命令行接口¶

在虚拟环境中安装 Flask 时会同时安装 flask 脚本,这是一个 Click 命令行接口。在终端中执行该脚本可以操作内建的、扩展的和应用定义的命令。关于命令的更多信息和选择可以通过使用 —help 参数查看。

探索应用¶

flask 命令由 Flask 安装,而不是你的应用。为了可以使用,它必须被告知可以在哪里找到你的应用。 FLASK_APP 环境变量用于定义如何载入应用。

Unix Bash ( Linux 、Mac 及其他):

  1. $ export FLASK_APP=hello
  2. $ flask run

Windows CMD:

  1. > set FLASK_APP=hello
  2. > flask run

Windows PowerShell:

  1. > $env:FLASK_APP = "hello"
  2. > flask run

虽然 FLASK_APP 支持多种选项来定义应用,但多数情况下应该很简单。以下是典型值:

(空)
wsgi.py 文件被导入,自动探测应用( app )。这提供了一种简单的方法来从工厂创建具有额外参数的应用。
FLASK_APP=hello
名称被导入,自动探测一个应用( app )或者工厂( create_app )。


FLASK_APP 分三个部分:一是一个可选路径,用于设置当前工作文件夹;二是一个 Python 文件或者带点的导入路径;三是一个可选的实例或工厂的变量名称。如果名称是工厂,则可以选择在后面的括号中加上参数。以下演示说明:

FLASK_APP=src/hello
设置当前工作文件夹为 src 然后导入 hello
FLASK_APP=hello.web
导入路径 hello.web
FLASK_APP=hello:app2
使用 hello 中的 app2 Flask 实例。
FLASK_APP="hello:create_app('dev')"
调用 hello 中的 create_app 工厂,把 'dev' 作为参数。

如果没有设置 FLASK_APP ,命令会查找 wsgi.py 文件或者app.py 文件并尝试探测一个应用实例或者工厂。

根据给定的导入,命令会寻找一个名为 app 或者 application 的应用实例。如果找不到会继续寻找任意应用实例。如果找不到任何实例,会接着寻找名为create_app 或者 make_app 的函数,使用该函数返回的实例。

当调用一个应用工厂时,如果工厂接收一个名为 info 的参数,那么class:~cli.ScriptInfo 实例会被作为一个关键字参数传递。如果括号紧随着工厂名称,那么其中的内容会被视作为 Python 语言内容,并用作函数的参数。这意味着字符串必须使用双引号包围。

运行开发服务器¶

run 命令可以启动开发服务器,它在大多数情况下替代Flask.run() 方法。:

  1. $ flask run
  2. * Serving Flask app "hello"
  3. * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)

Warning

不要在生产中使用此命令运行应用,只能在开发过程中使用开发服务器。开发服务器只是为了提供方便,但是不够安全、稳定和高效。有关如何在生产中运行服务器,请参阅 部署方式

打开一个 Shell¶

为了探索应用中的数据,可以 shell 命令开启一个交互 Python shell 。这样,一个应用情境被激活,应用实例会被导入。:

  1. $ flask shell
  2. Python 3.6.2 (default, Jul 20 2017, 03:52:27)
  3. [GCC 7.1.1 20170630] on linux
  4. App: example
  5. Instance: /home/user/Projects/hello/instance
  6. >>>

使用 shell_context_processor() 添加其他自动导入。

环境¶

Changelog

New in version 1.0.


Flask 应用所运行的环境由 FLASK_ENV 环境变更指定。如果配置该变量,那么缺省为 production 。另一个可用的环境值是 development 。Flask 和扩展可能基于环境不同而改变行为。

如果环境是 developmentflask 命令会开启调试模式并且flask run 会开启交互调试器和重启器。

  1. $ FLASK_ENV=development flask run
  2. * Serving Flask app "hello"
  3. * Environment: development
  4. * Debug mode: on
  5. * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)
  6. * Restarting with inotify reloader
  7. * Debugger is active!
  8. * Debugger PIN: 223-456-919

调试模式¶

如前文所述,当 FLASK_ENVdevelopment 时会开启调试模式。如果想要单独控制调试模式,要使用FLASK_DEBUG 。值为 1 表示开启, 0 表示关闭。

通过 dotenv 设置环境变量¶

与其每次打开新的终端都要设置 FLASK_APP ,不如使用 Flask 的 dotenv 支持功能自动设置环境变量。

如果 python-dotenv 已安装,那么运行 flask 会根据.env.flaskenv 中配置来设置环境变量。这样可以在每次打开终端后,避免手动设置 FLASK_APP 和其他类似使用环境变量进行配置的服务部署工作。

命令行设置的变量会重载 .env 中的变量, .env 中的变量会重载.flaskenv 中的变量。 .flaskenv 应当用于公共变量,如FLASK_APP.env 则应用用于私有变量,并且不提交到储存库。

为了找到定位文件,将会从运行 flask 的文件夹向上扫描文件夹。当前工作目录将被设置为文件的位置,假定这是最高级别的项目文件夹。

这些文件只能由flask命令或调用 run() 加载。如果想在生产运行时加载这些文件,你应该手动调用 load_dotenv()

设置命令参数¶

Click 被配置为根据环境变量为命令选项载入缺省值。变量使用FLASK_COMMAND_OPTION 模式。例如,要为运行命令设置端口,不使用flask run —port 8000 ,而是使用:

  1. export FLASK_RUN_PORT=8000
  2. flask run
  3. * Running on http://127.0.0.1:8000/

这些可以添加到 .flaskenv 文件,就像 FLASK_APP 来控制缺省命令选项。

禁用 dotenv¶

如果检测到 dotenv 文件,但是没有安装 python-dotenv ,那么 flask 命令会显示一个消息。

  1. flask run
  2. * Tip: There are .env files present. Do "pip install python-dotenv" to use them.

通过设置 FLASK_SKIP_DOTENV 可以告诉 Flask 不要载入 dotenv 文件。在python-dotenv 没有安装到情况下这个设置也是有效的。这个设置主要用于以下情形:当你想要手动载入它们的时候,或者当你已经使用了一个项目运行器载入了它们。请牢记,环境变量必须在项目载入之前设置,否则出问题。

  1. export FLASK_SKIP_DOTENV=1
  2. flask run

通过 virturalenv 设置环境变量¶

如果不想安装 dotenv 支持,可以通过把它们添加到 virtualenv 的activate 文件末尾来设置环境变量。激活 virtualenv 时会设置环境变量。

Unix Bash , venv/bin/activate:

  1. export FLASK_APP=hello

Windows CMD , venv\Scripts\activate.bat:

  1. set FLASK_APP=hello

建议使用 dotenv 支持来做,因为 .flaskenv 可以被提交到储存库,当提取项目代码后就可以自动发挥作用。

自定义命令¶

flask 命令使用 Click 来实现。如何编写命令的完整信息参见该项目的文档。

以下示例添加了 create_user 命令,带有 name 参数。

  1. import click
  2. from flask import Flask
  3.  
  4. app = Flask(__name__)
  5.  
  6. @app.cli.command()
  7. @click.argument('name')
  8. def create_user(name):
  9. ...
  1. flask create_user admin

以下示例也添加了同样功能的命令,但是以命令组的方式添加的,名为user create 。这样做有助于组织一组相关的命令。

  1. import click
  2. from flask import Flask
  3. from flask.cli import AppGroup
  4.  
  5. app = Flask(__name__)
  6. user_cli = AppGroup('user')
  7.  
  8. @user_cli.command('create')
  9. @click.argument('name')
  10. def create_user(name):
  11. ...
  12.  
  13. app.cli.add_command(user_cli)
  1. flask user create demo

关于如何测试自定义命令的概览,参见 测试 CLI 命令

应用情境¶

使用 Flask 应用的clicommand() 装饰器添加的命令会在执行时压入应用情境,这样命令和扩展就可以访问应用和应用的配置。如果使用Click 的 command() 装饰器创建命令,而不是 Flask 的装饰器,那么可以使用 with_appcontext() ,达到同样的效果。

  1. import click
  2. from flask.cli import with_appcontext
  3.  
  4. @click.command
  5. @with_appcontext
  6. def do_work():
  7. ...
  8.  
  9. app.cli.add_command(do_work)

如果确定命令不需要情境,那么可以禁用它:

  1. @app.cli.command(with_appcontext=False)
    def do_work():

插件¶

Flask 会自动载入在 flask.commands entry point 定义的命令。这样有助于扩展在安装时添加命令。入口点在 setup.py 中定义:

  1. from setuptools import setup
  2.  
  3. setup(
  4. name='flask-my-extension',
  5. ...,
  6. entry_points={
  7. 'flask.commands': [
  8. 'my-command=flask_my_extension.commands:cli'
  9. ],
  10. },
  11. )

flask_my_extension/commands.py 内可以导出一个 Click 对象:

  1. import click
  2.  
  3. @click.command()
  4. def cli():
  5. ...

一旦该软件包与 Flask 项目安装在相同的 virtualenv 中,你可以运行flask my-command 来调用该命令。

自定义脚本¶

当使用应用工厂方案时,自定义 Click 脚本会更方便。这样可以创建自己的 Click对象并导出它作为一个 console script 入口点,而不是使用 FLASK_APP并让 Flask 裁入应用。

创建一个 FlaskGroup 的实例并传递给工厂:

  1. import click
  2. from flask import Flask
  3. from flask.cli import FlaskGroup
  4.  
  5. def create_app():
  6. app = Flask('wiki')
  7. # other setup
  8. return app
  9.  
  10. @click.group(cls=FlaskGroup, create_app=create_app)
  11. def cli():
  12. """Management script for the Wiki application."""

setup.py 中定义入口点:

  1. from setuptools import setup
  2.  
  3. setup(
  4. name='flask-my-extension',
  5. ...,
  6. entry_points={
  7. 'console_scripts': [
  8. 'wiki=wiki:cli'
  9. ],
  10. },
  11. )

在 virtualenv 中以可编辑模式安装应用,自定义脚本可用。注意,不需要设置FLASK_APP

  1. $ pip install -e .
  2. $ wiki run

自定义脚本错误

当使用自定义脚本时,如果模块级别代码出错,重载器会失效,因为它无法再载入入口点。

一般建议使用 flask 命令,因为该命令与你的代码是分离的,不会出现这种问题。

PyCharm 集成¶

在 PyCharm 2018.1 版本之前, Flask CLI 功能尚未能完全整合进 PyCharm ,因此我们必需做些调整才能顺利使用。这些说明同样也适用于其他 IDE 。

在 PyCharm 中,打开你的项目,在菜单中点击 Run 后点击Edit Configurations 。你会看到类似如下窗口:
screenshot of pycharm's run configuration settings
有许多选项要改变,但一旦做好了一条命令,其他命令只要复制整个配置调整一下就行了。包括你想自定义的其他命令也同样如此。

点击 + ( Add New Configuration )按钮选择 Python 。为配置取一个具有良好描述性的名称,例如“ Run Flask Server ”(运行 Flask 服务器)。为 flask run 命令选择“ Single instance only ”,因为不能同时运行多个服务器。

从( A )下拉框中选择 Module name ,然后输入 flask

Parameters 字段( B )用于设置 CLI 命令(可以带参数)。本例中我们使用 run ,它可用于运行开发服务器。

如果使用 通过 dotenv 设置环境变量 可以跳过这一步。为了标识我们的应用,需要添加一个环境变量( C )。点击展开按钮,并在左边添加一个 FLASK_APP 条目,Python 要导入的库或者文件放在右边(本例使用 hello )。

下一步我们需要把应用所在的文件夹设置为工作文件夹( D )。

如果你是在 virtualenv 中把项目作为一个包安装的,那么可以取消选择PYTHONPATH 选项( E ),这样会与以后部署应用更匹配。

点击 Apply 保存配置,或者点击 OK 保存并关闭窗口。在 PyCharm 主窗口中选择该配置并点击旁边的运行按钮开始运行服务器。

现在我们已经在 PyCharm 中有了一个运行 flask run 的配置,复制这个配置并改变 Script 参数,就可以运行一个不同的 CLI 命令,比如flask shell

原文: https://dormousehole.readthedocs.io/en/latest/cli.html