flask

Mejores prácticas para el desarrollo web con Flask, incluyendo enrutamiento, blueprints y pruebas.

npx skills add https://github.com/microsoft/debugpy --skill flask

Skill: Flask

Best practices for Flask web development including routing, blueprints, and testing.

When to Use

Apply this skill when building Flask web applications or APIs — routing, blueprints, extensions, and testing.

Project Structure

  • Use the application factory pattern (create_app()) to avoid global state and enable testing.
  • Organize features into Blueprints; register them in the factory.
  • Keep configuration in a config.py with classes like DevelopmentConfig, ProductionConfig.

Routing and Views

  • Prefer explicit HTTP method decorators (@app.get, @app.post) over generic @app.route with methods=[...].
  • Validate request data early; return 400 errors for malformed input before processing.
  • Use flask.abort() with appropriate HTTP codes rather than returning error responses manually.

Extensions

  • Initialize extensions lazily with ext.init_app(app) inside the factory, not at module level.
  • Common extensions: Flask-SQLAlchemy, Flask-Migrate, Flask-Login, Flask-WTF, Flask-CORS.

Testing

  • Use app.test_client() for HTTP-level tests and app.test_request_context() for unit tests.
  • Use pytest fixtures to create the app and client; scope appropriately (session for the app, function for the client).
  • Set TESTING=True and use a separate test database.

Pitfalls

  • Never use the development server (app.run()) in production — use Gunicorn or uWSGI.
  • Avoid storing mutable state on the app object; use g for request-scoped data.
  • Never hardcode SECRET_KEY — load from environment variables.

Más skills de microsoft

oss-growth
microsoft
Persona de growth hacker de OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Crea agentes de Azure AI Foundry usando el SDK de Python de Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Úsalo al crear agentes persistentes con AzureAIAgentsProvider, usando herramientas alojadas (intérprete de código, búsqueda de archivos, búsqueda web), integrando servidores MCP, gestionando hilos de conversación o implementando respuestas en streaming. Cubre herramientas de función, salidas estructuradas y agentes con múltiples herramientas.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Configura AI Runway en AKS: desde un clúster vacío hasta un modelo en ejecución. Incluye verificación del clúster, instalación del controlador, evaluación de GPU, configuración del proveedor y primer despliegue. CUÁNDO: "configurar AI Runway", "incorporar clúster AKS", "instalar AI Runway", "configuración de airunway", "desplegar modelo en AKS", "inferencia GPU en AKS", "configuración de KAITO en AKS", "ejecutar LLM en AKS", "vLLM en AKS", "configurar servicio de modelos en AKS", "controlador de AI Runway".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Guía para instrumentar aplicaciones web con Azure Application Insights. Proporciona patrones de telemetría, configuración del SDK y referencias de configuración. CUÁNDO: cómo instrumentar una aplicación, SDK de App Insights, patrones de telemetría, qué es App Insights, guía de Application Insights, ejemplos de instrumentación, mejores prácticas de APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrumenta aplicaciones web/navegador con el SDK de JavaScript de Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Úsalo para monitoreo de usuarios reales (RUM): vistas de página, clics, dependencias AJAX/fetch, excepciones, eventos personalizados y trazas de agentes GenAI del lado del navegador correlacionadas con trazas de OpenTelemetry del backend. Cubre el script de carga del SDK y la configuración npm, extensiones de frameworks (React, React Native, Angular), Click Analytics, inicializadores de telemetría y convenciones semánticas de GenAI de OTel para spans de agentes/herramientas/modelos emitidos desde el navegador.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Cree aplicaciones de detección de anomalías con el SDK de Azure AI Anomaly Detector para Java. Úselo al implementar detección de anomalías univariadas/multivariadas, análisis de series temporales o monitoreo impulsado por IA.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Implementa el reconocimiento del lenguaje conversacional (CLU) utilizando el SDK de Python azure-ai-language-conversations. Úsalo al trabajar con ConversationAnalysisClient para analizar la intención y las entidades de la conversación, crear funciones de NLP o integrar el reconocimiento del lenguaje en aplicaciones.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
SDK v2 de Azure Machine Learning para Python. Úselo para áreas de trabajo de ML, trabajos, modelos, conjuntos de datos, cómputo y canalizaciones. Disparadores: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development