一、前言
在构建基于Flask的AI接口服务时,采用蓝图(Blueprint)架构可以大幅提升应用的可管理性和扩展性。通过将不同功能模块(如用户认证、模型处理和数据管理)组织成独立的蓝图,我们可以更加清晰地划分代码结构,使团队协作和后续维护变得更加高效。同时,借助 `python-dotenv` 来管理敏感信息和环境变量,则进一步增强了应用的安全性和灵活性。通过合理的模块化设计与高效的环境设置,我们能够优化 AI 服务的开发和部署流程,提升服务的性能与用户体验。
二、术语介绍
2.1. Loguru
是一个用于 Python 的日志库,旨在简化日志记录的过程,提供比 Python 内置的 `logging` 模块更易用和更强大的功能。Loguru 不仅使得日志记录更加简单直观,还提供了许多功能,例如:
- 简单易用:Loguru 的接口设计得非常直观,用户只需几行代码即可开始