问题描述
之前已经构建了一个相当全面的数据流程项目，其中包括以下功能：
– 从不同的数据源摄取数据
– 处理数据，例如计算特定主题的个体级分数
– 通过直接数据库插入或用于RESTful API的POST请求将数据发送到其他服务
该项目使用Python编写，在Ubuntu服务器上运行，并使用MongoDB数据库。目前，数据库中的数据无法通过用户访问，所有数据都是通过编程方式获取或发送的。
现在，用户希望构建一个前端，以利用项目中的数据。该前端将允许用户在一系列变量上定义一些条件，并返回与这些条件匹配的用户ID数组。 用户打算使用Python Flask构建此前端，并将其托管在同一台托管代码和数据库的服务器上。一个重要的注意事项是，这个前端不会在Web上公开访问，甚至不会在为其开发的组织内公开，而只能由少数几个用户访问。
用户的问题和关注点如下：
1. 在构建此前端之前，是否应该编写一个涵盖所有潜在端点的API，然后在此基础上构建前端？
2. 还是应该遵循最初（天真的）直觉，只需编写一些执行前端所需的数据检索操作的脚本，通过参数将用户设置的条件传递到脚本中，并以此检索数据？
3. 用户想象在数据库与API或从前端启动的脚本之间应该有某种缓存/保护层。在MongoDB中是否有任何标准方法？
正如您可能已经注意到的，我对这些项目的高层思考相当陌生 – 我的背景是数据科学 – 并且我对搞砸（尤其是在可能暴露或损害数据方面）感到有些担忧。除了可能提供关于我的困境的一些专业知识外，我还非常希望能够提供一些资源（博客文章/文章、书籍、YouTube视频等），其中包含关于如何处理我描述的这种项目的示例/指导。
解决方案
请注意以下操作可能涉及版本差异和安全问题，做好备份和安全性评估。
构建API或脚本
在构建前端之前，您有两种主要方法来处理数据检索和处理问题：构建API或编写脚本。下面分别讨论这两种方法。
构建API
构建一个API可以为您的前端提供统一的数据访问接口，使前端和后端之间的交互更加灵活和可维护。您可以使用Python的Flask框架来构建API端点，并定义不同的路由来处理不同类型的数据检索请求。以下是构建API的步骤：
- 使用Flask创建一个新的应用程序。
- 定义不同的路由和端点，以便前端可以根据需要请求数据。
- 在每个端点中，编写逻辑来处理数据检索、处理和返回响应。
- 将前端配置为通过HTTP请求调用API端点，以检索和显示数据。
使用脚本
另一种方法是编写脚本，以脚本的方式执行数据检索和处理操作。您可以为不同的检索场景编写不同的脚本，然后通过前端将用户设置的条件传递给这些脚本。以下是使用脚本的步骤：
- 根据前端的需求，编写不同的脚本文件，每个脚本处理一个特定的数据检索操作。
- 在前端中，根据用户的条件设置，调用适当的脚本，并通过命令行参数传递条件。
- 脚本执行数据检索和处理，并将结果返回给前端。
缓存和保护层
无论您选择构建API还是编写脚本，都应该考虑在数据库与API或脚本之间添加缓存和保护层，以提高性能和安全性。对于MongoDB，以下是一些常见的方法：
查询缓存： 使用缓存来存储常见查询的结果，以避免频繁地访问数据库。您可以使用内存缓存库（如Redis）来实现这一点。
数据验证和权限控制： 在API或脚本中添加验证逻辑，以确保只有授权用户可以访问数据。您可以使用Flask的身份验证和授权扩展来实现这一点。
安全审计： 记录所有与数据相关的操作，以便在发生问题时进行审计和调查。
资源和指导
以下是一些有关构建数据流程项目的API和前端的资源，它们可以帮助您更好地理解和实施您的项目：
博客文章： How to Build a RESTful API with Python and Flask – 这是一个详细的教程，介绍了如何使用Flask构建RESTful API。
书籍： Flask Web Development – 这本书涵盖了使用Flask构建Web应用程序的方方面面，包括API的构建。
视频教程： [Build a Python REST API