En aquesta secció, ens centrarem en la fase d'implementació del projecte final. Aquesta és una etapa crucial on convertirem el nostre disseny i planificació en codi funcional. Seguirem un enfocament estructurat per assegurar-nos que cada part del projecte es desenvolupi correctament i de manera eficient.
Objectius de la Secció
- Convertir el disseny del projecte en codi funcional.
- Implementar les funcionalitats principals del projecte.
- Assegurar la integració adequada de tots els components del projecte.
Passos per a la Implementació
- Configuració de l'Entorn de Desenvolupament
Abans de començar a escriure codi, assegurem-nos que el nostre entorn de desenvolupament està correctament configurat.
Passos:
- Instal·lar les dependències necessàries:
pip install -r requirements.txt
- Configurar les variables d'entorn:
- Crear un fitxer
.env
amb les variables necessàries (per exemple, configuracions de la base de dades, claus API, etc.).
- Crear un fitxer
- Estructura del Projecte
Organitzem el nostre projecte de manera que sigui fàcil de mantenir i escalar. Una estructura típica podria ser:
project/ │ ├── app/ │ ├── __init__.py │ ├── models.py │ ├── views.py │ ├── controllers.py │ └── templates/ │ └── ... │ ├── tests/ │ ├── __init__.py │ ├── test_models.py │ ├── test_views.py │ └── ... │ ├── static/ │ ├── css/ │ ├── js/ │ └── ... │ ├── .env ├── requirements.txt └── run.py
- Implementació de les Funcionalitats Principals
a. Models
Els models representen les dades de la nostra aplicació. Implementem les classes de models segons el nostre disseny.
# app/models.py from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey from sqlalchemy.orm import relationship from database import Base class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) username = Column(String, unique=True, nullable=False) email = Column(String, unique=True, nullable=False) password_hash = Column(String, nullable=False) def __repr__(self): return f'<User {self.username}>'
b. Vistes i Controladors
Les vistes i els controladors gestionen la lògica de la nostra aplicació. Implementem les rutes i la lògica associada.
# app/views.py from flask import Blueprint, render_template, request, redirect, url_for from app.models import User from app import db main = Blueprint('main', __name__) @main.route('/') def index(): return render_template('index.html') @main.route('/register', methods=['GET', 'POST']) def register(): if request.method == 'POST': username = request.form['username'] email = request.form['email'] password = request.form['password'] new_user = User(username=username, email=email, password_hash=password) db.session.add(new_user) db.session.commit() return redirect(url_for('main.index')) return render_template('register.html')
c. Plantilles
Les plantilles HTML defineixen la interfície d'usuari de la nostra aplicació.
<!-- app/templates/index.html --> <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Home</title> </head> <body> <h1>Benvingut a la nostra aplicació!</h1> <a href="{{ url_for('main.register') }}">Registrar-se</a> </body> </html>
- Integració de Components
Assegurem-nos que tots els components del projecte estan correctament integrats i funcionen junts.
a. Inicialització de l'Aplicació
# run.py from app import create_app app = create_app() if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
b. Configuració de la Base de Dades
# app/__init__.py from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy db = SQLAlchemy() def create_app(): app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///site.db' db.init_app(app) from app.views import main app.register_blueprint(main) return app
- Proves i Depuració Inicial
Un cop implementades les funcionalitats principals, realitzem proves inicials per assegurar-nos que tot funciona correctament.
a. Proves Unitàries
# tests/test_models.py import unittest from app.models import User class UserModelTestCase(unittest.TestCase): def test_user_creation(self): user = User(username='testuser', email='[email protected]', password_hash='hashed_password') self.assertEqual(user.username, 'testuser') self.assertEqual(user.email, '[email protected]') if __name__ == '__main__': unittest.main()
b. Depuració
Utilitzem eines de depuració com pdb
per identificar i corregir errors.
Resum
En aquesta secció, hem cobert els passos necessaris per implementar el nostre projecte final. Hem configurat l'entorn de desenvolupament, organitzat l'estructura del projecte, implementat les funcionalitats principals, integrat els components i realitzat proves inicials. Amb aquesta base sòlida, estem preparats per passar a la fase de proves i depuració més detallada.
Següent Pas
El següent pas és aprofundir en les proves i depuració del projecte per assegurar-nos que tot funciona correctament i que el nostre codi és robust i lliure d'errors.
Curs de Programació en Python
Mòdul 1: Introducció a Python
- Introducció a Python
- Configuració de l'Entorn de Desenvolupament
- Sintaxi de Python i Tipus de Dades Bàsics
- Variables i Constants
- Entrada i Sortida Bàsiques
Mòdul 2: Estructures de Control
Mòdul 3: Funcions i Mòduls
- Definició de Funcions
- Arguments de Funció
- Funcions Lambda
- Mòduls i Paquets
- Visió General de la Biblioteca Estàndard
Mòdul 4: Estructures de Dades
Mòdul 5: Programació Orientada a Objectes
Mòdul 6: Gestió de Fitxers
- Lectura i Escriptura de Fitxers
- Treballant amb Fitxers CSV
- Gestió de Dades JSON
- Operacions amb Fitxers i Directoris
Mòdul 7: Gestió d'Errors i Excepcions
Mòdul 8: Temes Avançats
- Decoradors
- Generadors
- Gestors de Context
- Concurrència: Fils i Processos
- Asyncio per a Programació Asíncrona
Mòdul 9: Proves i Depuració
- Introducció a les Proves
- Proves Unitàries amb unittest
- Desenvolupament Guiat per Proves
- Tècniques de Depuració
- Ús de pdb per a la Depuració
Mòdul 10: Desenvolupament Web amb Python
- Introducció al Desenvolupament Web
- Conceptes Bàsics del Framework Flask
- Construcció d'APIs REST amb Flask
- Introducció a Django
- Construcció d'Aplicacions Web amb Django
Mòdul 11: Ciència de Dades amb Python
- Introducció a la Ciència de Dades
- NumPy per al Càlcul Numèric
- Pandas per a la Manipulació de Dades
- Matplotlib per a la Visualització de Dades
- Introducció al Machine Learning amb scikit-learn