Briefsky 开源项目最佳实践教程
2025-05-04 07:55:09作者:尤峻淳Whitney
1. 项目介绍
Briefsky 是一个轻量级的、模块化的Web框架,它基于 Flask 构建并提供了一套易于使用的API,旨在帮助开发者快速搭建高性能的Web应用。项目遵循MVC(Model-View-Controller)架构模式,具有良好的扩展性和易用性。
2. 项目快速启动
首先,确保你的环境中已经安装了 Python 和 pip。以下是快速启动 Briefsky 的步骤:
# 克隆项目
git clone https://github.com/vsergeev/briefsky.git
# 进入项目目录
cd briefsky
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 运行开发服务器
python app.py
项目启动后,你可以通过浏览器访问 http://127.0.0.1:5000 查看默认页面。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 基础路由设置
创建一个简单的路由,返回一个Hello World响应:
from briefsky import Briefsky
app = Briefsky(__name__)
@app.route('/')
def index():
return 'Hello, World!'
if __name__ == '__main__':
app.run()
3.2 数据库集成
Briefsky 可以轻松集成 SQL 数据库。以下是一个简单的示例,演示如何使用 SQLAlchemy:
from briefsky import Briefsky, db
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Briefsky(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///example.db'
db = SQLAlchemy(app)
class User(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
@app.route('/add_user/<username>')
def add_user(username):
user = User(username=username)
db.session.add(user)
db.session.commit()
return f'User {username} added!'
if __name__ == '__main__':
db.create_all()
app.run()
3.3 模板使用
Briefsky 支持Jinja2模板引擎,以下是如何使用模板的一个简单示例:
from briefsky import Briefsky
app = Briefsky(__name__)
@app.route('/hello/<name>')
def hello(name):
return app.render('hello.html', name=name)
if __name__ == '__main__':
app.run()
在 templates/hello.html 文件中,你可以使用以下内容:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Hello</title>
</head>
<body>
<h1>Hello, {{ name }}!</h1>
</body>
</html>
4. 典型生态项目
- briefcase: 用于打包 Briefsky 应用的工具。
- briefsky-auth: 提供认证和授权功能。
- briefsky-forms: 简化表单处理。
- briefsky-rest: 建立RESTful API的库。
通过使用这些生态项目,可以进一步扩展 Briefsky 的功能,并优化你的Web开发流程。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
408
3.15 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
674
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
321
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
263
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868