Heroku 上 Flask API 与 Dash 应用的部署与集成

花韻仙語

发布时间：2025-09-25 15:08:01

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Heroku 上 Flask API 与 Dash 应用的部署与集成

本文探讨了在 Heroku 部署 Flask API 与 Dash 应用时常见的 405 Method Not Allowed 错误及其解决方案。核心问题在于 Heroku 的 Procfile 配置与 Flask 和 Dash 应用实例的交互方式。通过将 Dash 应用集成到主 Flask 实例中，并正确配置 Procfile 指向单一的 Flask 应用入口，可以有效解决路由冲突，实现 API 和 UI 的协同工作。教程将提供集成示例代码，并强调部署注意事项。

1. 背景与问题描述

在 heroku 平台部署 web 应用时，开发者常遇到将后端 api（如使用 flask 构建）与前端交互式界面（如使用 dash 构建）结合的需求。一个典型的场景是，flask api 负责数据接收和处理（例如，将远程数据写入 postgresql 数据库），而 dash 应用则提供数据可视化或管理界面。然而，当尝试在同一个 heroku 应用中同时运行这两个组件时，可能会遭遇 405 method not allowed 错误，尤其是在尝试向 flask api 端点发送 post 请求时。

原始问题中的错误信息 response content: b'a style="color:#f60; text-decoration:underline;" title= "html" href="https://www.php.cn/zt/15763.html" target="_blank">html>\n\n

405 Method Not Allowed\n

Method Not Allowed

The method is not allowed for the requested URL.

\n' 明确指出服务器不接受对指定 URL 使用请求的方法（POST）。这通常不是认证问题，而是路由或服务器配置问题。

2. 深入理解问题根源：Flask、Dash 与 Heroku Procfile

问题的核心在于 Flask 和 Dash 应用实例的独立性以及 Heroku Procfile 的工作方式。

在提供的代码中，存在两个独立的应用程序实例：

app = Flask(__name__)：这是一个标准的 Flask 应用实例，用于定义 API 路由（例如 /ingest）。
dash_app = dash.Dash(__name__,)：这是一个 Dash 应用实例，它内部也运行着一个 Flask 服务器 (dash_app.server)。

当在 Procfile 中定义 Heroku 的 Web 进程时，我们必须指定一个单一的入口点供 Gunicorn（Heroku 推荐的 WSGI HTTP 服务器）启动。

如果 Procfile 指向 your_module_name:app，Gunicorn 将启动 app = Flask(__name__) 实例。此时，@app.route 定义的 API 路由将可用，但 dash_app 及其路由将无法访问。
如果 Procfile 指向 your_module_name:server（这里的 server 通常指 dash_app.server），Gunicorn 将启动 Dash 应用内部的 Flask 实例。此时，Dash 界面将可用，但 app = Flask(__name__) 实例上定义的 API 路由将无法访问，从而导致 405 Method Not Allowed 错误，因为 /ingest 路径对于 Dash 应用的内部 Flask 实例而言可能不存在或不允许 POST 方法。

简而言之，尝试在同一个 Heroku dyno 中通过单一 Procfile 入口同时运行两个独立的 Flask/Dash 实例是行不通的。

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3. 解决方案：将 Dash 应用集成到现有 Flask 应用中

最推荐且最健壮的解决方案是将 Dash 应用作为子应用集成到主 Flask 应用中。这样，所有路由（无论是 Flask API 路由还是 Dash UI 路由）都将由同一个 Flask 服务器实例处理。

3.1 修正后的应用代码

以下是整合了 Flask API 和 Dash UI 的 Python 应用代码示例：

from flask import Flask, request, jsonify, make_response
from flask_cors import CORS
import dash
from dash import dcc, html, Input, Output
import json
import os # 用于获取数据库连接字符串

# 1. 创建主 Flask 应用实例
app = Flask(__name__)
CORS(app) # 为主 Flask 应用启用 CORS

# 2. 将 Dash 应用集成到现有的 Flask 应用中
# 通过 server=app 参数，Dash 会使用我们已经创建的 Flask 应用实例
# url_base_pathname 可以指定 Dash 应用的根路径，例如 /dashboard/
dash_app = dash.Dash(__name__, server=app, url_base_pathname='/dashboard/')

# 3. 定义 Flask API 路由
# 这个路由现在属于主 Flask 应用
@app.route('/ingest', methods=['OPTIONS', 'POST'])
def handle_ingest():
    # 处理 CORS 预检请求
    if request.method == 'OPTIONS':
        response = make_response()
        response.headers.add('Access-Control-Allow-Origin', '*') # 生产环境请指定具体域名
        response.headers.add('Access-Control-Allow-Headers', 'Authorization, Content-Type')
        response.headers.add('Access-Control-Allow-Methods', 'GET, POST, OPTIONS')
        return response

    # 认证逻辑
    token = request.headers.get('Authorization')
    # 客户端发送的是 'Bearer too_many_secrets'，所以这里也要匹配
    valid_tokens = ["Bearer too_many_secrets"] 

    if token in valid_tokens:
        data = request.json # 假设数据以 JSON 格式发送

        # --- 在这里执行数据验证和写入 PostgreSQL 数据库的逻辑 ---
        # 示例：连接到 Heroku Postgres 数据库并插入数据
        # import psycopg2
        # DATABASE_URL = os.environ.get('DATABASE_URL') # Heroku 会自动提供
        # try:
        #     conn = psycopg2.connect(DATABASE_URL, sslmode='require')
        #     cur = conn.cursor()
        #     # 示例：创建一个表并插入数据
        #     # cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS sensor_data (id SERIAL PRIMARY KEY, sensor TEXT, value REAL, timestamp TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW());")
        #     # cur.execute("INSERT INTO sensor_data (sensor, value) VALUES (%s, %s);", (data.get('sensor'), data.get('value')))
        #     conn.commit()
        #     cur.close()
        #     conn.close()
        #     print(f"Data ingested successfully: {data}")
        #     return jsonify({"message": "Data ingested successfully", "received_data": data}), 200
        # except Exception as e:
        #     print(f"Database error: {e}")
        #     return jsonify({"message": "Failed to ingest data due to database error"}), 500

        # 仅为演示，实际应写入数据库
        print(f"Success: Data ingested successfully: {data}")
        return jsonify({"message": "Data ingested successfully", "received_data": data}), 200
    else:
        print("Unauthorized user: Your token was Invalid")
        return jsonify({"message": "Unauthorized"}), 401

# 4. 定义 Dash 应用的布局和回调
# Dash 应用现在是主 Flask 应用的一个部分
dash_app.layout = html.Div(children=[
    html.H1(children='Heroku 集成应用'),
    html.P('欢迎来到 Dash 仪表板！'),
    dcc.Link('访问数据摄取 API 端点', href='/ingest', refresh=True), # 链接到 Flask API
    html.Div(id='output-message', style={'margin-top': '20px'})
])

# 示例 Dash 回调 (如果需要)
# @dash_app.callback(
#     Output('output-message', 'children'),
#     Input('url', 'pathname') # 需要 dcc.Location 组件才能获取 pathname
# )
# def display_page(pathname):
#     if pathname == '/dashboard/':
#         return html.Div("您正在查看 Dash 仪表板首页。")
#     elif pathname == '/ingest':
#         return html.Div("您已点击了 API 端点链接，但此页面本身不提供交互。")
#     return html.Div("未知页面")


# 5. 主程序入口
if __name__ == '__main__':
    # 在本地运行，Flask 应用将作为主服务器
    app.run(debug=True)

3.2 客户端请求脚本

客户端请求脚本保持不变，因为它只需知道 API 端点。

import requests

data = {
    "sensor": "temperature",
    "value": 25.5
}

# 假设 Heroku 应用的 URL 是 'https://my_app.herokuapp.com/'
# API 端点现在是 '/ingest'
api_endpoint = 'https://my_app.herokuapp.com/ingest'  
token = 'too_many_secrets' # 客户端的原始 token

headers = {'Authorization': f'Bearer {token}'} # 按照约定发送 Bearer token

response = requests.post(api_endpoint, json=data, headers=headers, verify=True)

if response.status_code == 200:
    print("Data sent successfully")
    print(f"Response: {response.json()}")
else:
    print(f"Failed to send data. Status code: {response.status_code}")
    print(f'Response content: {response.content.decode()}') # 解码以便阅读

3.3 Heroku Procfile 配置

由于我们将 Dash 集成到了主 Flask 应用 app 中，现在只需要 Procfile 指向这个主 Flask 应用实例。假设你的 Python 文件名为 app.py：

web: gunicorn app:app

这里的 app:app 表示：

app (第一个)：指的是你的 Python 模块文件名（例如 app.py）。
app (第二个)：指的是该模块中 Gunicorn 应该启动的 Flask 应用程序实例的变量名 (app = Flask(__name__))。

4. 部署注意事项

依赖管理: 确保 requirements.txt 文件中包含了所有必要的库，例如 flask, dash, dash-core-components, dash-html-components, flask-cors, gunicorn, psycopg2 (如果使用 PostgreSQL)。
环境变量: 对于敏感信息（如数据库连接字符串、API 密钥），应使用 Heroku 环境变量而非硬编码。例如，Heroku 会自动为 Heroku Postgres 数据库提供 DATABASE_URL 环境变量。
CORS 配置: 在生产环境中，Access-Control-Allow-Origin: '*' 应该被替换为你的前端应用或客户端的特定域名，以增强安全性。
授权令牌: 确保客户端发送的授权令牌格式（例如 Bearer ）与服务器端验证的格式一致。
Gunicorn 配置: 如果需要更高级的 Gunicorn 配置（例如工作进程数量、超时时间），可以在 Procfile 中添加参数或创建 gunicorn.conf.py 文件。
数据库连接: 在 Heroku 上连接 PostgreSQL 数据库时，通常需要 psycopg2-binary 库，并且连接字符串（DATABASE_URL）会自动注入到环境中。

5. 总结

通过将 Dash 应用作为子应用集成到主 Flask 应用中，并确保 Procfile 正确指向这个统一的 Flask 实例，我们能够成功地在 Heroku 上部署一个同时提供 API 服务和交互式 UI 的应用。这种方法避免了多个应用实例之间的冲突，简化了部署和管理，并解决了 405 Method Not Allowed 这一常见的部署问题。理解 Heroku Procfile 与应用实例的对应关系是成功部署此类复杂应用的关键。

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