: Ubuntu 22.04, Python 3.10.12, Flask v2.3.2, SQLite 3.36.0, Docker 24.0.5, 

: Cursor (v0.42.0 with Claude 3.5 Sonnet).

: 开发一个轻量级Flask API，用于管理书籍信息（增删改查），存到SQLite数据库，部署到Docker。目标是用AI加速代码生成和调试，确保API高效、可靠，减少手动写SQL的时间。

from flask import Flask, request, jsonify
import sqlite3

app = Flask(__name__)

def init_db():
    with sqlite3.connect('books.db') as conn:
        conn.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS books
                       (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                        title TEXT NOT NULL,
                        author TEXT NOT NULL)''')

@app.route('/books', methods=['POST'])
def create_book():
    data = request.get_json()
    title, author = data['title'], data['author']
    with sqlite3.connect('books.db') as conn:
        conn.execute('INSERT INTO books (title, author) VALUES (?, ?)', (title, author))
        conn.commit()
    return jsonify({'message': 'Book created'}), 201

@app.route('/books', methods=['GET'])
def get_books():
    with sqlite3.connect('books.db') as conn:
        cursor = conn.execute('SELECT * FROM books')
        books = [{'id': row[0], 'title': row[1], 'author': row[2]} for row in cursor]
    return jsonify(books)

init_db()
app.run(port=5000)

这套代码直接能跑，省了我半小时写SQL和路由的时间。

from flask_expects_json import expects_json
from jsonschema import ValidationError

schema = {
    'type': 'object',
    'properties': {
        'title': {'type': 'string', 'minLength': 1},
        'author': {'type': 'string', 'minLength': 1},
    },
    'required': ['title', 'author']
}

@app.route('/books', methods=['POST'])
@expects_json(schema)
def create_book():
    try:
        data = request.get_json()
        title, author = data['title'], data['author']
        with sqlite3.connect('books.db') as conn:
            conn.execute('INSERT INTO books (title, author) VALUES (?, ?)', (title, author))
            conn.commit()
        return jsonify({'message': 'Book created'}), 201
    except sqlite3.Error as e:
        return jsonify({'error': str(e)}), 500

@app.errorhandler(ValidationError)
def handle_validation_error(error):
    return jsonify({'error': error.message}), 400

FROM python:3.10
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "app.py"]


version: '3'
services:
  app:
    build: .
    ports:
      - "5000:5000"
    volumes:
      - ./books.db:/app/books.db

协作场景：用AI快速开发一个Python Flask API

开发一个轻量级Flask API，用于管理书籍信息（增删改查），存到SQLite数据库，部署到Docker。目标是用AI加速代码生成和调试，确保API高效、可靠，减少手动写SQL的时间。

TDP会员

编程语言

使用Flask框架开发轻量级图书管理API，支持CRUD操作，采用SQLite数据库存储。通过AI工具Cursor快速生成代码框架，集成输入验证和错误处理，防止SQL注入。项目部署采用Docker容器化方案，实现高效开发和快速部署。AI辅助显著提升开发效率，减少66%开发时间，同时保证代码质量和安全性。

原型开发

数据库

Docker

路由

SQLite

AI驱动 智领未来

tencentdb-catalog

文章

问答

视频

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

协作场景：用AI快速开发一个Python Flask API-腾讯云开发者社区-腾讯云

协作场景：用AI快速开发一个Python Flask API

协作场景：用AI快速开发一个Python Flask API

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐