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code-serverAdvent Calendar 2019

Day 10

code-server ローカル環境篇(9) DBなども含めたMVC環境を用意してみよう (6)

Last updated at Posted at 2019-12-09

これは、2019年 code-server に Advent Calender の 第9日目の記事です。今回も、code-server って何だろう?と言う事を解説していきます。

(1) code-server って何?
(2) Dockerで独自のcode-server 環境を作って見る
(3) VSCode の Plugin を 利用してみる
(4) DBなども含めたMVC環境を用意してみよう (1)
(5) DBなども含めたMVC環境を用意してみよう (2)
(6) DBなども含めたMVC環境を用意してみよう (3)
(7) DBなども含めたMVC環境を用意してみよう (4)
(8) DBなども含めたMVC環境を用意してみよう (5)
(9) DBなども含めたMVC環境を用意してみよう (6)
(10) おまけ

(NEXT->) オンライン環境篇 1日目 作業環境を整備する

(..) ローカルで、DBなどの環境も含めて構築するには
(..) オンライン上に置くには?
(..) K8Sなどの最近の流行りの環境と連携するには?
(..) Code-Serverを改造して、より良くしたい

前回の続きで、flaskを利用して APIを追加していきます。

今回の何?

Terminal は 複数を同時に起動できる

どんなAPIか決める

以前、作成したflaskを改造してみましょう

main.py
from flask import Flask, request as fl_request, Request
from typing import Dict
import json
import logging

app = Flask(__name__)
logger = logging.getLogger("XXX")
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

@app.route("/users")
def get_user_from_id():
    request:Request = fl_request
    input:Dict = request.args
    logger.debug("> input: {}".format(input))
    user:Dict = {
        "name":"one",
        "email":"kyorohiro+one@example.com",
        "id":1}
    return json.dumps(user)

app.run("0.0.0.0",port=8080)

http://0.0.0.0/users?id=1 と、IDが渡されたら、そのIDに対応するユーザー情報を返すようにします。

動かしてみる

flaskを起動してみます。


$ python main.py 
 * Serving Flask app "main" (lazy loading)
 * Environment: production
   WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
   Use a production WSGI server instead.
 * Debug mode: off
INFO:werkzeug: * Running on http://0.0.0.0:8080/ (Press CTRL+C to quit)

新しく、terminalを開いて、curlコマンドを叩いてみる

$ curl 127.0.0.1:8080/users?id=1
{"name": "one", "email": "kyorohiro+one@example.com", "id": 1}

おっ、ユーザー情報がされました。

DBからデータを読み込んで表示してみる

pythonから、dbを操作するのに、今回は、dataset package を利用しています。
https://github.com/pudo/dataset

$ pip install dataset

mysqlを利用するので、mysqlclient package を追加します。

$ pip install mysqlclient
main.py
from flask import Flask, request as fl_request, Request
from typing import Dict
import json
import dataset
import logging

app = Flask(__name__)
logger = logging.getLogger("XXX")
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

db:dataset.Database = dataset.connect('mysql://root:passwd@mysqld/app_db')

@app.route("/users")
def get_user_from_id():
    request:Request = fl_request
    input:Dict = request.args
    logger.debug("> input: {}".format(input))
    users_table:dataset.Table = db.get_table("users")
    user:Dict = users_table.find_one(id=int(input["id"]))
    return json.dumps(user)

app.run("0.0.0.0", port=8080)

dataset.connect で、データーベースと接続して、users_table.find_one でユーザー情報を取得しています。

動かしてみる

flaskを起動してみます。


$ python main.py 
 * Serving Flask app "main" (lazy loading)
 * Environment: production
   WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
   Use a production WSGI server instead.
 * Debug mode: off
INFO:werkzeug: * Running on http://0.0.0.0:8080/ (Press CTRL+C to quit)

新しく、terminalを開いて、curlコマンドを叩いてみる

$ curl 127.0.0.1:8080/users?id=1
{"name": "one", "email": "kyorohiro+one@example.com", "id": 1}

おっ、ユーザー情報がされました。

PS

requirements.txt を作成しておきましょう!!

pythonのパッケージは、ファイルにまとめておく習慣があります。
https://pip.readthedocs.io/en/1.1/requirements.html

pip install -r requirements.txt

-r コマンドラインオプションを追加して実行します。

requirements.txt
Flask==1.1.1
dataset==1.1.2
mysqlclient==1.4.6

また、pip freeze > requirements_lock.txt とすると、依存しているpackage の一覧をファイルに書き出せます。

次回

Flask で、userを追加してみます。
あと、2回くらいででローカル環境篇を終わらせて、オンライン環境篇、魔改造篇に入る予定です。

PS

ソース
https://github.com/kyorohiro/advent-2019-code-server

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