一、好的學習者應該是一位大腦築構師
個人認爲，對於一個初學者來說，一個好的學習過程，並不是完全照本宣科，教條式的學習，而是應該首先在我們內心建立起一個對於這個知識體系的世界觀，作爲這個世界的框架，再往這個框架裏填充方法論，這一過程既是在學習新的知識，同時，又是在驗證、加固和完善我們最初的世界觀。
二、當我們在搭建服務器時，我們究竟在搭建什麼？
我們首先應該明確目標，【服務器】究竟是做什麼用的，或者說，它的基礎核心功能是什麼，是不是能用一句話來概括？以我現在的知識水平，我想用這麼一句話來概括：
服務器，首先是一個對外的稱呼，它用以接收外部的請求，調用內部的資源去處理請求，並最終將處理後的結果以響應的形式返回給外部的調用者。
對此，我總結了服務器的三大基本職責：
- 接收請求（打開冰箱）
- 處理請求（把大象裝進去）
- 發送響應（把冰箱門帶上）
這有點像把大象裝進冰箱的步驟解析一樣（哈哈），無論這個所謂的【大象】有多大、多小，但是萬變不離其宗，總的操作步驟還是一樣的。
我們要做的就是保證這三個基本職責【安全】、【穩定】、【高效】地提供到位。
三、爲什麼需要虛擬環境？
這也是我在開始學習Python時的一個困惑，可能能因爲我當時知識碎片化的學習，一直都是用的非虛擬環境，當看到很多地方只是告訴我們要通過虛擬環境來開發Python，卻沒有告訴我們爲什麼要這樣做，我的心裏就一直有這個困惑，直到我開發了兩個以上的項目，我才意識到，其實這一切都基於版本控制（所謂的“環境”），那麼版本控制究竟有多重要呢？
我最開始理解的，我們引用的第三方庫就像是我們手機裏的各類APP，我們的Python就像是手機系統。那麼Python有新版本了，從3.6升級到了3.7，又升級到3.8、3.9，那麼我們在運行新項目的時候，我們只需要將Python升級到最新版本，就像我們的iPhone手機從iOS 6 一年一年地升級到 iOS 14那麼自然！~
然而，現實情況是，版本的升級，意味着內部實現原理的改變，而這意味兼容性的問題。最直觀的例子就是，假設原先的一個方法，它的語法完全變了，而這時候如果你集成了多個第三方庫，而每個第三方庫只支持特定版本及以上的Python特性，兼容性的複雜程度將成幾何形成長。這還只是一個項目，當多個項目引用的雖然是同一個第三方庫，可是它們依賴的是不同的版本，怎麼辦？虛擬環境就是創建了一個專屬空間，當前項目的所有依賴，都從這個專屬空間裏引用，即 專屬的第三方庫，專屬的指定版本。
專屬空間，纔是虛擬環境的意義所在。
每個深刻理解版本控制的重要性的開發者，一定是之前踩過不少這樣的坑，所以我們哪怕用高中時學過的【控制變量法】也能聯想到，版本控制的精髓，就是控制版本最好不要變化，如果一定要升級，請同時測量所有其他的變量（引用到的第三方庫）是否支持，不會出現預期以外的程序BUG！
對於服務器的項目尤其重要，因爲它是一個服務於大量設備的載體，每天要承接大量的服務，並且有時它還需要快速移植到其它設備上，虛擬環境其實是提供了一個方便移植的版本集羣的抓手，讓你能夠快速處理那些本來深度耦合在項目內部的第三方庫。
因此，我推薦使用pipenv來作爲第三方庫及版本控制工具。它自動生成的版本配置文件，可以幫我們省去很多事兒。這個東西后面搭建時會用到，但在此我只會講簡單提到，有時間我會專門開一篇文章講它的用法，並把鏈接貼到此處。
四、使用Flask快速搭建一個服務器
首先聲明，本人的開發學習環境是Windows系統、Annaconda提供的Python 3.8解釋器、Pycharm集成開發環境，爲了方便流程表述，後面都將基於以上環境講解，但還是我說的那句話，整體知識框架是不變的，唯一有區別的是一些小的細節方法論。
3.1 第三方庫管理工具pipenv
如果你已經安裝了pipenv可以跳過本小節。如果你沒有安裝過，請在命令行工具中執行以下代碼：
pip install pipenv
3.2 爲工程創建虛擬環境
無論是新創建的工程（直接新建時設置），還是以前已經存在的老工程（在項目設置裏），都可以設置環境。
選擇Pipenv來創建虛擬環境，並選擇一個已有的Python版本（如果你有2個以上的Python版本的話），點擊確定後，創建。
簡單的來說，Pipenv會爲你在“C:\Users\Administrator.virtualenvs\”目錄下創建一個“當前項目名+一串隨機字符”的目錄，專門存放你的虛擬環境文件。 你可以在設置的python解釋器裏查看驗證：
3.3 下載安裝其它第三方依賴庫
如果這是一個新項目，你只需要安裝Flask就可以了：
pipenv install flask
但如果這是一個克隆的項目，本身有很多第三方依賴庫，而且之前也是用pipenv做的版本控制，根目錄下其實會有一個專屬的【配置清單】文件名是“Pipfile.lock”，這個lock是什麼意思？這些第三方庫還有它們的版本，我pipfile給你們都“鎖死”了！~ 哈哈，是不是多了幾分綜藝感呢？突然就想喫瓜了有沒有？~ 咳咳……言歸正傳，如果有pipfile.lock的話，你只需要：
pipenv install
install後面什麼都不加，pipenv老兄會自動幫你把配置清單上的依賴都安裝好，是不是很方便？這就是我推薦你的原因（哈哈）~
3.4 後端代碼
- 將入口文件起名爲app.py
- 在app.py中輸入以下代碼：
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return '<h1>Hello Flask!</h1>'
【解析】
前面兩句是引入Flask模塊，並且完成初始化配置。
後面的函數是一個視圖函數，在外部設備發送根目錄請求時（接收請求），返回一個Hello Flask！的h1標籤（處理業務+發送響應）。
3.5 讓Flask跑起來
你不能像其它Python項目那樣，直接run app.py去運行，而是需要調用flask run指令去驅動app.py。 怎麼做呢？
- 通過命令行
> pipenv shell
> flask run
-
Pycharm運行的配置文件
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給這個配置起個名字，切換到模塊調用模式，設置模塊名和調用參數，python解釋器已經自動爲我們定位到虛擬環境了，但是工作路徑程序沒法自動探測到，因此需要我們手動定位到工程的本地路徑：
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此時我們切換到這個配置，點擊【run】就可以運行了，以後都可以直接【run】來啓動。
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3.5 Flask世界觀搭建成功！
運行成功後，控制檯會顯示當前的域名：
用瀏覽器訪問控制檯輸出的網址，你終於和Flask完成了第一次對話，效果圖：
至此，你已經真正完成並啓動了一個Flask後端服務器，恭嗨雷呀！
可以再回顧一下前文說的，服務器的三大基本職責，
- 此時外部設備是【瀏覽器】
- 而它發送的請求是【127.0.0.1:5000】
- 服務器接收到請求，並做了相應的處理
- 最終返回一個h1標籤的大寫標題【Hello Flask！】
我是Darry，一名大腦構築師，如果這篇文章有幫助到你，歡迎點贊收藏，我去寫下一篇文章去了，白白┏(＾0＾)┛