在Flask中需要配置各种各样的参数。比如设置秘钥，比如上一章介绍到的配置数据库类型。
app.config['SECRET_KEY']=os.urandom(20)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI']='sqlite:///'+os.path.join(basedir,'data.sqlite')
app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN']=True
Flask的配置对象configure是一个字典的子类，可以允许我们把配置用键值对的方式存储进去。
为什么要使用配置呢。比如我们有许多视图函数定义的每页显示文章数太多，想限定一下显示的数目。最简单的方法就是进入每个视图函数去设定文章数的多少。但是如果视图函数很多的话，这样的效率就太低了。但是使用配置的话就方便多了，在每个视图函数的使用配置变量来代替
app.config['POST_PER_PAGE'] = 1０
那么在每个脚本文件中，我们都需要用到各种各样的配置。程序逐渐变大时，配置也逐渐增多，写在主脚本里太占地方，不够美观。我们可以创建一个单独的配置文件。
创建config.py文件，将之前分散的配置都集中在一起
import os
basedir=os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
SECRET_KEY='hello world'
DEBUG = True
ITEMS_PER_PAGE = 10
SQLALCHEMY_DATABASE_URI='sqlite:///'+os.path.join(basedir,'data.sqlite')
SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN=True
然后在各自的文件中创建实例后导入配置：
import config
app.config.from_object(config)
或者是直接导入文件
app.config.from_pyfile(config.py)
创建不同的配置类
大型项目需要多个配置组合，比如开发时的配置，测试的配置，部署的配置……这样我们需要在配置文件里创建不同的配置类，然后在创建程序实例时引入相应的配置类。最好的办法是先创建一个通用的类，然后再创建不同场景使用的类并继承通用类。我们将config文件的内容修改如下：
import os
basedir=os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
＃通用配置
class Config:
SECRET_KEY='hello world'
SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN=True
ITEMS_PER_PAGE=10
＃开发场景使用
class DevelopmentConfig(Config):
DEBUG=True
SQLALCHEMY_DATABASE_URI='sqlite:///'+os.path.join(basedir,'data.sqlite')
＃测试环境使用
class TestConfig(Config):
TESTING=True
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'sqlite:///' + os.path.join(basedir, 'test.sqlite')
WTF_CSRF_ENABLED = False
config={
'development':DevelopmentConfig,
'testing':TestConfig,
'default':DevelopmentConfig
}
然后通过from_object()方法导入配置
from config import config
#这样就可以得到响应的配置类
app.config.from_object(config['development'])
前面介绍的是配置的优化。接下来将要介绍文件的优化。在一个项目中，有py文件，模板和静态文件等等。我们可以这些文件统称为app。在django中。我们通过python manage.py startapp ***来创建app应用。创建后django会为我们归类不同的文件。如下
而在Flask中并没有这样的功能。这就需要我们自己进行分类处理。这里就要介绍程序包的概念。我们首先创建一个python package，然后将文件归类到这个package中去。
如下建立了一个first的package, 建立包的同时会我们自动建立一个__init__.py文件、在这个包下在建立function.py和show.py文件。
然后在主程序中通过from first import show,function调用对应的文件模块，这样就可以调用文件中的函数。那么这个自动生成的__init__.py是干什么用的
当采用from first import *的方式进行文件模块的引用时，如果我们想让某些文件模块不被引用，那么就需要在__init__.py中进行对应的设置。
在__init__.py中设置__all__变量，将可以被引用的模块名字添加进去。例如下面只有function，那么在主文件中采用from first import *的方式只能引入function, show则不会被引用。
__all__=['function']
包的这种形式和直接从其他文件目录引用有什么区别呢。
１ 文件目录不会创建__init__.py文件，无法控制被引用的文件模块
２ 文件目录下的文件引用方式和包不一样
如下dir_first文件夹下面有dir_function.py和test3.py两个文件。
如果想要引用的话要采集下面的方法：
＃首先使用sys.path.insert()的方法将对应的文件夹目录加入。然后再开始引入
import sys
sys.path.insert(0,'/home/zhf/py_prj/function_test/dir_first')
import test3
当然在这个文件夹下建立一个__init__.py，这样就变成了package,引用方法就和前面的包引入是一样的了。
对比从包引入和从文件夹引入，包引入更加方便。控制功能也多。
需求文件
在程序中一般需要采用一个需求文件，这个文件用于记录所有依赖包及精确的版本号。如果要在另一台电脑上重新生成虚拟环境。我们就可以用这个文件来创建一个新的虚拟环境。pip可以使用如下命令自动生成这个文件
root@zhf-maple:/home/zhf/py_prj/flask_prj# pip freeze > requirements.txt
生成的requirements.txt的内容如下：由于内容太多，因此只列出了部分内容。在这个文件里面都是引用到的模块版本号
alembic==0.9.7
asn1crypto==0.22.0
attrs==17.2.0
backports-abc==0.5
backports.functools-lru-cache==1.4
backports.shutil-get-terminal-size==1.0.0
BeautifulSoup==3.2.1
beautifulsoup4==4.6.0
bleach==2.1.2
blinker==1.3
certifi==2017.11.5
chardet==3.0.4
Cheetah==2.4.4
click==6.7
colorama==0.3.7
compizconfig-python==0.9.13.1
configobj==5.0.6
configparser==3.5.0
constantly==15.1.0
croniter==0.3.12
cryptography==1.9
cssselect==1.0.1
cycler==0.10.0
decorator==4.1.2
dirspec==13.10
Django==1.11.7
dominate==2.3.1
entrypoints==0.2.3
enum34==1.1.6
Flask==0.12.2
Flask-Bootstrap==3.3.7.1
Flask-Mail==0.9.1
Flask-Migrate==2.1.1
Flask-Moment==0.6.0
Flask-Script==2.0.6
Flask-SQLAlchemy==2.3.2
Flask-WTF==0.14.2
根据这个文件在另外一个环境上可以通过运行pip install -r requirements.txt来通过requirements.txt进行完全安装。对于pip来说，有两个命令可以查看对应的安装包。
|
pip |
description |
|
freeze |
Output installed packages in requirements format. |
|
list |
List installed packages. |
这一章介绍了基本的文件配置，下一章将介绍程序工厂函数以及蓝本