上集回顾
在上一集,我们学习了BeatPrints项目.并跟随教程一步一步从环境配置到对应密钥申请,又到 cli 安装,最后成功运行了项目获取到了对应单曲或者专辑的艺术海报.结合此次的产品设计方案和BeatPrints项目的开发语言,我们计划新建一个 python 项目来实现生成海报需求,并通过接口跟移动端进行交互,最后通过 docker部署python项目.
第三集-BeatPrints 斗法(下)
新建 python 项目
开发 python 的 IDE 选择不少,大家可以根据自己的情况来做决定.这里我比较推荐用 Fleet,之前专门有写过关于这款几乎互盖所有前后端 IDE 的文章,感兴趣的朋友在开始前可以先看看了解一下,因为后面我们用 KMP 写双端 app 也会是用 Fleet.
开发环境,系统不同配置环境也不尽相同,大家根据实际情况处理就好.这类教程网上很多,本文不做过多赘述.
本机 python 环境
项目结构如下,
app.py负责接口业务,album.py负责专辑相关逻辑,track.py负责单曲相关逻辑,核心逻辑都是通过pip install BeatPrints依赖的BeatPrints库实现,我们自己新建的三个 py 文件主要用来封装接口服务.
warning!
前期想快速验证并走通流程,所以下面展示出的代码质量并不理想和规范(没有做任何错误捕捉和处理).实际开发中大家一定按照规范来写.不过此项目上线前,我们也会优化后端代码的.
获取封面及歌词接口
- 单曲
鼎鼎大名的 Flask,就用它来 handel 我们的接口的需求. 解释代码,flask 在定义路径下起一个 get 请求服务,app 访问接口时带上查询参数
keyword和值,后端获取到keyword对应的值后,调用track.py的getTrackerPosterByKeyword方法获取单曲封面和歌词,然后包装成一个 Response 对象返回给 app 使用.
track.py获取封面和歌词的核心代码终端输入
flask run启动服务,然后在浏览器输入模拟 get 请求验证完全没有问题哈.接口成功返回了我们需要的数据(歌词和封面)!
- 专辑
实现同上面专辑接口的方法一样,也是通过 app 端传进来的
keyword值来获取到对应资源并返回给 app浏览器测试一下
同样没问题.返回了专辑单曲集合和专辑封面等关键信息.
获取海报接口
-
单曲
接口调用
track.py方法获取 data 数据工作量主要是在新增
trackBase64()函数.因为我们这里需要把海报转成 base64 然后给到 app.直接修改 BeatPrints 目录下的poster.py实现图片下载后转 base64 功能接口为 post 类型,所以我们借用工具来验证一下.
然后我们把 base64 复制一下,随便找个在线的 base64 转图片网页验证一下
没问题哈.下面再看看专辑类型
-
专辑
实现方式同单曲.这里把关键代码截图贴出来
小结
感谢互联网,感谢 AI,因为它们的存在,我们才有勇气在非熟悉领域探索.
很幸运!努力并不吃力的工作了 2 天后,已基本跑通了后端流程,至此 python 后端开发阶段告一段落.后面抽空可能会把这两天使用 ai 的心得整理一下再分享给大家. python后端项目已上传Github,需要的小伙伴可以留言领取,看到后我会把地址私信发个你.
下集预告
在云服务器越来越大众化,并且可以各种薅羊毛甚至白嫖的今天,跟服务器打交道好像变得不是运维大哥一个人的事情了.很大比例的程序员都有部署博客网站,邮箱系统,代码仓库,vps 等等的经验,往往在这个过程中,很自然的就会接触和使用到docker或类似的产品技术了.
下一集,我们计划通过docker在本地(或云服务器)部署后端服务,然后开始进入 app 设计和开发阶段.
看的这里的有缘人.如果你正好有闲置或者可共享的海外服务器愿意让我们借贵宝地部署的话,请私信或者留言.感激不尽!项目上线后免费提供一年 vip 服务.
- 做个什么?
- 研究学习一下BeatPrints,把流程跑一跑,琢磨一下盈利点
- 创建 python 项目提供接口,通过 docker 在本地运行,调通接口 (80%已完成)
- 通过 figma ai 生成 ui 图
- 通过 app 页面交互,最终完成封面下载
- 接入三方平台分享 sdk
- 接入支付 sdk
- 前后端用户注册登录及等级系统建立
- 接入网易云 api
- 健壮后端项目,做好场景覆盖和错误捕捉等
- 上架
- 待续补充
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