Flask 2.0 has just been released. Along with it come many other major satellite releases: Werkzeug 2.0, Jinja 3.0, Click 8.0, ItsDangerous 2.0, and MarkupSafe 2.0. Across all projects, Python 3.6+ is now required, and comprehensive type annotations are supported. At a glance, I’d say that the biggest news is async views in Flask 2. Work has also been done around Werkzeug Request and Response classes to allow for better sync and async in the future (it’s not a public API yet....
Flask-Sentinel is a OAuth2 Server implementation of the Resource Owner Password Credentials Grant pattern described in Section 1.3.3 of RFC 6749. It is powered by Flask-Oauthlib, Redis and MongoDB and is bundled as a Flask extension so it can be used to add OAuth2 capabilities to an existing application. So what is the Resource Owner Password Credentials Grant pattern? According to the official RFC: The resource owner password credentials (i.e., username and password) can be used directly as an authorization grant to obtain an access token....
As a developer, I sometimes forget the power I yield. It’s easy to forget that, when something doesn’t work the way I’d like, I have the power to change it. via Python and Flask Are Ridiculously Powerful.
Grazie al contributo di Bruno Ripa, la versione 0.1.2 di Flask-MimeRender pubblicata oggi introduce il supporto per codici di stato HTTP arbitrari. Ho colto l’occasione per uniformare il codice sorgente alle direttive PEP8 e per sistemare alcuni dettagli del package PyPI. Vi ricordo che potete contribuire voi stessi al progetto, direttamente su GitHub.
La scorsa settimana a EuroPython 2012 ho tenuto un talk intitolato Sviluppare una RESTful Web API con Python, Flask e MongoDB. Mi ha fatto piacere riscontrare forte interesse sia per gli aspetti teorici dell’architettura REST che per la loro implementazione pratica con strumenti quali Flask e MongoDB. In entrambe le sessioni inglese e italiana mi sono state rivolte molte domande, sia in occasione delle Q&A plenarie che nei successivi colloqui informali. Parecchi anche i commenti ed i suggerimenti, davvero utili ed apprezzati (a quanto pare non sono l’unico che, forte di un background .NET, ha compiuto o sta per compiere il salto verso Python e il mondo open source). Soprattutto ho rilevato una forte curiosità su MongoDB, un database non-relazionale verso il quale sembra prevalere un atteggiamento di generale timidezza: “vorrei ma non oso”, insomma. Per quanto riguarda Flask direi che ormai, nel vasto firmamento dei micro web framework, è una stella che brilla di luce propria. ...
Un appunto veloce per segnalare che Flask MimeRender, il mio strumento RESTful per il rendering basato sul MIME Media-Type delle richieste HTTP (JSON, XML, HTML, ecc.), è ora presente su PyPI, il Python Package Index ufficiale. Tutto ciò significa che l’installazione di Flask MimeRender su Windows, OSX e Linux è diventato più semplice: Codice sorgente e istruzioni sono a vostra disposizione su GitHub, mentre per spiegazione approfondita ed esempio d’uso vi rimando al mio articolo precedente: Una REST API che adatta le sue risposte al MIME Media-Type delle richieste HTTP....
Da qualche tempo sto lavorando alla implementazione di una REST API. In linea generale e semplificando, una API è un servizio che espone alcune funzionalità, è accessibile via internet più o meno liberamente ed è, infine, utilizzabile non solo da persone fisiche ma anche e soprattutto da altre applicazioni. Un esempio di API è quella di Facebook, che consente a chiunque di creare applicazioni che interagiscono con gli utenti e le pagine Facebook. Già, se non ci fosse la API non esisterebbero i terribili giochini Facebook… Una delle specifiche REST più importanti vuole che un servizio RESTful sia in grado di fornire dati in più formati, in modo tale da soddisfare il maggior numero possibile di utenti/applicazioni. Immaginiamo un servizio che fornisce i risultati delle partite del campionato di calcio. Supponiamo che arrivino tre richieste successive per lo stesso risultato: la prima potrebbe chiedere una risposta in formato XML, la seconda in JSON e la terza in HTML. Il nostro servizio deve rispondere a tutte e tre le richieste, adattando il flusso di dati della risposta al formato di ognuna. Nel mio caso la API che sto implementando supporta XML, JSON, HTML e testo puro. E’ scritta in Python (ma va!) e si appoggia all’eccellente Flask micro web framework. Per risolvere in maniera elegante il problema delle risposte multi-formato ho deciso di usare i decorator, una delle caratteristiche più interessanti di Python. Dopo un po’ di lavoro in proprio ho scoperto che qualcuno aveva già risolto il problema, per giunta con la stessa tecnica. MimeRender di Martin Blech è un’ottima soluzione, solo che è specifica per web.py (un altro web framework). La mia soluzione non disponeva di alcune opzioni interessanti che MimeRender include; ho deciso allora di scrivere un port di MimeRender per Flask, e di metterlo a disposizione del pubblico. ...