원활한 Flask 가져오기를 위해 Vercel의 로컬 및 원격 인스턴스 설정

로컬 및 Vercel 환경 전반의 Flask 가져오기 문제 해결

Vercel에 Flask 앱을 설정하면 배포에 있어 판도를 바꿀 수 있지만 모듈 가져오기를 관리할 때 몇 가지 장애물이 발생합니다. 로컬 개발 환경과 원격 Vercel 인스턴스 사이에서 가져오기가 중단되는 것을 발견했다면 혼자가 아닙니다. 일반적인 문제 중 하나는 다음과 같은 상대 가져오기를 사용하는 것과 관련됩니다. .my_module에서 Vercel의 경우 로컬에서 실패합니다.

저는 기본 Flask API를 개발할 때 바로 이런 문제에 직면했습니다. 내 앱 디렉토리 구조는 간단했습니다. vercel.json 루트에 있는 파일과 그 아래에 있는 모듈 API/ 접는 사람. 로컬 개발은 다음을 사용하여 완벽하게 작동했습니다. my_module 가져오기, Vercel에 배포하려면 경로를 올바르게 해결하기 위해 상대 가져오기가 필요했습니다. 갑자기 로컬에서 작동하던 것이 더 이상 원격으로 작동하지 않게 되었습니다.

이러한 종류의 중단으로 인해 흐름이 중단될 수 있습니다. 특히 로컬 테스트와 라이브 배포 간에 전환하는 경우 더욱 그렇습니다. 가져오기를 지속적으로 다시 작성하거나 배포 중에 혼란스러운 오류를 처리하는 것은 실망스럽습니다. 다행스럽게도 약간의 구성 마법과 Vercel 설정에 대한 올바른 이해를 통해 이러한 격차를 원활하게 메울 수 있습니다. 🚀

이 글에서는 조정 방법을 안내해 드리겠습니다. vercel.json 가져오기를 보편적으로 작동시키는 방법을 구성하고 이해합니다. 더 이상 저글링하지 마세요. 상대적인 그리고 절대 수입—앱이 어디에서나 원활하게 실행됩니다. 시작해 봅시다! 💻

Flask 가져오기가 Vercel 및 로컬 환경에서 원활하게 작동하도록 만들기

기본 배포 시 플라스크 앱 Vercel에서는 Python이 로컬에서 경로를 해결하는 방법과 배포된 환경에서 경로를 해결하는 방법의 차이로 인해 모듈 가져오기 문제가 자주 발생합니다. 앞서 제공된 솔루션은 이 문제를 효과적으로 해결합니다. 예를 들어 sys.path.append() 현재 파일의 절대 경로와 함께 상위 디렉터리를 Python 경로에 동적으로 추가합니다. 이는 스크립트가 실행되는 위치에 관계없이 Python이 필요한 모듈을 찾을 수 있는 위치를 알고 있음을 의미합니다. 이는 수입품에 GPS를 설정하여 로컬에서든 Vercel 호스팅에서든 분실되지 않도록 하는 것과 같습니다. 이 접근 방식은 여러 환경에서 작업할 때 특히 유용합니다. 🌐

다음으로 중요한 부분은 vercel.json 파일. "includeFiles" 옵션은 "api/" 폴더 아래의 모든 필수 파일이 배포를 위해 올바르게 패키지되었는지 확인합니다. 이 구성이 없으면 Vercel은 "my_module.py"와 같은 파일을 건너뛰어 가져오기 오류가 발생할 수 있습니다. 또한 "경로" 섹션에서는 들어오는 모든 요청을 app.py와 같은 Flask 스크립트에 매핑합니다. 이는 단순한 "Hello, World!" 여부에 관계없이 모든 HTTP 요청이 보장됩니다. 또는 복잡한 API 호출은 애플리케이션의 올바른 진입점으로 연결됩니다. 이 두 가지 설정을 조합하면 배포된 앱이 로컬 환경처럼 작동하도록 보장됩니다. 🚀

두 가지 모두를 요구하는 환경의 경우 상대적 수입 및 절대 가져오기의 경우 try-Exception 방법은 유연한 솔루션을 제공합니다. Python은 가져오기가 실패하면 ImportError를 발생시키며 대체 코드를 사용하면 가져오기 스타일 간에 원활하게 전환할 수 있습니다. 예를 들어 Vercel에서는 배포 시 스크립트를 패키지의 일부로 처리하므로 "from .my_module"을 사용하는 것이 가장 효과적입니다. 그러나 로컬에서는 "import my_module"이 제대로 작동합니다. 이러한 가져오기를 try-Exception 블록으로 래핑하면 앱을 로컬에서 테스트하거나 Vercel에 배포할 때마다 가져오기를 다시 작성하지 않아도 됩니다.

마지막으로 단위 테스트를 추가하면 모든 것이 다양한 환경에서 올바르게 작동하는지 확인할 수 있습니다. 와 함께 단위 테스트, 가져온 모듈과 기능이 존재하는지 확인합니다. 예를 들어, "hasattr()" 메소드는 모듈에 함수와 같은 원하는 속성이 포함되어 있는지 확인합니다. 이렇게 간단한 앱에서는 테스트가 불필요해 보일 수 있지만, 새로운 모듈을 확장하거나 도입할 때 골치 아픈 일을 방지할 수 있습니다. 중요한 프로젝트를 진행하다가 누락된 모듈로 인해 생산 실패가 발생했다는 사실을 깨달았다고 상상해 보십시오. 이러한 테스트를 통해 그러한 시나리오에서 벗어날 수 있습니다! 이러한 솔루션을 결합하면 Flask 개발 및 배포 워크플로가 모두 최적화됩니다. 💻

# Solution 1: Adjusting Python Path in app.py
# Approach: Use sys.path to dynamically add the current directory to the Python path
import sys
import os
# Dynamically include the 'api' directory in the module search path
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

# Now regular imports will work
import my_module

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def index():
    return my_module.some_function()

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

{
  "version": 2,
  "builds": [
    {
      "src": "./api/app.py",
      "use": "@vercel/python",
      "config": {
        "includeFiles": ["api/"]
      }
    }
  ],
  "routes": [
    {
      "src": "/(.*)",
      "dest": "/api/app.py"
    }
  ]
}

try:
    from . import my_module  # Relative import for Vercel
except ImportError:
    import my_module  # Fallback for local environment

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def index():
    return my_module.some_function()

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

import unittest
import sys
import os

sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
import my_module

class TestFlaskApp(unittest.TestCase):
    def test_import_my_module(self):
        self.assertTrue(hasattr(my_module, 'some_function'))

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

로컬 및 Vercel 배포 전반에 걸쳐 일관된 Flask 모듈 가져오기 보장

개발자가 배포할 때 직면하는 주요 과제 중 하나 플라스크 앱 같은 플랫폼에서 베르셀 로컬 환경과 프로덕션 환경 간에 모듈 가져오기를 일관되게 처리하고 있습니다. 절대 수입품은 다음과 같습니다. import my_module 로컬 설정에서 완벽하게 작동하므로 Vercel은 배포 중에 애플리케이션을 패키지로 취급하는 경우가 많습니다. 이것이 바로 다음과 같은 상대적 수입이 이루어지는 이유이다. from .my_module, Vercel의 호스팅 환경에 필요해졌습니다. 그러나 이러한 상대 가져오기는 올바르게 구성되지 않은 경우 로컬 테스트를 중단할 수 있습니다.

이 문제를 원활하게 해결하려면 Python의 경로를 동적으로 조작하는 것이 필수적입니다. 사용하여 sys.path.append() 와 결합 os.path를 사용하면 모듈을 검색할 때 Python에 적절한 디렉터리가 포함되어 있는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 런타임 시 현재 디렉터리나 해당 상위 디렉터리를 Python 경로에 동적으로 추가할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 로컬 환경과 배포 환경 간에 전환할 때 가져오기를 다시 작성하지 않고도 일관성을 유지할 수 있습니다.

또 다른 중요한 고려 사항은 귀하의 구조입니다. vercel.json 파일. “를 사용하여파일 포함” 옵션을 사용하면 Vercel에 배포 중에 필요한 모든 파일과 디렉터리가 포함됩니다. 이것이 없으면 "my_module.py"와 같은 모듈이 제외되어 가져오기 오류가 발생할 수 있습니다. 이를 라우팅 규칙과 결합하여 vercel.json를 사용하면 모든 요청을 Flask 진입점으로 보내 로컬과 프로덕션 모두에서 원활한 실행을 보장할 수 있습니다. 이러한 전략은 개발을 단순화하고 안정적인 배포 환경을 제공합니다. 🚀