Konfigurowanie lokalnych i zdalnych instancji programu Vercel na potrzeby importu płynnych kolb

Rozwiązywanie problemów z importem Flask w środowiskach lokalnych i Vercel

Skonfigurowanie aplikacji Flask na Vercel może zmienić zasady gry we wdrożeniu, ale przy zarządzaniu importem modułów pojawiają się pewne przeszkody. Jeśli kiedykolwiek zauważyłeś, że importowanie przerywa się między lokalnym środowiskiem programistycznym a zdalną instancją Vercel, nie jesteś sam. Jednym z częstych problemów jest użycie importu względnego, np z .my_module dla Vercel, który następnie kończy się niepowodzeniem lokalnie.

Stanąłem przed takim wyzwaniem podczas opracowywania podstawowego interfejsu API Flask. Struktura katalogów mojej aplikacji była prosta, z rozszerzeniem vercel.json plik w katalogu głównym i moduły znajdujące się w pliku interfejs API/ falcówka. Podczas gdy rozwój lokalny działał doskonale przy użyciu zaimportuj mój_modułwdrożenie w Vercel wymagało względnego importu w celu prawidłowego rozpoznania ścieżek. Nagle to, co działało lokalnie, przestało działać zdalnie.

Tego rodzaju zakłócenia mogą przerwać przepływ pracy, zwłaszcza jeśli przełączasz się między testowaniem lokalnym a wdrażaniem na żywo. Ciągłe przepisywanie importów lub radzenie sobie z mylącymi błędami podczas wdrażania jest frustrujące. Na szczęście przy odrobinie magii konfiguracyjnej i właściwym zrozumieniu ustawień Vercela można bezproblemowo wypełnić tę lukę. 🚀

W tym artykule poprowadzę Cię przez proces dostosowywania vercel.json konfigurację i zrozumienie, jak sprawić, by import działał uniwersalnie. Koniec z żonglowaniem pomiędzy względny I import absolutny— Twoja aplikacja będzie działać płynnie wszędzie. Zacznijmy! 💻

Sprawienie, że importy Flask działają bezproblemowo w środowiskach Vercel i lokalnych

Podczas wdrażania podstawowego Aplikacja Flaszka w Vercel często występują problemy z importem modułów ze względu na różnice w sposobie, w jaki Python rozwiązuje ścieżki lokalnie i we wdrożonym środowisku. Rozwiązania podane wcześniej skutecznie rozwiązują ten problem. Na przykład za pomocą ścieżka sys.append() wraz ze ścieżką bezwzględną bieżącego pliku dynamicznie dodajemy katalog nadrzędny do ścieżki Pythona. Oznacza to, że niezależnie od tego, gdzie skrypt zostanie uruchomiony, Python wie, gdzie znaleźć wymagane moduły. To jak skonfigurowanie GPS dla importowanych towarów, aby nigdy się nie zgubiły, czy to lokalnie, czy na hostingu Vercel. Takie podejście jest szczególnie przydatne podczas pracy w wielu środowiskach. 🌐

Następną krytyczną częścią jest konfiguracja vercel.json plik. Opcja „includeFiles” gwarantuje, że wszystkie wymagane pliki w folderze „api/” zostaną poprawnie spakowane na potrzeby wdrożenia. Bez tej konfiguracji Vercel może pominąć pliki takie jak „my_module.py”, co może prowadzić do błędów importu. Dodatkowo sekcja „trasy” mapuje wszystkie przychodzące żądania do skryptu Flask, takiego jak app.py. Gwarantuje to, że każde żądanie HTTP, niezależnie od tego, czy jest to proste „Hello, World!” lub złożone wywołanie API, kierowane jest do właściwego punktu wejścia Twojej aplikacji. Połączenie tych dwóch ustawień gwarantuje, że wdrożona aplikacja będzie zachowywać się tak samo, jak środowisko lokalne. 🚀

Dla środowisk wymagających obu względny import i import bezwzględny, metoda try-except oferuje elastyczne rozwiązanie. Python zgłasza błąd ImportError w przypadku niepowodzenia importu, a dzięki kodowi zastępczemu można płynnie przełączać się między stylami importu. Na przykład w Vercel użycie „from .my_module” działa najlepiej, ponieważ wdrożenie traktuje skrypt jako część pakietu. Lokalnie jednak „importuj mój_moduł” działa dobrze. Zawijając te importy w blok try-except, unikasz przepisywania importów za każdym razem, gdy testujesz aplikację lokalnie lub wdrażasz ją w Vercel.

Wreszcie dodanie testów jednostkowych gwarantuje, że wszystko działa poprawnie w różnych środowiskach. Z test jednostkowy, sprawdzamy, czy zaimportowane moduły i funkcje istnieją. Na przykład metoda „hasattr()” sprawdza, czy moduł zawiera żądany atrybut, taki jak funkcja. Testowanie może wydawać się niepotrzebne w przypadku tak prostej aplikacji, ale pozwala uniknąć problemów przy skalowaniu lub wprowadzaniu nowych modułów. Wyobraź sobie, że pracujesz nad krytycznym projektem i zdajesz sobie sprawę, że brakujący moduł spowodował awarię w produkcji — te testy chronią Cię przed takimi scenariuszami! Łącznie rozwiązania te optymalizują zarówno przepływy pracy związane z tworzeniem, jak i wdrażaniem aplikacji Flask. 💻

# 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()

Zapewnienie spójnego importu modułów Flask we wdrożeniach lokalnych i Vercel

Jednym z kluczowych wyzwań stojących przed programistami podczas wdrażania aplikacji Aplikacja Flaszka na platformach takich jak Vercel obsługuje import modułów w sposób spójny pomiędzy środowiskami lokalnymi i produkcyjnymi. Podczas gdy absolutny import taki jak import my_module działają doskonale w konfiguracji lokalnej, Vercel często traktuje aplikację podczas wdrażania jako pakiet. Dlatego względny import, taki jak from .my_module, stają się niezbędne w środowisku hostowanym Vercel. Jednak te względne importy mogą przerwać testy lokalne, jeśli nie zostaną poprawnie skonfigurowane.

Aby rozwiązać ten problem bezproblemowo, konieczne jest dynamiczne manipulowanie ścieżką Pythona. Używając sys.path.append() w połączeniu z os.path, możesz upewnić się, że Python uwzględni odpowiednie katalogi podczas wyszukiwania modułów. Na przykład możesz dynamicznie dodać bieżący katalog lub jego element nadrzędny do ścieżki Pythona w czasie wykonywania. Takie podejście pozwala zachować spójność importów bez konieczności ich przepisywania podczas przełączania między środowiskami lokalnymi i wdrożonymi.

Kolejną istotną kwestią jest struktura twojego vercel.json plik. Korzystanie z „Dołącz pliki” zapewnia, że ​​Vercel uwzględni wszystkie niezbędne pliki i katalogi podczas wdrażania. Bez tego moduły takie jak „my_module.py” mogą zostać wykluczone, co może prowadzić do błędów importu. Łącząc to z regułami routingu w vercel.json, możesz kierować wszystkie żądania do punktu wejścia w Flasku, zapewniając płynną realizację zarówno lokalnie, jak i w środowisku produkcyjnym. Strategie te upraszczają programowanie i zapewniają niezawodne środowisko wdrażania. 🚀