华为云AI开发实践：Flask + DevBridge 搭建 Python Web 服务

项目背景

在华为云 AI 开发者空间中，我体验了一套完整的云端开发工作流：从代码编写、本地预览、隧道分享到代码仓库推送。本文分享整个过程的技术要点。

一、环境准备

使用华为云 AI 开发者空间的作业环境（Job Environment），基于沙箱隔离技术，提供了完整的 Python 开发运行时。

二、创建 Flask Web 服务

from flask import Flask, jsonify, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return jsonify({"service": "python-web-service", "status": "running"})

@app.route('/api/health')
def health():
    return jsonify({"status": "healthy"})

@app.route('/api/info')
def info():
    return jsonify({
        "name": "Python Web Service",
        "framework": "Flask",
        "platform": "Huawei Cloud AI DevSpace"
    })

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

三、DevBridge 隧道分享

通过 DevBridge 开发隧道，将本地 8080 端口的服务暴露到公网，获得公网可访问的 URL，实现本地服务远程访问。

四、代码推送到 GitCode

1. 通过 GitCode OAuth 完成认证
2. 创建仓库 python-web-service
3. git init 并推送代码

五、发布到开发者作品展览馆

使用 huawei-cloud-publish-work-to-gallery 技能，完成 8 步发布流程，包括获取域名 ID、生成 STS 临时凭证、上传封面图和详情包、选择活动、最终发布作品。

总结

华为云 AI 开发者空间提供了一站式开发体验：沙箱环境、代码编写、本地预览、隧道分享、仓库推送、作品发布。整个流程无需配置本地环境，全部在云端完成。

技术栈：Flask + DevBridge + GitCode + Huawei Cloud OBS + IAM STS