在Linux上使用Python和Flask创建你的第一个应用

在Linux上使用Python和Flask创建你的第一个应用

无论你在linux上娱乐还是工作，这对你而言都是一个使用python来编程的很好的机会。回到大学我希望他们教我的是Python而不是Java，这学起来很有趣且在实际的应用如yum包管理器中很有用。

本篇教程中我会带你使用python和一个称为flask的微型框架来构建一个简单的应用，来显示诸如每个进程的内存使用，CPU百分比之类有用的信息。

前置需求

Python基础、列表、类、函数、模块。HTML/CSS (基础)。

在Linux上安装Python 3

在大多数Linux发行版上Python是默认安装的。下面的你命令可以让你看到安装的版本。



    

  1. [root@linux-vps ~]# python -V
    2. 

  2. Python 2.7.5
    3. 



我们会使用3.x的版本来构建我们的app。根据Python.org所说，现在只对这个版本进行改进，而且不向后兼容Python 2。


注意: 在开始之前，我强烈建议你在虚拟机中尝试这个教程，因为Python是许多Linux发行版的核心组件，任何意外都可能会损坏你的系统。


以下步骤是基于红帽的版本如CentOS（6和7），基于Debian的版本如UbuntuMint和Resbian可以跳过这步，Pythonn 3应该默认已经安装了。如果没有安装，请用apt-get而不是yum来安装下面相应的包。




    

  1. [leo@linux-vps] yum groupinstall 'Development Tools'
    2. 

  2. [leo@linux-vps] yum install -y zlib-dev openssl-devel sqlite-devel bzip2-devel
    3. 

  3. [leo@linux-vps] wget https://www.python.org/ftp/python/3.4.2/Python-3.4.2.tgz
    4. 

  4. [leo@linux-vps] tar -xvzf Python-3.4.2.tgz
    5. 

  5. [leo@linux-vps] cd Python-3.4.2
    6. 

  6. [leo@linux-vps] ./configure
    7. 

  7. [leo@linux-vps] make
    8. 

  8. # 推荐使用 make altinstall 以覆盖当前的 python 库
    9. 

  9. [leo@linux-vps]   make altinstall
    10. 



成功安装后，你应该可以用下面的命令进入Python3.4的shell了。




    

  1. [leo@linux-vps]# python3.4
    2. 

  2. Python 3.4.2 (default, Dec 12 2014, 08:01:15)
    3. 

  3. [GCC 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-16)] on linux
    4. 

  4. Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    5. 

  5. >>> exit ()
    6. 



使用pip来安装包


Python有它自己的包管理去，与yum和apt-get相似。你将需要它来下载、安装和卸载包。




    

  1. [leo@linux-vps] pip3.4 install "packagename"
    2. 

  2. [leo@linux-vps] pip3.4 list
    3. 

  3. [leo@linux-vps] pip3.4 uninstall "packagename"
    4. 



Python虚拟环境


在Python中虚拟环境是一个放置你的项目的依赖环境的目录。这是一个将带有不同的依赖环境的项目隔离的好办法。它可以让你不用sudo命令就能安装包。




    

  1. [leo@linux-vps] mkdir python3.4-flask
    2. 

  2. [leo@linux-vps] cd python3.4-flask
    3. 

  3. [leo@linux-vps python3.4-flask] pyvenv-3.4 venv
    4. 



要创建虚拟环境你需要使用“pyvenv-3.4”命令。上述命令会在venv文件夹的内部创建一个名为lib的目录，这里会安装项目所依赖的包。这里同样会创建一个bin文件夹容纳该环境下的pip和python可执行文件。


为我们的Linux系统信息项目激活虚拟环境




    

  1. [leo@linux-vps python3.4-flask] source venv/bin/activate
    2. 

  2. [leo@linux-vps python3.4-flask] which pip3.4
    3. 

  3. ~/python3.4-flask/venv/bin/pip3.4
    4. 

  4. [leo@linux-vps python3.4-flask] which python3.4
    5. 

  5. ~/python3.4-flask/venv/bin/python3.4
    6. 



使用pip安装flask


让我们继续安装第一个模块flask框架，它可以处理访问路由和渲染显示我们app的模板。




    

  1. [leo@linux-vps python3.4-flask]pip3.4 install flask
    2. 




在flask中创建第一个应用


第一步：创建你app的目录




    

  1. [leo@linux-vps python3.4-flask] mkdir  app
    2. 

  2. [leo@linux-vps python3.4-flask] mkdir app/static
    3. 

  3. [leo@linux-vps python3.4-flask] mkdir app/templates
    4. 



在python3.4-flask文件夹中创建一个名为app的文件夹，它包含了两个子文件夹“static”和“templates”。我们的Python脚本会放在app文件夹，像css/js这类文件会在static文件夹，template文件夹会包含我们的html模板。


第二步：在app文件夹内部创建一个初始化文件




    

  1. [leo@linux-vps python3.4-flask] vim app/_init_.py
    2. 

  2. from flask import Flask
    3. 

  3.  
    4. 

  4. app = Flask(__name__)
    5. 

  5. from app import index
    6. 



这个文件会创建一个Flask的新的实例，并加载我们存储在index.py文件中的python程序——这个文件我们之后会创建。




    

  1. [leo@linux-vps python3.4-flask]vim app/index.py
    2. 

  2. from app import app
    3. 

  3.  
    4. 

  4. @app.route('/')
    5. 

  5. def index():
    6. 

  6. import subprocess
    7. 

  7. cmd = subprocess.Popen(['ps_mem'],stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)
    8. 

  8. out,error = cmd.communicate()
    9. 

  9. memory = out.splitlines()
    10. 

  10.  
    11. 

  11. return
    12. 



flask中的访问路由通过“路由装饰器”处理。它用于将一个 URL 绑定到函数。




    

  1. @app.route('/')
    2. 

  2. @app.route('/index')
    3. 



要在python中运行shell命令，你可以使用Subprocess模块中的Popen类。




    

  1. subprocess.Popen(['ps_mem'],stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)
    2. 



这个类会使用一个列表作为参数，列表的第一项默认是可执行的程序，下一项会是参数，这里是个另外一个例子。




    

  1. subprocess.Popen(['ls', ‘-l’],stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)
    2. 



stdout和stderr会相应地存储命令的输出和错误。你可以使用Popen的communicate方法来访问输出。




    

  1. out,error = cmd.communicate()
    2. 



要更好地用html模板显示输出，我会使用splitlines()方法，




    

  1. memory = out.splitlines()
    2. 



关于subprocess模块更多的信息会在教程的最后给出。


第三步：创建一个html模板来显示我们命令的输出。


要做到这个我们使用flask中的Jinja2模板引擎来为我们渲染。


最后你的index.py文件应该看起来像这样：




    

  1. from flask import render_template
    2. 

  2. from app import app
    3. 

  3.  
    4. 

  4. def index():
    5. 

  5. import subprocess
    6. 

  6. cmd = subprocess.Popen(['ps_mem'],stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)
    7. 

  7. out,error = cmd.communicate()
    8. 

  8. memory = out.splitlines()
    9. 

  9.  
    10. 

  10. return render_template('index.html', memory=memory)
    11. 



现在在你的模板目录下创建一个index.html模板，flask会自动搜索这个目录下的模板。




    

  1. [leo@linux-vps python3.4-flask]vim app/templates/index.html
    2. 

  2.  
    3. 

  3.  
    4. 

  4. Memory usage per process
    5. 

  5.  
    6. 

  6. {% for line in memory %}
    7. 

  7. {{ line.decode('utf-8') }}
    8. 

  8.  
    9. 

  9. {% endfor %}
    10. 



Jinja2模板引擎允许你使用“{{ … }}”分隔符来输出结果，{% … %}来做循环和赋值。我使用“decode()”方法来格式化。


第四步：运行app




    

  1. [leo@linux-vps python3.4-flask]vim run.py
    2. 

  2. from app import app
    3. 

  3. app.debug = True
    4. 

  4. app.run(host='174.140.165.231', port=80)
    5. 



上面的代码会在debug模式下运行app。如果你不指定 IP 地址和端口，默认则是localhost:5000。




    

  1. [leo@linux-vps python3.4-flask] chmod +x run.py
    2. 

  2. [leo@linux-vps python3.4-flask] python3.4 run.py
    3. 





我已经加了更多的代码来显示CPU、I/O和平均负载。




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原文发布时间：2015-03-12
本文来自云栖合作伙伴“linux中国”
				


				
时间： 2024-09-20 22:38:31

		
		


		


	

	
	

		


		
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