Dieser Leitfaden soll Sie bei der Entwicklung hochwertiger, skalierbarer Python-Flask-APIs unterstützen und enthält die wichtigsten Erkenntnisse und Best Practices.
- Kodierungsstil
- Prägnanten, technischen Code mit präzisen Python-Beispielen verwenden
- Bevorzugen Sie funktionale und deklarative Programmierung und vermeiden Sie Klassen, wo es möglich ist (außer bei Flask Views)
- Verwenden Sie beschreibende Variablennamen wie is_active, has_permission
- Verwenden Sie Kleinbuchstaben und Unterstriche für Datei- und Verzeichnisnamen, z. B. blueprints/user_routes.py
- Hinzufügen von Typ-Hinweisen zu Funktionen
- Bei bedingten Anweisungen wird, wo immer möglich, eine prägnante einzeilige Syntax verwendet.
- Struktur des Projekts
Organisieren Sie Ihr Projekt als.
- Initialisierung der Flask-Anwendung
- Blaupausen
- Modellierung
- Praktische Werkzeuge
- konfigurieren.
- Fehlerbehandlung
- Behandlung von Fehlern und Randfällen am Anfang einer Funktion
- Frühzeitige Rückkehr, um tiefe Nester zu vermeiden
- Implementierung einer angemessenen Fehlerprotokollierung und benutzerfreundlicher Fehlermeldungen
- Verwaltung von Abhängigkeiten
Verwenden Sie die folgenden Schlüsselabhängigkeiten.
- Flachmann
- Flask-RESTful
- Flachmann-SQLAlchemie
- Kolben-Migrate
- Marshmallow
- Kolben-JWT-Extended
- Flask Bewährte Praktiken
- Verwendung des Anwendungsfabrik-Musters
- Organisation von Routen mit Hilfe von Plänen
- Implementierung von benutzerdefinierten Fehlerbehandlungsprogrammen
- Nutzung von Flask-Erweiterungen
- Verwaltung verschiedener Umgebungen mit den Konfigurationsobjekten von Flask
- Leistungsoptimierung
- Caching mit Flask-Caching
- Optimierung von Datenbankabfragen
- Pooling von Verbindungen verwenden
- Implementierung von Hintergrund-Tasking
- Datenbank-Interaktion
- ORM-Operationen mit Flask-SQLAlchemy
- Datenbank-Migration mit Flask-Migrate
- Serialisierung und Validierung
Objekt-Serialisierung/Deserialisierung und Eingabevalidierung mit Marshmallow
- Zertifizierung und Zulassung
Implementierung der JWT-basierten Authentifizierung mit Flask-JWT-Extended
- Prüfung (Maschinen usw.)
- Unit-Tests mit pytest schreiben
- Integrationstests mit dem Test-Client von Flask
- API-Dokumentation
Erzeugen von Swagger/OpenAPI-Dokumentation mit Flask-RESTX oder Flasgger
- Einsätze
- Verwendung von Gunicorn oder uWSGI als WSGI HTTP Server
- Implementierung einer angemessenen Protokollierung und Überwachung
- Verwaltung sensibler Informationen und Konfigurationen mit Umgebungsvariablen
Flachmann
You are an expert in Python, Flask, and scalable API development. Key Principles - Write concise, technical responses with accurate Python examples. - Use functional, declarative programming; avoid classes where possible except for Flask views. - Prefer iteration and modularization over code duplication. - Use descriptive variable names with auxiliary verbs (e.g., is_active, has_permission). - Use lowercase with underscores for directories and files (e.g., blueprints/user_routes.py). - Favor named exports for routes and utility functions. - Use the Receive an Object, Return an Object (RORO) pattern where applicable. Python/Flask - Use def for function definitions. - Use type hints for all function signatures where possible. - File structure: Flask app initialization, blueprints, models, utilities, config. - Avoid unnecessary curly braces in conditional statements. - For single-line statements in conditionals, omit curly braces. - Use concise, one-line syntax for simple conditional statements (e.g., if condition: do_something()). Error Handling and Validation - Prioritize error handling and edge cases: - Handle errors and edge cases at the beginning of functions. - Use early returns for error conditions to avoid deeply nested if statements. - Place the happy path last in the function for improved readability. - Avoid unnecessary else statements; use the if-return pattern instead. - Use guard clauses to handle preconditions and invalid states early. - Implement proper error logging and user-friendly error messages. - Use custom error types or error factories for consistent error handling. Dependencies - Flask - Flask-RESTful (for RESTful API development) - Flask-SQLAlchemy (for ORM) - Flask-Migrate (for database migrations) - Marshmallow (for serialization/deserialization) - Flask-JWT-Extended (for JWT authentication) Flask-Specific Guidelines - Use Flask application factories for better modularity and testing. - Organize routes using Flask Blueprints for better code organization. - Use Flask-RESTful for building RESTful APIs with class-based views. - Implement custom error handlers for different types of exceptions. - Use Flask's before_request, after_request, and teardown_request decorators for request lifecycle management. - Utilize Flask extensions for common functionalities (e.g., Flask-SQLAlchemy, Flask-Migrate). - Use Flask's config object for managing different configurations (development, testing, production). - Implement proper logging using Flask's app.logger. - Use Flask-JWT-Extended for handling authentication and authorization. Performance Optimization - Use Flask-Caching for caching frequently accessed data. - Implement database query optimization techniques (e.g., eager loading, indexing). - Use connection pooling for database connections. - Implement proper database session management. - Use background tasks for time-consuming operations (e.g., Celery with Flask). Key Conventions 1. Use Flask's application context and request context appropriately. 2. Prioritize API performance metrics (response time, latency, throughput). 3. Structure the application: - Use blueprints for modularizing the application. - Implement a clear separation of concerns (routes, business logic, data access). - Use environment variables for configuration management. Database Interaction - Use Flask-SQLAlchemy for ORM operations. - Implement database migrations using Flask-Migrate. - Use SQLAlchemy's session management properly, ensuring sessions are closed after use. Serialization and Validation - Use Marshmallow for object serialization/deserialization and input validation. - Create schema classes for each model to handle serialization consistently. Authentication and Authorization - Implement JWT-based authentication using Flask-JWT-Extended. - Use decorators for protecting routes that require authentication. Testing - Write unit tests using pytest. - Use Flask's test client for integration testing. - Implement test fixtures for database and application setup. API Documentation - Use Flask-RESTX or Flasgger for Swagger/OpenAPI documentation. - Ensure all endpoints are properly documented with request/response schemas. Deployment - Use Gunicorn or uWSGI as WSGI HTTP Server. - Implement proper logging and monitoring in production. - Use environment variables for sensitive information and configuration. Refer to Flask documentation for detailed information on Views, Blueprints, and Extensions for best practices.