks/ - 更新任务状态(完成/未完成)
  4. DELETE /tasks/ - 删除任务

每个接口都对应数据库的 CRUD 操作,使用 SQLite3 模块进行数据存取。这里遇到一个小坑:SQLite 的日期格式处理需要特别注意,最后统一使用 ISO 格式存储。

4. 前端界面开发

前端部分采用原生 JavaScript 实现,没有引入额外框架,保持轻量:

  • 任务表单:包含标题、描述、日期选择和优先级滑块
  • 任务列表:展示所有任务,支持排序筛选
  • 状态切换:点击复选框标记完成
  • 删除按钮:移除不需要的任务

为了让界面更友好,添加了以下细节:

  • 表单提交后自动刷新列表
  • 即将到期的任务会高亮显示
  • 完成的任务会有删除线效果
  • 移动端适配的响应式布局

5. 联调与测试

开发过程中,InsCode 的实时预览功能非常实用。每次保存代码后,可以立即在右侧看到变化,大大提高了调试效率。同时使用 SQLiteStudio 随时检查数据库状态,确保前后端数据一致。

遇到的主要问题及解决方案:

  1. 跨域问题:开发时前端和后端端口不同,需要配置 CORS
  2. 日期显示格式:前端需要将 ISO 日期转换为更友好的格式
  3. 排序功能:同时支持多列排序时逻辑需要仔细处理

6. 部署上线

开发完成后,使用 InsCode 的一键部署功能将应用发布到线上。整个过程只需要点击一个按钮,平台自动处理了服务器配置、依赖安装等复杂步骤。部署后的应用有独立的访问链接,可以随时分享给同事测试。

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使用感受

整个项目从零开始到上线只用了一个下午时间,InsCode(快马)平台的体验超出预期:

  • 无需配置本地环境,打开浏览器就能写代码
  • 内置的 AI 辅助能快速解决一些语法问题
  • 实时预览让前端开发效率翻倍
  • 一键部署省去了服务器配置的麻烦

对于想快速开发小型应用的朋友,这个组合(快马 + SQLiteStudio)真的很推荐。SQLite 作为嵌入式数据库完全够用,而快马平台则让开发和部署变得极其简单。下一步我打算给应用添加用户登录功能,继续用这个高效的工作流来迭代开发。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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