【案例】如何使用Flask构建天气预报 |
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【案例】如何使用Flask构建天气预报
一个适合初学者学习 Flask、API 和 Google App Engine 的小型教程项目 扫码关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩如果您想在很短的时间内使用 Python 构建 Web 应用程序，那么Flask是一个绝佳的选择。  Flask 是一个小巧而强大的 Web 框架（也称为“微框架”）。它也很容易学习和编码。根据我的个人经验，作为初学者很容易开始。 在这个项目之前，我对 Python 的了解主要限于数据科学。然而，我能够在短短几个小时内构建这个应用程序并创建本教程。 在本教程中，我将向您展示如何使用 API 构建一个包含一些动态内容的简单天气应用程序。本教程对于初学者来说是一个很好的起点。您将学习从 API 构建动态内容并将其部署在 Google Cloud 上。  最终产品可以在这里查看。(http://weatherv2-220201.appspot.com/)   要创建一个天气应用程序，我们需要从Open Weather Map(https://openweathermap.org/api)请求一个 API 密钥。免费版每分钟最多可拨打 60 次电话，这对于这款应用来说绰绰有余。Open Weather Map 条件图标不是很漂亮。我们将用来自Erik Flowers(https://erikflowers.github.io/weather-icons/)的 200 多个天气图标中的一些替换它们。  本教程还将涵盖：(1) 基本 CSS 设计，(2) 使用 Jinja 的基本 HTML，以及 (3) 在 Google Cloud 上部署 Flask 应用程序。 我们将采取的步骤如下： 第 0 步：安装 Flask（本教程不包括 Python 和 PIP 安装）第 1 步：构建 App 结构第 2 步：使用 API 请求创建主应用程序代码第 3 步：使用Jinja、HTML 和 CSS为应用程序创建 2 个页面（主页面和结果页面）第 4 步：在本地笔记本电脑上部署和测试第 5 步：在 Google Cloud 上部署。第 0 步——安装 Flask 和我们将在虚拟环境中使用的库。我们将使用虚拟环境构建这个项目。但为什么我们需要一个？ 使用虚拟环境，您可以为每个项目创建一个特定的本地环境。您可以选择要使用的库，而不会影响您的笔记本电脑环境。当您在笔记本电脑上编写更多项目时，每个项目都需要不同的库。为每个项目使用不同的虚拟环境，您的系统和项目之间或项目之间不会发生冲突。 以管理员权限运行命令提示符 (cmd.exe)。不使用管理员权限将阻止您使用 pip。 （可选）使用 PIP 安装 virtualenv 和 virtualenvwrapper-win。如果您已经拥有这些系统库，请跳至下一步。#Optional
pip install virtualenvwrapper-win
pip install virtualenv 创建名为“WeatherApp”的文件夹并创建一个名为“venv”的虚拟环境（这可能需要一些时间）#Mandatory
mkdir WeatherApp
cd WeatherApp
virtualenv venv 在 Windows 上使用“调用”激活您的虚拟环境（与 Linux 的“源”相同）。此步骤将您的环境从系统更改为项目本地环境。call venv\Scripts\activate.bat 在 WeatherApp 文件夹中创建一个包含 Flask 和其他库的 requirements.txt 文件，然后保存该文件。需求文件是一个很好的工具，它还可以跟踪您在项目中使用的库。Flask==0.12.3
click==6.7
gunicorn==19.7.1
itsdangerous==0.24
Jinja2==2.9.6
MarkupSafe==1.0
pytz==2017.2
requests==2.13.0
Werkzeug==0.12.1 安装需求及其依赖项。您现在已准备好构建您的 WeatherApp。这是创建本地环境的最后一步。pip install -r requirements.txt 第 1 步 - 构建 App 结构你已经照顾好当地的环境了。您现在可以专注于开发您的应用程序。此步骤是为了确保正确的文件夹和文件结构到位。下一步将处理后端代码。 创建两个 Python 文件（main.py、weather.py）和两个文件夹（带有子文件夹 img、templates 的静态文件夹）。 第 2 步 — 使用 API 请求（后端）创建主应用程序代码设置好结构后，您就可以开始编写应用程序的后端了。Flask 的“Hello world”示例只使用了一个 Python 文件。本教程使用两个文件让您熟悉将函数导入主应用程序。 main.py 是将用户路由到主页和结果页面的服务器。weather.py 文件使用 API 创建了一个函数，该函数根据所选城市检索天气数据。该函数填充结果页面。 使用以下代码编辑 main.py 并保存#!/usr/bin/env python from pprint import pprint as pp from flask import Flask, flash, redirect, render_template, request, url_for from weather import query_api app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return render_template( 'weather.html', data=[{'name':'Toronto'}, {'name':'Montreal'}, {'name':'Calgary'}, {'name':'Ottawa'}, {'name':'Edmonton'}, {'name':'Mississauga'}, {'name':'Winnipeg'}, {'name':'Vancouver'}, {'name':'Brampton'}, {'name':'Quebec'}]) @app.route("/result" , methods=['GET', 'POST']) def result(): data = [] error = None select = request.form.get('comp_select') resp = query_api(select) pp(resp) if resp: data.append(resp) if len(data) != 2: error = 'Bad Response from Weather API' return render_template( 'result.html', data=data, error=error) if __name__=='__main__': app.run(debug=True)在 Open Weather Map 上请求免费的 API 密钥 使用以下代码编辑weather.py（更新API_KEY）并保存from datetime import datetime
import os
import pytz
import requests
import math
API_KEY = 'XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'
API_URL = ('http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={}&mode=json&units=metric&appid={}')
def query_api(city):
try:
print(API_URL.format(city, API_KEY))
data = requests.get(API_URL.format(city, API_KEY)).json()
except Exception as exc:
print(exc)
data = None
return data第 3 步 — 使用Jinja、HTML 和 CSS（前端）创建页面这一步是关于创建用户将看到的内容。 HTML 页面天气和结果是后端 main.py 将路由到并提供视觉结构的页面。CSS 文件将带来最后的润色。本教程中没有 Javascript（前端是纯 HTML 和 CSS）。 这是我第一次使用Jinja2模板库来填充 HTML 文件。让我感到惊讶的是，带来动态图像或使用功能（例如四舍五入的天气）是多么容易。绝对是一个很棒的模板引擎。 在模板文件夹 (weather.html) 中创建第一个 HTML 文件 Weather in a City {% for o in data %} {{ o.name }} {% endfor %} Go 在模板文件夹中创建第二个 HTML 文件 (result.html) {% for d in data %} {% set my_string = "static/img/" + d['weather'][0]['icon']+ ".svg" %} Weather {{ d['name'] }}, {{ d['sys']['country'] }} {{ d['main']['temp']|round|int}} °C {% endfor %} 在静态文件夹中添加 CSS 文件（style.css）body {
color: #161616;
font-family: 'Roboto', sans-serif;
text-align: center;
background-color: currentColor;
}
.center-on-page {
position: absolute;
top:50%;
left: 50%;
transform: translate(-50%,-50%);
}
h1 {
text-align: center;
color:#FFFFFF;
}
img {
vertical-align: middle;
}
/* Reset Select */
select {
-webkit-appearance: none;
-moz-appearance: none;
-ms-appearance: none;
appearance: none;
outline: 0;
box-shadow: none;
border: 0 !important;
background: #2c3e50;
background-image: none;
}
/* Custom Select */
.select {
position: relative;
display: block;
width: 20em;
height: 3em;
line-height: 3;
background: #2c3e50;
overflow: hidden;
border-radius: .25em;
}
select {
width: 100%;
height: 100%;
margin: 0;
padding: 0 0 0 .5em;
color: #fff;
cursor: pointer;
}
select::-ms-expand {
display: none;
}
/* Arrow */
.select::after {
content: '\25BC';
position: absolute;
top: 0;
right: 0;
bottom: 0;
padding: 0 1em;
background: #34495e;
pointer-events: none;
}
/* Transition */
.select:hover::after {
color: #f39c12;
}
.select::after {
-webkit-transition: .25s all ease;
-o-transition: .25s all ease;
transition: .25s all ease;
}
button{
-webkit-appearance: none;
-moz-appearance: none;
-ms-appearance: none;
appearance: none;
outline: 0;
box-shadow: none;
border: 0 !important;
background: #2c3e50;
background-image: none;
width: 100%;
height: 40px;
margin: 0;
margin-top: 20px;
color: #fff;
cursor: pointer;
border-radius: .25em;
}
.button:hover{
color: #f39c12;
}以静态方式下载 img 子文件夹中的图像 链接到Github(https://github.com/tristanga/WeatherApp_Image)上的图片：  第 4 步 — 在本地部署和测试在这个阶段，您已经设置了环境、结构、后端和前端。剩下的唯一事情就是启动您的应用程序并在您的本地主机上享受它。 只需使用 Python 启动 main.pypython main.py使用 Web 浏览器（Chrome、Mozilla 等）转到 cmd 上建议的 localhost 链接。您应该会在本地笔记本电脑上看到您的新天气应用程序 :)  第 5 步 — 在 Google Cloud 上部署最后一步是与世界共享您的应用程序。需要注意的是，有很多使用 Flask 构建的 Web 应用程序的提供程序。谷歌云只是众多之一。本文不涉及其他一些，如 AWS、Azure、Heroku…… 如果社区有兴趣，我可以在另一篇文章中提供其他云提供商的步骤和一些比较（定价、限制等）。 要在 Google Cloud 上部署您的应用，您需要 1) 安装 SDK，2) 创建一个新项目，3) 创建 3 个本地文件，4) 在线部署和测试。 按照Google 的说明安装 SDK连接到您的 Google Cloud 帐户创建一个新项目并保存项目 ID（稍等片刻，直到配置新项目）  使用以下代码在您的主文件夹中创建一个 app.yaml 文件：runtime: python27
api_version: 1
threadsafe: true
handlers:
- url: /static
static_dir: static
- url: /.*
script: main.app
libraries:
- name: ssl
version: latest使用以下代码在您的主文件夹中创建一个 appengine_config.py 文件：from google.appengine.ext import vendor
# Add any libraries installed in the "lib" folder.
vendor.add('lib')在 lib 文件夹中复制库的依赖项pip install -t lib -r requirements.txt使用您保存的项目 ID 在 Google Cloud 上部署（可能需要 10 分钟）。使用以下步骤：gcloud auth application-default login
gcloud config set project
gcloud init
gcloud app deploy app.yaml免费享受您的实时网络应用程序。我的在这里。(https://weatherv2-220201.appspot.com/)完整代码可在Github上找到(https://github.com/tristanga/WeatherApp_FullCode)。感谢您阅读我的帖子。这是我第一个使用 Flask 的网络应用程序，也是第一个关于freeCodeCamp的教程。如果您觉得这篇文章有帮助，请给我鼓掌 。 这比我想象的要容易得多。  新书推荐《Flask Web全栈开发实战》特别说明： 新书一经上架抢购一空，现加急处理增加库存， 读者可以放心下单锁定5折优惠！京东会陆续安排发货。  《Flask Web全栈开发实战》围绕 Flask 框架，详细地讲解了使用 Flask 开发网站的各项技术要点。全书共 11 章，首先讲解了Flask 项目开发中的环境搭建、项目配置、URL 与视图、Jinja2 模板、数据库、表单、Flask 进阶、缓存系统等。然后拓展了知识面，在项目实战中分别介绍了 RESTful API、邮箱验证码、Redis 缓存、Celery 异步任务、登录授权机制、角色权限管理、富文本编辑器、头像管理、文件上传以及 Nginx、Gunicorn 部署等技术要点；在 WebSocket 实战中讲解了 Flask 中使用 WebSocket 开发项目的全部过程。最后讲解了 Flask 异步编程。通过《Flask Web全栈开发实战》的学习，读者能够熟练掌握 Flask Web 开发技术。 《Flask Web全栈开发实战》适合没有 Flask 开发经验或者 Flask 基础比较薄弱、想要系统学习 Flask Web 开发技术的读者 学习。 从Flask基础到Flask进阶，再到企业级论坛项目实战以及WebSocket在线聊天系统实战，囊括真实工作场景中绝大部分技术要点。 初学者可以夯实基础，程序员可以提升技能，提高竞争力。 当前，Python 的就业前景还是非常可观的，国内 Python 人才的需求呈大规模上升之势，薪资水平也是水涨船高。尤其在 Linux 运维、Python Web 网站、Python 自动化测试、数据分析和人工智能等诸多领域，对 Python 人才的需求非常旺盛。 Flask 诞生于 2010 年，是作者 Armin ronacher 用 Python 语言编写的一款轻量级 Web开发框架。时至今日，使用 Flask 开发 Web 应用程序的人越来越多，Flask 微框架也越来越受到关注。2021 年 5 月，Flask 2.0 版本发布，除了一些新增的特性，Flask 2.0 实现了基本的异步支持。 使用 Flask 框架的优势：可以大大降低开发难度，提高开发效率，让快速、高效的 Web开发成为可能；可以带来系统稳定性和可扩展性的提升；Flask 自由、灵活、可扩展性强、第三方库的选择面广；对于初学者来说，入门门槛很低，简单易学，即便没有多少 Web开发经验，也能很快做出网站，大大节约了初学者的学习成本。 本书围绕 Flask 框架展开讲解，从理论到实战，带领读者实现从零基础入门到动手开发项目的技术飞跃。书中贯穿了笔者总结的大量开发经验与实践思考，对开发人员有很大的借鉴意义。 目标读者本书的目标读者是没有 Flask 开发经验或者有少量 Flask 使用经验的读者。通过学习本书可以熟练掌握 Flask Web 开发技术，包括但不限于以下岗位。 Python 全栈开发工程师：通过学习本书，可以掌握前后端开发的技术要点，能快速开发 Web 应用项目。测试开发工程师：使用本书讲解的知识点，能有效提高自动化测试平台的开发能力。运维开发工程师：使用本书讲解的知识点，能有效提高自动化运维平台的开发能力，以及阅读相关开源项目源码的能力。数据/算法工程师：使用本书讲解的知识点，可以结合算法模型，将模型服务化，供普通用户使用。 特别说明： 新书一经上架抢购一空，现加急处理增加库存， 读者可以放心下单锁定5折优惠！京东会陆续安排发货。 精彩回顾手把手教你创建简单的Python Flask扫码关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩
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