1、利用Python框架开发RESTful API指南

于 2025-10-01 13:04:51 发布
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分类专栏： 实战Python RESTful服务 文章标签： Python RESTful API Flask
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利用Python框架开发RESTful API指南

1. RESTful API与Python

REST（表述性状态转移）是推动现代Web开发和移动应用开发的架构风格。在现代软件开发工作中，开发和与RESTful Web服务进行交互是一项必备技能。Python作为最流行的编程语言之一，其3.6和3.7版本是较为现代的版本，具有开源、跨平台的特点，可用于开发从网站到复杂科学计算应用等各类程序。同时，Python有丰富的包，能避免重复造轮子，快速解决问题，且主流云服务提供商也支持Python及其相关Web框架，因此Python是开发RESTful Web服务的理想选择。

2. 适用人群与学习内容

适合有Python基础，希望利用Python不同框架构建出色Web服务，且对RESTful API有一定了解的Web开发者。学习内容包括使用Flask、Django、Pyramid和Tornado这四个流行的Python Web框架开发RESTful API，以及如何测试和开发高质量、一致且可扩展的RESTful Web服务，同时会涉及编写单元测试和提高测试覆盖率。

3. 开发环境要求
  • 硬件 ：需要一台配备Intel Core i3或更高CPU，至少4GB RAM的计算机。
  • 操作系统 ：可使用Windows 7及以上版本（如Windows 8、8.1、10）、Windows Server 2012及以上版本（如Windows Server 2016、2019）、macOS Mountain Lion及以上版本，或任何能运行Pytho
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在 Python 中实现 RESTful API 的完整指南
windowshht的博客
08-27 679
RESTful API 是一种基于 REST 架构风格的 API，它使用 HTTP 请求来执行 CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。无状态性：每个请求都包含所有必要的信息，服务器不存储客户端的状态。资源导向：API 通过 URL 唯一标识资源，使用 HTTP 方法（GET、POST、PUT、DELETE）来操作资源。可缓存性：响应可以被缓存，以提高性能。在 Python 中实现 RESTful API 是一个相对简单的过程，使用 Flask 框架可以快速构建出功能强大的 API。
使用Python构建RESTful API指南（实践）
博客
06-02 978
本文介绍了使用Python构建RESTful API的最佳实践，涵盖了多个关键方面，包括框架选择、API设计、安全性、日志记录、性能优化、API文档和版本控制等。通过选择合适的框架（如Flask或Django）以及设计良好的API结构，开发人员可以快速构建出稳健、高效的API。在保障API安全性方面，本文提供了CSRF保护、CORS设置、访问控制等方法。同时，良好的日志记录和性能优化可以帮助开发人员更好地跟踪和调试问题，并提高API的响应速度和稳定性。
Python 实现 RESTful API 的完整指南
2501_91226622的博客
03-28 462
REST（Representational State Transfer）是一种软件架构风格，它定义了一组用于客户端和服务器之间交互的约束和协议。RESTful API 是基于 REST 架构风格设计的 API，通常通过 HTTP 协议进行通信。RESTful API 的核心特点包括资源的统一表示、无状态性以及通过标准 HTTP 方法（如 GET、POST、PUT、DELETE 等）操作资源。接下来，在models.py中定义我们的数据模型。
python web开发-Flask RESTful API 构建完全指南
人工智能微客/aiweker
06-18 1273
本文全面介绍了使用Flask构建RESTful API的核心技术。主要内容包括：1）JSON响应处理，展示了基本响应格式、状态码设置和错误处理；2）API规范设计，涉及统一响应格式、版本控制和分页实现；3）蓝图组织架构，说明如何拆分API路由到不同模块；4）跨域解决方案，对比Flask-CORS扩展和手动处理方法；5）认证授权机制，涵盖JWT和API密钥两种方式。通过规范的API设计模式和模块化组织，开发者可以构建高效、易维护的Flask API服务。
Python, FastAPI 与 RESTful API：构建高效 Web 服务的指南
像风一样自由的博客
05-12 1493
在现代 Web 开发中，RESTful API 已成为应用程序之间通信的标准方式。Python 作为一门强大且易于学习的编程语言，结合 FastAPI 这一高性能的 Web 框架，为开发者提供了一个快速构建 RESTful API 的理想平台。本文将带你深入了解 RESTful API 的基本原则，探索 FastAPI 的独特优势，并通过实际示例指导你构建自己的 API。
193、探索Django框架：构建RESTful API的实战指南
silenceallat的博客
06-02 1373
本文通过介绍Django框架和RESTful API的相关概念，演示了如何在Django项目中构建RESTful API。我们学习了如何设置项目、创建模型、编写序列化器、定义视图以及配置URL。此外，还讨论了进阶技巧，包括权限与认证、过滤与排序以及异常处理。最后，通过一个简单的博客系统案例，我们将所学知识综合运用。
Python RESTful API 设计最佳实践
2501_91163811的博客
03-26 1547
``html Python RESTful API 设计最佳实践。
python指南之使用Django开发RESTful API
博客
08-03 2546
在本教程中，我们详细探讨了如何使用Django构建一个RESTful API。我们从安装和设置环境开始，逐步讲解了如何设计和实现API的各个部分，包括序列化、视图、权限和认证、版本控制，以及如何测试和部署API。Django REST framework为构建RESTful API提供了强大的工具和灵活的架构，适合各种复杂度的应用开发。通过学习和实践，您将能够构建出功能强大、性能卓越的API，为您的应用提供可靠的后端支持。
Python RESTful API 设计的基本原则与实践指南
2501_90712804的博客
03-31 322
REST（Representational State Transfer）是一种软件架构风格，它定义了一组约束条件和最佳实践，用于构建网络服务。RESTful API 通常使用 HTTP 方法（如 GET、POST、PUT、DELETE 等）来操作资源，这些资源可以通过统一资源标识符（URI）进行访问。设计一个优秀的 RESTful API 需要遵循一系列的原则和最佳实践。通过使用 Python 和 Flask 等工具，我们可以轻松地实现高效且易于维护的 API。
Python Flask的RESTful API优化技巧
Python编程之道的博客
05-26 813
在当今的Web开发中，RESTful API已经成为了不同系统之间进行数据交互的主流方式。Python Flask作为一个轻量级的Web框架，因其简洁易用的特点，被广泛应用于快速开发RESTful API。然而，随着业务的不断发展和用户量的增加，API的性能和稳定性可能会面临挑战。本文的目的就是深入探讨Python Flask的RESTful API优化技巧，涵盖性能优化、代码优化、安全优化等多个方面，帮助开发者构建高效、稳定、安全的RESTful API。
Python语言开发RESTful API指南
06-29
在使用像Flask或Django这样的Python框架时，开发者可以通过路由装饰器或路由配置来定义URL规则和对应的处理函数。 综上所述，Python语言开发RESTful API的核心知识点包括：请求与响应的处理、状态码的返回、序列化...
Python技术的Web框架与RESTful API开发指南.docx
07-30
### Python技术的Web框架与RESTful API开发指南 #### Python Web框架概述 随着互联网技术的不断进步和发展，Web应用开发已成为IT行业中一个重要的分支。Python作为一种语法简洁、功能强大且易于学习的语言，在Web...
Python-带RESTfulAPI的自托管文档转换服务
08-10
关于标签“Python开发-RESTful API 库”，这意味着实现这个服务可能用到了一些Python库，这些库专门用于开发RESTful API。常见的Python库有Flask和Django，它们提供框架支持，简化了API的开发工作。Flask是一个轻量...
【机械故障诊断】基于VMD-SVM的信号分解与分类预测： 项目介绍 MATLAB实现基于VMD-SVM变分模态分解（VMD）结合支持向量机（SVM）进行故障诊断分类预测（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
12-27
内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的VMD-SVM联合模型，用于机械设备的故障诊断与分类预测。该方法结合变分模态分解（VMD）和支持向量机（SVM），首先利用VMD对原始振动信号等工业监测数据进行自适应分解，提取具有物理意义的本征模态分量，有效分离噪声与关键故障特征；随后通过时频域特征提取与PCA降维，构建高判别性特征集，并输入优化后的SVM分类器实现多类别、非线性故障的精准识别。项目涵盖完整的模型架构、参数优化策略及应对工程挑战的解决方案，并提供了部分MATLAB代码示例，支持实时预测、可视化展示与系统集成。; 适合人群：具备一定信号处理与机器学习基础，从事工业故障诊断、智能运维、智能制造等相关领域的科研人员、工程技术人员及研究生；熟悉MATLAB编程者更佳； 使用场景及目标：①解决复杂工况下设备故障信号的特征提取与分类难题；②实现旋转机械、电力设备等多类型装备的智能健康监测与预测性维护；③构建高鲁棒性、可扩展的故障诊断系统； 阅读建议：建议结合文中提供的代码示例与完整程序（含GUI设计）进行实践操作，重点关注VMD参数调优、特征构造与SVM多分类实现过程，同时可拓展至迁移学习与边缘部署以提升工程应用价值。
MySQL GROUP BY报错解决[可运行源码]
12-27
文章详细介绍了在MySQL使用GROUP BY时遇到的常见报错“Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column”的解决方法。作者首先解释了报错的原因，即从MySQL 5.7.5开始默认启用了ONLY_FULL_GROUP_BY模式，导致某些SQL语句失效。接着，作者提供了具体的解决步骤：通过查看数据库配置确认sql_mode包含ONLY_FULL_GROUP_BY，然后修改MySQL配置文件，移除该模式或添加其他兼容模式。最后，作者通过重启MySQL服务验证配置生效，成功解决了问题。整个过程清晰明了，适合遇到类似问题的开发者参考。
传送带损坏与对象检测数据集_20251118_004430.zip
12-27
传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称：传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量： 训练集：645张图片 验证集：185张图片 测试集：92张图片 总计：922张工业监控图片 • 训练集：645张图片 • 验证集：185张图片 • 测试集：92张图片 • 总计：922张工业监控图片 • 分类类别： Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 patch work（修补工作）：已修补的区域。 • Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 • Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 • Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 • Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 • Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 • Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 • impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 • patch work（修补工作）：已修补的区域。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图像数据来源于工业监控系统，适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发：用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型，实现实时监控和预防性维护，减少停机时间。 • 安全监控应用：识别人类和其他对象，提升工业环境的安全性，避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究，促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训：可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据，帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖：包含8个关键类别，涵盖多种损坏类型和对象，确保模型能够处理各种实际工业场景，提升泛化能力。 • 精准的标注质量：采用YOLO格式，边界框标注准确，由专业标注人员完成，保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性：兼容主流深度学习框架（如YOLO、TensorFlow、PyTorch），可直接用于目标检测任务，并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值：专注于工业传送带系统的实际需求，帮助提升生产效率、降低维护成本，并增强工作场所安全，具有较高的实际应用价值。
管理系统实战项目：从零构建基础教程
12-27
本实战项目旨在帮助读者从零开始，逐步掌握管理系统的构建过程。我们将涵盖从需求分析、系统设计、数据库搭建、核心功能开发到系统测试与部署的全过程。通过本教程，你将深入了解管理系统的基础知识和实战技能。
Docker基本使用命令[代码]
12-27
本文详细介绍了Docker的基本使用命令，包括帮助命令、镜像命令和容器命令。帮助命令部分涵盖了docker version、docker info和docker --help的使用方法，用于查看Docker的版本信息、系统信息和帮助手册。镜像命令部分包括搜索镜像（docker search）、拉取镜像（docker pull）、查看镜像（docker images）和删除镜像（docker rmi）等操作。容器命令部分则详细讲解了启动容器（docker run）、查看容器（docker ps）、退出容器（exit或ctrl+p+q）、进入容器（docker exec/attach）、启动/重启/停止容器（docker start/restart/stop/kill）、删除容器（docker rm）、查看容器日志（docker logs）、查看容器进程（docker top）、查看容器内部细节（docker inspect）、拷贝文件（docker cp）以及查看容器资源占用情况（docker stats）等操作。这些命令为Docker的日常使用提供了全面的指导。
Python开发地理数据RESTful API指南
在本项目的开发中，Python作为一种高级编程语言，拥有众多强大的库和框架，例如Flask或Django，这些工具能极大地简化RESTful API的设计和实现。Python在数据处理和分析方面表现出色，特别是对于处理地理数据这类结构...
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