目標 實現基本的數據庫 CRUD 操作 學習 SQLAlchemy 的查詢語法 增強待辦事項 API 的功能 步驟 準備環境 繼續使用第 8 天的 flask_api/ 項目結構，確保虛擬環境已激活： # Windows: flask_api_env\Scripts\activate # macOS/Linux: ...

目標 安裝並配置 Flask-SQLAlchemy 使用 SQLite 作為數據庫 創建第一個數據模型並與數據庫交互 步驟 準備環境 繼續使用 flask_api/ 項目結構，激活虛擬環境： # Windows: flask_api_env\Scripts\activate # macOS/Linux: sourc...

目標 構建一個完整的待辦事項 API 應用路由、HTTP 方法、請求處理、錯誤處理和模擬數據存儲 確保 API 結構清晰且易於使用 項目需求 端點： GET /api/v1/todos：獲取所有任務 GET /api/v1/todos/<id>：獲取單個任務 POST /api/v1/todos：創建新任務...

目標 使用 Python 字典模擬數據庫 實現完整的 CRUD 操作 保持 API 的結構化響應和錯誤處理 步驟 準備環境 繼續使用第5天的模塊化結構，確保您在 flask_api/ 目錄並激活虛擬環境： # Windows: flask_api_env\Scripts\activate # macOS/Linux: sourc...

目標 理解 Flask 的錯誤處理機制 自定義錯誤處理器處理 404、400 等錯誤 返回一致的 JSON 錯誤響應 步驟 準備環境 我們將基於第4天的模塊化結構進行修改。確保您的工作目錄是 flask_api/，並激活虛擬環境： # Windows: flask_api_env\Scripts\activate # macOS...

目標 理解為什麼需要模塊化結構 使用藍圖 (Blueprint) 組織路由 分離配置文件和其他模塊 步驟 為什麼需要模塊化？ 到目前為止，我們的代碼都在單一的 app.py 文件中。隨著功能增加，這會變得難以管理。 模塊化結構可以將路由、模型和配置分開，類似於 MVC（模型-視圖-控制器）模式。 設置項目結構 ...

目標 使用 request 對象處理不同類型的請求數據 返回 JSON 格式的響應 設置合適的 HTTP 狀態碼 步驟 準備環境 確保虛擬環境已激活，並使用前兩天的 app.py 作為基礎。如果需要，可以從頭開始： # 激活虛擬環境 # Windows: flask_api_env\Scripts\activate # macO...

目標 理解 Flask 的路由機制 實現 GET、POST、PUT、DELETE 方法 使用 Postman 測試 API 端點 步驟 準備環境 確保您已完成第1天的環境設置，並激活虛擬環境： # Windows flask_api_env\Scripts\activate # macOS/Linux source flask_...

目標 安裝必要的工具和庫 創建一個簡單的 Flask 應用 運行並測試第一個 API 端點 步驟 設置環境 安裝 Python 確保您的系統已安裝 Python 3.8 或更高版本。您可以在終端運行以下命令檢查版本： python --version 如果未安裝，請從 python.org 下載...

今天是課程的最後一天，我們將為你規劃未來的學習路線，並推薦相關資源，幫助你進一步拓展 AI 技能，深化知識，並在 AI 領域持續成長。 課程目標 瞭解未來的學習方向與發展路線。 獲取高質量的學習資源與實踐建議。 制定個人化的長期學習計劃。 課程內容 1. 未來學習路線 1.1 初學者到中級者 適合希望鞏固基礎並完成更多實作項目的學員： 強化基礎： ...