Flask基础【集合】
目录
一、Flask简介
1 Flask 和pythonweb框架介绍
# python web框架 ，本质都一样
-django：大而全，内置的app多，第三方app也多
-Flask：小而精，没有过多的内置组件，只完成web框架最基本的功能，需要借助于第三方，完成更丰富的功能
-web.py:是一个小巧灵活的Python框架，它简单而且功能强大（国内几乎没有用的）
-------异步web框架------
-fastapi：python的异步web框架，不少公司再用，https://fastapi.tiangolo.com/zh/
-sanic:python的异步web框架，供支持异步高并发请求的 web 服务
-tornado:异步框架，用的比较少了
# 同步框架和异步框架的区别
-djagno是同步框架还是异步框架，djagno 3.x以后支持异步
-同步框架的意思：一个线程只处理一个请求
-异步框架的意思：一个线程可以处理多个请求
-异步框架可以很显著的提高并发量
1.1 flask介绍
Flask是一个基于Python开发并且依赖jinja2模板和Werkzeug WSGI服务的一个微型框架
-jinja2 模板语法，django的dtl，非常像
-Werkzeug WSGI 符合wsgi协议的web服务器，django使用的是wsgiref
#### wsgirf写web
from wsgiref.simple_server import make_server
# mya 就等同于django
def mya(environ, start_response):
#把environ包装成了request
print(environ)
start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])
if environ.get('PATH_INFO') == '/index':
with open('index.html','rb') as f:
data=f.read()
elif environ.get('PATH_INFO') == '/login':
with open('login.html', 'rb') as f:
data = f.read()
else:
data=b'<h1>Hello, web!</h1>'
return [data] # 做成了response
if __name__ == '__main__':
myserver = make_server('', 8008, mya)
print('监听8010')
myserver.serve_forever()
#### 使用werkzeug写web
from werkzeug.wrappers import Request, Response
@Request.application
def hello(request):
return Response('Hello World!')
if __name__ == '__main__':
from werkzeug.serving import run_simple
run_simple('localhost', 4000, hello)
2 flask快速使用
# 安装：pip install flask 安装依赖： MarkupSafe, Werkzeug, Jinja2, flask
-1.x 没有本质区别
-2.x 没有本质区别，源码上动了，用起来一样
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
# app=Flask('test')
# 注册路由---->装饰器
@app.route('/index')
def index():
return 'hello web'
@app.route('/')
def home():
return 'hello home'
if __name__ == '__main__':
# app.run('127.0.0.1',5000)
app.run()
3 登录，显示用户信息小案例
3.1 login.html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
</head>
<body>
<form method="post">
<p>用户名：<input type="text" name="username"></p>
<p>密码：<input type="password" name="password"></p>
<input type="submit" value="登录"> {{error}}
</form>
</body>
</html>
3.2 home.html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
</head>
<body>
<h1>用户列表</h1>
<table>
{% for k,v in user_dict.items() %}
<tr>
<td>{{k}}</td>
<td>{{v.name}}</td>
<td>{{v['name']}}</td>
<td>{{v.get('name')}}</td>
<td><a href="/detail/{{k}}">查看详细</a></td>
</tr>
{% endfor %}
</table>
</body>
</html>
3.3 detail.html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
</head>
<body>
<p>名字是：{{user.name}}</p>
<p>年龄是：{{user['age']}}</p>
<p>性别是：{{user.get('gender')}}</p>
<p>{{user.text}}</p>
</body>
</html>
3.4 py文件
from flask import Flask, request, render_template, redirect, session,jsonify
app = Flask(__name__)
# 要使用session，必须设置秘钥，秘钥是配置信息
app.secret_key = 'asdfasdfa33aef3aefads'
USERS = {
1:{'name':'张三','age':18,'gender':'男','text':"道路千万条"},
2:{'name':'李四','age':28,'gender':'男','text':"安全第一条"},
3:{'name':'王五','age':18,'gender':'女','text':"行车不规范"},
}
# 1 创建templates文件夹，写login.html
@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def index():
# 没有request对象，使用全局的request
# get请求，返回模板
if request.method == 'GET':
return render_template('login.html') # 新手四件套之一：返回模板
else:
# post请求，校验数据
# 取出前端传入的用户名密码，校验
username = request.form.get('username') # 等同于django的的request.POST
password = request.form.get('password')
if username == 'lqz' and password == '123':
# 登录成功,保存登录状态 重定向到跟路径 新手四件套之一：重定向
# 保存到session中,session是全局的
session['name'] = username
return redirect('/')
else:
return render_template('login.html', error='用户名或密码错误') # 注意跟django的render区分，要模板渲染的数据，直接key=value传即可
@app.route('/')
def home():
# 校验，登录成功，才能过来，不登录，重定向到登录页面
if session.get('name'): # 有值说明登录了，没有值说明没有登录
return render_template('home.html',user_dict=USERS)
else:
return redirect('/login')
@app.route('/detail/<int:pk>')
def detail(pk):
if session.get('name'): # 有值说明登录了，没有值说明没有登录
user_detail = USERS.get(pk)
return render_template('detail.html', user=user_detail)
else:
return redirect('/login')
@app.route('/test')
def test():
return jsonify([{'name':'lqz','age':19}])
if __name__ == '__main__':
app.run()
'''
# 学到的
1 注册路由 app.route(路径,methods=[请求方式get，post])
2 新手四件套：
-render_template 渲染模板 跟django有区别
-redirect 重定向
-return 字符串 返回字符串
-jsonify 返回json格式
3 请求的request对象，是全局的，直接导入使用即可，在不同视图函数中不会混乱
request.method 请求方式
request.form post请求的body体的内容转成了字典
4 session 全局的，直接导入使用即可,一定要指定秘钥app.secret_key = 'asdfasdfa33aef3aefads'
放值：session['name']='lqz'
取值：session.get('name')
5 模板的渲染
-兼容django的dtl
-更强大，可以加括号，字典可以.get .values() .items()
-{% for %}
6 转换器@app.route('/detail/<int:pk>')
'''
4 配置文件方式
# django 有个settings
# flask 也有配置问题，但是它的使用方式多种：
# 设置的方式一：（测试用）
# app.debug=True # 调试模式，提示信息更详细，修改代码不需要重启，自动重启
# app.secret_key='dasdfasdfasd' # 秘钥，只能 放debug和secret_key
## 设置方式二:直接使用app.config设置
# app.config['DEBUG']=True
# app.config['SECRET_KEY']='sdfasdfasd'
# print(app.config)
## 方式三：使用py文件（不常用）
# app.config.from_pyfile("settings.py")
# print(app.config)
## 方式四:常用的，使用类的方式
# app.config.from_object('settings.DevelopmentConfig')
# app.config.from_object('settings.ProductionConfig')
# print(app.config)
### 其他：
#通过环境变量配置
# app.config.from_envvar("环境变量名称")
# json
# app.config.from_json("json文件名称")
# JSON文件名称，必须是json格式，因为内部会执行json.loads
# 字典格式---》配置中心
# app.config.from_mapping({'DEBUG': True})
# 内置的配置字段，其他可以写自己的，比如 redis的连接地址，mysql的连接地址
-DEBUG
-SECRET_KEY
-SESSION_COOKIE_NAME
-PERMANENT_SESSION_LIFETIME
二、路由系统
1 路由本质
# django中配置路由 在urls.py 中，写path ，写在 列表中
# flask是基于装饰器的，大部分都用装饰器来做，少量可以抽取到一个urls.py种
# 路由的装饰器源码分析
# 咱们这样写
@app.route('/login')
def index():
pass
#本质是---》index=app.route('/login')(index)
# app.route('/login')的执行结果 decorator 函数
-rule是路径
-其他参数都给了options
# 然后 decorator(index)--->在执行
# f是index
endpoint = options.pop("endpoint", None) # 目前没有endpoint，是None
# 核心，本质--》self就是实例化得到的app对象，flask对象
# app对象中有个方法add_url_rule，这是在添加路由
# 不使用装饰器，自己注册路由
self.add_url_rule(rule, endpoint, f, **options)
return f
def route(self, rule: str, **options: t.Any) -> t.Callable[[T_route], T_route]:
def decorator(f: T_route) -> T_route:
endpoint = options.pop("endpoint", None)
self.add_url_rule(rule, endpoint, f, **options)
return f
return decorator
# 可以不使用装饰器的方式，注册路由
app.add_url_rule('/', endpoint=None, view_func=home, methods=['GET'])
# flask路由的本质是app对象的add_url_rule完成路由的注册
2 路由参数add_url_rule
# rule URL规则
# view_func 视图函数名称
# defaults = None 默认值, 当URL中无参数，函数需要参数时，使用defaults = {'k': 'v'}为函数提供参数
# endpoint = None, 路径的别名，名称，用于反向解析URL，即： url_for('名称')
# methods = None, 允许的请求方式，如：["GET", "POST"]
#对URL最后的 / 符号是否严格要求
strict_slashes = None
'''
@app.route('/index', strict_slashes=False)
#访问http://www.xx.com/index/ 或http://www.xx.com/index均可
@app.route('/index', strict_slashes=True)
#仅访问http://www.xx.com/index
'''
#重定向到指定地址
redirect_to = None,
'''
@app.route('/index/<int:nid>', redirect_to='/home/<nid>')
'''
# 需要记住的
# rule
# view_func
# defaults
# endpoint
# methods
3 转换器
'default': UnicodeConverter,
'string': UnicodeConverter,
'any': AnyConverter,
'path': PathConverter,
'int': IntegerConverter,
'float': FloatConverter,
'uuid': UUIDConverter,
# 了解：让路由支持正则（忽略掉）
三、flask视图
1 cbv分析
# 基于类的视图，写法
from flask import Flask,request
from flask.views import View, MethodView
app = Flask(__name__)
app.debug = True
# 视图类,继承MethodView,类中写跟请求方式同名的方法即可，之前学的所有都一致
class IndexView(MethodView):
def get(self):
print(request.method)
return 'get 请求'
def post(self):
print(request.method)
return 'post 请求'
app.add_url_rule('/index', endpoint='index', view_func=IndexView.as_view('index'))
if __name__ == '__main__':
app.run()
2 源码分析
# 1 IndexView.as_view('index') 执行完的结果，是个函数（view的）内存地址
def as_view(cls, name, *class_args, **class_kwargs):
def view(**kwargs: t.Any) -> ft.ResponseReturnValue:
# 本质是在执行self.dispatch_request，只是用了异步
return current_app.ensure_sync(self.dispatch_request)(**kwargs)
return view
# 2 请求来了，执行view()--->本质在执行self.dispatch_request---》MethodView中的
def dispatch_request(self, **kwargs):
# self是视图类的对象
meth = getattr(self, request.method.lower(), None)
# 用异步执行meth()
return current_app.ensure_sync(meth)(**kwargs)
# 3 总结：执行原理跟django一样
# 4 路径如果不传别名，别名就是函数名---》分析一下源码
-@app.route('/index')--》没有传endpoint
-endpoint 就是None---》调用了app.add_url_rule,传入了None
if endpoint is None:
endpoint = _endpoint_from_view_func(view_func) # type: ignore
-_endpoint_from_view_func 就是返回函数的名字
# 5 as_view('index') 必须传参数，传进来的参数是，是【别名】
# view是as_view内的内层函数，闭包函数
view.__name__ = name # 修改了函数的名字变成了你传入的
# app.add_url_rule('/index',view_func=IndexView.as_view('index'))
简写成：app.add_url_rule('/index',view_func=view)
#如果不传参数， 所有人的别名(endpoint),都是内层函数view，所以就报错了
#6 补充：flask的路由注册使用装饰器，如果写了一个登录认证装饰器，那么应该放在路由装饰器上还是下？
-放在路由下面
-路由必须传endpoint，如果不传，又报错
#7 视图类必须继承MethodView,如果继承View，它的dispatch_request没有具体实现，你的视图类必须重写dispatch_request，我们不想重写，继承MethodView
def dispatch_request(self) -> ft.ResponseReturnValue:
raise NotImplementedError()
# 8 视图类加装饰器，直接配置在类属性上【decorators】即可
decorators = [auth,]
# 源码，cls是视图类，中有decorators
if cls.decorators:
for decorator in cls.decorators:
view = decorator(view) # view=auth(view)
# 源码学到的
-1 as_view 执行流程跟djagno一样
-2 路径如果不传别名，别名就是函数名（endpoint）
-3 视图函数加多个装饰器（上下顺序和必须传endpoint）
-4 视图类必须继承MethodView，否则需要重写dispatch_request
-5 视图类加装饰器：类属性decorators = [auth,]
四、模板
1 py
from flask import Flask, render_template,Markup
app = Flask(__name__, template_folder='templates', static_folder='static') # 模板的路径必须是templates,因为实例化app对象时，传入的
app.debug=True
def add(a,b):
return a+b
@app.route('/')
def index():
a='<a href="http://www.baidu.com">点我看美女</a>' # 不存在xss攻击，处理了xss
a=Markup(a)
return render_template('index.html',name='lqz',a=a,add=add)
if __name__ == '__main__':
app.run()
2 html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
</head>
<body>
<h1>模板语法,static</h1>
<img src="/static/1.jpg" alt="">
<h1>模板语法,if</h1>
{% if name %}
<h1>Hello {{ name }}!</h1>
{% else %}
<h1>Hello World!</h1>
{% endif %}
<h1>模板语法,标签渲染</h1>
{{a|safe}}
{{a}}
<h1>模板语法,执行函数</h1>
{{add(4,5)}}
</body>
</html>
五、请求与响应
# 请求：全局的request对象
# 响应：四件套
from flask import Flask, request, make_response,render_template
app = Flask(__name__)
app.debug = True
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
#### 请求
# request.method 提交的方法
# request.args get请求提及的数据
# request.form post请求提交的数据
# request.values post和get提交的数据总和
# request.cookies 客户端所带的cookie
# request.headers 请求头
# request.path 不带域名，请求路径
# request.full_path 不带域名，带参数的请求路径
# request.script_root
# request.url 带域名带参数的请求路径
# request.base_url 带域名请求路径
# request.url_root 域名
# request.host_url 域名
# request.host 127.0.0.1:500
print(request.method)
print(request.args)
print(request.form)
print(request.values)
print(request.cookies)
print(request.headers)
print(request.path)
print(request.full_path)
print(request.url)
print(request.base_url)
print(request.host_url)
print(request.host)
obj = request.files['file']
obj.save(obj.filename)
### 响应 四件套
# 1 响应中写入cookie
# response = 'hello'
# res = make_response(response) # flask.wrappers.Response
# print(type(res))
# res.set_cookie('xx','xx')
# return res
# 2 响应头中写数据(新手四件套，都用make_response包一下)
response = render_template('index.html')
res = make_response(response) # flask.wrappers.Response
print(type(res))
res.headers['yy']='yy'
return res
if __name__ == '__main__':
app.run()
六、session及源码分析
1 session的使用
from flask import Flask, request, session, render_template, redirect
app = Flask(__name__)
app.debug = True
app.secret_key = 'asdfas33asdfasf'
@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():
if request.method == 'GET':
return render_template('login.html')
else:
name = request.form.get('name')
password = request.form.get('password')
print(password)
session['name'] = name
return redirect('/index')
@app.route('/index', methods=['GET', 'POST'])
def index():
return 'hello %s' % session.get('name', '匿名用户')
if __name__ == '__main__':
app.run()
2 源码分析
# cookie :存在于客户端浏览器的键值对
# session:存在于服务端的键值对 # djagno 放在了django_session表中
# flask中，叫session，问题来了，存哪里了？
-加密后，放到了cookie中，如果session发生了变化，我们的cookie也会跟着变
# 源码部分：
# 1 app.session_interface 配置了一个类的对象，这个就是session的执行流程
# 2 类中有两个非常重要的方法，请求来了，会执行open_session，请求走了会执行save_session
def open_session(self, app, request) :
#1 根据名字，取出前端传入的cookie的value值
val = request.cookies.get(self.get_cookie_name(app))
#2 如果没有val，构造了一个空session对象
if not val:
return self.session_class()
max_age = int(app.permanent_session_lifetime.total_seconds())
try:
# 如果没有过期，解码，做成session对象，后续直接用session即可
data = s.loads(val, max_age=max_age)
return self.session_class(data)
except BadSignature:
# 如果过期了，也是空session
return self.session_class()
def save_session(self, app, session, response) :
name = self.get_cookie_name(app)
# 取出过期事件，和把session加密转成字符串，放到cookie中
expires = self.get_expiration_time(app, session)
val = self.get_signing_serializer(app).dumps(dict(session))
response.set_cookie(
name,
val,
expires=expires,
)
# 扩展，想把session放到redis中，mysql中，已经有人帮咱们写了，第三方的
只需要写个类，重写open_session，save_session自己写
3 session
cookie:存放在客户端的键值对
session：存放在客户端的键值对
token:存放在客户端，通过算法来校验
在使用session之前必须现在设置一下密钥
app.secret_key="asdas" #值随便
除请求对象之外，还有一个 session 对象。它允许你在不同请求间存储特定用户的信息。它是在 Cookies 的基础上实现的，并且对 Cookies 进行密钥签名要使用会话，你需要设置一个密钥。 (app.session_interface对象)
设置：session['username'] ＝ 'xxx'
#在django中发什么三件事，1，生成一个随机的字符串 2 往数据库存 3 写入cookie返回浏览器
#在flask中他没有数据库，但session是怎样实现的？
# 生成一个密钥写入这个cookie,然后下次请求的时候，通过这个cookie解密，然后赋值给session
#我们通过app.session_interface来查看
删除：session.pop('username', None)
app.session_interface中save_session的参数（设置cookie的参数）
key, 键
value='', 值
max_age=None, 超时时间 cookie需要延续的时间（以秒为单位）如果参数是\ None`` ，这个cookie会延续到浏览器关闭为止
expires=None, 超时时间(IE requires expires, so set it if hasn't been already.)
path='/', Cookie生效的路径，/ 表示根路径，特殊的：根路径的cookie可以被任何url的页面访问，浏览器只会把cookie回传给带有该路径的页面，这样可以避免将cookie传给站点中的其他的应用。
domain=None, Cookie生效的域名 你可用这个参数来构造一个跨站cookie。如， domain=".example.com"所构造的cookie对下面这些站点都是可读的：www.example.com 、 www2.example.com 和an.other.sub.domain.example.com 。如果该参数设置为 None ，cookie只能由设置它的站点读取
secure=False, 浏览器将通过HTTPS来回传cookie
httponly=False 只能http协议传输，无法被JavaScript获取（不是绝对，底层抓包可以获取到也可以被覆盖）
session源码的执行流程
-save_seesion
-响应的时候，把session中的值加密序列化放大到了cookie中，返回到浏览器中
-open_session
-请求来了，从cookie中取出值，反解，生成session对象，以后再视图函数中直接用sessoin就可以了。
七、闪现
# flash 翻译过来的
- 当次请求先把一些数据，放在某个位置
- 下一次请求，把这些数据取出来，取完，就没了
# 作用：
1 可以跨请求，来保存数据
2 当次请求，访问出错，被重定向到其他地址，重定向到这个地址后，拿到当时的错误
# djagno中有这个东西吗？
-message框架
# 用法：
-设置 闪现
-flash('%s,我错了'%name) ，可以设置多次，放到列表中
-flash('超时错误',category="debug") 分类存
-获取 闪现
-get_flashed_messages() ，取完就删除
-get_flashed_messages(category_filter=['debug'])分类取
# 本质，放到session中
八、请求扩展
# 请求扩展中：在请求来了，或请求走了，可以绑定一些函数，到这里就会执行这个函数，类似于django的中间件
# 在flask中就用请求扩展，来代替djagno的中间件
# 好几个请求扩展
-before_request：请求来了会走，如果他返回了四件套，就结束了
-after_request ：请求走了会走，一定要返回response对象
-before_first_request：第一次来了会走
-teardown_request：无论是否出异常，会走
-errorhandler：监听状态码，404 500
-template_global：标签
-template_filter：过滤器
from flask import Flask, request,render_template
app = Flask(__name__)
####1 before_request 和 after_request
# 请求来了，执行一个函数,来的时候从上往下执行
# @app.before_request
# def before():
# print('我来了111')
# # if 'index' in request.path:
# return '不让看了' # 如果不是retrun了None，说明被拦截了，直接返回
#
#
# @app.before_request
# def before1():
# print('我来了222')
#
#
# # 请求走了，执行一个函数，走的时候，从下往上执行
# @app.after_request
# def after(response):
# print('我走了111')
# return response
#
#
# @app.after_request
# def after2(response):
# print('我走了222')
# return response
# 2 项目启动后的第一个请求
# @app.before_first_request
# def first():
# print('我的第一次')
# 3 teardown_request，无论视图函数是否出错，都会执行它,做错误日志
# @app.teardown_request
# def teardown(e):
# print(e)
# print('执行我了')
# 4 errorhandler 监听响应状态码，如果符合监听的状态码，就会走它
# @app.errorhandler(404)
# def error_404(arg):
# return "404错误了"
# @app.errorhandler(500)
# def error_500(arg):
# return "500错误了"
##5 template_global 在模板中直接使用该过滤器
@app.template_global()
def add(a1, a2):
return a1 + a2
# 6 template_filter
@app.template_filter()
def db(a1, a2, a3):
return a1 + a2 + a3
@app.route('/')
def index():
# a = [1, 2, 3]
# print(a[9])
return render_template('index1.html')
if __name__ == '__main__':
app.run()
九、蓝图
1.1 蓝图介绍
buleprint 蓝图：之前在一个py中写flask项目，后期需要划分项目
1.2 flask项目目录演变过程
(1) 单文件
from flask import Flask
# 1 生成app对象
app = Flask(__name__)
# 2 写视图函数，并配置路由
@app.route('/user')
def user():
return 'user page'
@app.route('/order')
def order():
return 'order page'
if __name__ == '__main__':
# 3 运行项目
app.run('127.0.0.1', 9999)
(2) 没有蓝图的flask项目
flask项目
-src #核心源码位置
-__init__.py # 包 里面实例化得到了app对象，
-models.py #放表模型
-views.py # 放视图函数
-static # 放静态资源
-xxx.png
-templates # 放模板
-home.html # 模板
-manage.py # 启动文件
src - __init__.py
生成app实例
# 生成app实例
from flask import Flask
app = Flask(__name__, template_folder='../template', static_folder='../static')
# flask项目配置
# app.config.from_file()
app.debug = True
app.secret_key = 'aaaa'
# 重点，不然项目运行不起来
from . import views
但是此时 flask项目并不能运行起来，因为此时视图函数并没有加载，需要导入到包中，才能运行
src - views.py
# 项目的视图函数
from . import app
from flask import render_template
# 视图函数
@app.route('/home')
def home():
return render_template('home.html')
manage.py
项目的运行文件
from src import app
if __name__ == '__main__':
app.run('127.0.0.1',8999)
(3) 小型-有蓝图的flask项目
① 第1步：导入蓝图类
② 第2步：实例化得到蓝图对象
src - views - shop.py
from flask import Blueprint, render_template
# 1 生成蓝图实例
shop_bp = Blueprint('shop', __name__)
# 蓝图也有自己的请求扩展
@shop_bp.before_request
def shop_before_request():
print('让会议倒带')
# 2 编写视图函数
@shop_bp.route('/shop')
def shop_index():
return render_template('shop_index.html')
③ 第3步：在app中注册蓝图
src - __init__.py
# 生成app
from flask import Flask
app = Flask(__name__, template_folder='./templates/', static_folder='./static/')
# 配置
# app.config.from_pyfile()
app.debug = True
# 在__init__.py中需要注册
from .views.user import user_bp
from .views.shop import shop_bp
app.register_blueprint(user_bp)
app.register_blueprint(shop_bp)
④ 第4步：在不同的views.py种使用蓝图注册路由
@shop_bp.route('/shop')
- 注意
- 使用蓝图时，蓝图可以有自己的静态文件和模版
- 注册蓝图时，可以使用前缀，必须以/ 开头
(4) 大型-有蓝图的flask项目
使用蓝图，划分大型项目目录 多个app，像django一样
项目的__init__.py中注册蓝图
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
app.config.from_pyfile('settings.py')
# 注册蓝图
from .admin import admin_bp
from .shop import shop_bp
from .user import user_bp
app.register_blueprint(admin_bp, url_prefix='/admin')
app.register_blueprint(shop_bp, url_prefix='/shop')
app.register_blueprint(user_bp, url_prefix='/user')
1.3 蓝图的使用步骤
① 第1步：导入蓝图类
② 第2步：实例化得到蓝图对象
③ 第3步：在app中注册蓝图
④ 第4步：在不同的views.py种使用蓝图注册路由
2 g对象
2.1 简介
由于global的缩写，在python中是一个关键字。
所以在flask框架中，使用g对象，可以在整个请求的全局可以放值可以取值，相当于其他框架中的context上下文
-
优点：是全局的可以在任意位置导入使用即可，不用request的原因是怕数据污染，request中有很多内置的变量
-
g对象和session的区别：g只是针对当次请求，而session针对的是多次请求
2.2 实例
from . import admin_bp
from flask import render_template, g
@admin_bp.before_request
def admin_before_request():
g.message = '这是g对象中的信息' # 在g对象中添加消息
print('请求扩展')
def accept_msg(a, b):
return a+b
@admin_bp.route('/home')
def home():
print('这是g', g) # 这是g <flask.g of 'src'>
print('这是g.message', g.message) # 这是g.message 这是g对象中的信息
res = accept_msg(1, 100)
print(res)
return render_template('home.html')
3 数据库连接池
3.1 flask操作pymql
① 全局连接对象
在全局中创建一个连接对象，把连接对象做成全局的，在视图函数中，使用全局的连接，查询返回给前端
缺点：会出现数据错乱
conn = pymysql.connect(
user='root',
password="",
host='127.0.0.1',
database='bbs001',
port=3306,
)
# 在全局中使用
② 创建多个对象
每个来的请求都创建一个连接，请求结束后关闭连接（django就是这样的）
缺点：虽然数据库系统允许的最大可连接数max_connections。这个参数是可以设置的。如果不设置，默认是100。最大是16384。
但是，因为创建和销毁数据库的连接，都会消耗系统的资源，所以为了避免在同一时间同时打开过多的连接线程，现在编程一般都使用所谓数据库连接池技术。
@app.route('/test')
def test():
# 1.pymysql连接mysql，生成连接对象
conn = pymysql.connect(
user='root',
password="",
host='127.0.0.1',
database='bbs001',
port=3306,
)
# 2.生成游标对象
cursor = conn.cursor() # 生成的是元组套元组
# cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) # 生成的是列表套字典
# 3.编写sql语句
sql = 'select * from app01_blog;'
cursor.execute(sql)
res = cursor.fetchall()
print(res)
return jsonify(res)
3.2 使用第三方数据库连接池
① 安装dbutils
pip install dbutils
② 使用:实例化生成池对象
from dbutils.pooled_db import PooledDB
import pymysql
pool = PooledDB(
creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块
maxconnections=10, # 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数
mincached=2, # 初始化时，链接池中至少创建的空闲的链接，0表示不创建
maxcached=5, # 链接池中最多闲置的链接，0和None不限制
maxshared=3,
# 链接池中最多共享的链接数量，0和None表示全部共享。PS: 无用，因为pymysql和MySQLdb等模块的 threadsafety都为1，所有值无论设置为多少，_maxcached永远为0，所以永远是所有链接都共享。
blocking=True, # 连接池中如果没有可用连接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待然后报错
maxusage=None, # 一个链接最多被重复使用的次数，None表示无限制
setsession=[], # 开始会话前执行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
ping=0,
# ping MySQL服务端，检查是否服务可用。# 如：0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always
host='',
port=,
user='',
password='',
database='',
charset='utf8'
)
③ 在视图函数中导入使用
def test():
# 1.创建连接对象
conn = pool.connection()
# 2.生成游标对象
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
time.sleep(random.randint(1,4))
# 3.执行sql语句
sql = 'select id,site_name,site_title,site_theme from app01_blog;'
cursor.execute(sql)
res = cursor.fetchall()
print(res)
return jsonify(res)
3.3 压力测试代码
from threading import Thread
import requests
def task():
res = requests.get('http://127.0.0.1:7777/')
print(len(res.text))
if __name__ == '__main__':
for i in range(1000):
t = Thread(target=task)
t.start()
- 不使用连接池的连接数大
- 使用连接池的连接数小
十、请求上下文分析（源码：request原理）
1 导出项目的依赖 - pipreqs模块
使用步骤
① 安装pipreqs模块
pip3 install pipreqs
② 导出
在终端的项目目录下执行
pipreqs ./
-
mac和linux会正常
-
在mac中遇到了
zsh: command not found: pipreqs的错误，这时候切换到项目目录下，运行如下命令就可以导出requirements.txt文件了
python3 -m pipreqs.pipreqs
- win可能会因为编码问题会报错
pipreqs ./ --encoding=utf8
2 函数和方法
（1）函数和方法的区别
有自动传值才是方法，不然就是普通函数
① 函数：就是普通的函数，有几个参数就会传几个参数
② 方法：绑定给对象的方法，绑定给类的方法，绑定给谁，由谁来调用，会自动将自身传入
（2）绑定给类的方法 和 绑定给对象的方法
- 类的绑定方法：会自动把类传入，对象可以调用，
- 对象的绑定方法，类可以来调用：但是就变成普通函数了，需要几个值就要传几个值
| @classmethod：绑定给类的方法 | 绑定给对象的方法：实例方法 | @staticmethod：静态方法 | |
|---|---|---|---|
| 对象是否可以调用 | 所有对象都可以调用，并将【类cls】自动传入 | 对象可以调用，并将【对象自己】自动传入，self该参数会在方法被调用时自动传递当前对象的引用 | 普通函数，需要手动传值 |
| 类是否可以调用 | 类可以调用 | 不能通过类调用，该方法变为普通函数，需要手动传值 | 普通函数，需要手动传值 |
MethodType判断是否是类的方法,FunctionType
rom types import MethodType, FunctionType
class Foo(object):
def fetch(self):
pass
def say_hello(self, word):
print(word)
@classmethod
def test(cls, a):
print(cls)
print(a)
@staticmethod
def test1():
pass
obj = Foo()
obj.test(1)
Foo.say_hello(obj,'nihao')
# obj.say_hello = lambda :print('hello')
# 1 类调用对象的方法
print(isinstance(Foo, MethodType)) #False 调用对象的绑定方法，该方法就变成了普通函数，需要手动传值
# 2 对象调用对象的方法
print(isinstance(obj.say_hello,MethodType)) # True
# 3 对象调用类的方法
print(isinstance(obj.test, MethodType)) # True
# 4 类调用类的方法
print(isinstance(Foo.test,MethodType)) # True
3 threading.local对象
（1）介绍
在 Python 的 threading 模块中，有一个 local 对象，它提供了一种线程本地存储的机制。线程本地存储是指每个线程都有自己的数据存储空间，不同线程之间的数据互不干扰。local 对象可以在多线程环境中用来存储每个线程的数据，
由于并发编程的时候，多个线程操作同一个变量，会出现并发安全的问题，需要加锁
但是使用local对象，多线程并发操作时，不需要加锁，不会出现数据错乱问题，
其他语言中也有这个东西ThreadLocal，java中面试会被经常问到
（2）本质原理
多个线程修改同一个数据，复制多份变量给每个线程用,为每个线程开辟一块空间进行数据存储
每个线程操作自己的那部分数据
① 不同线程中的数据错乱
当task函数在阻塞了2s后，全局变量common_data已经为9，所以此时所有的线程中的数据 common_data都产生了数据错乱
"1 不同线程中的数据错乱"
from threading import Thread, get_ident
import time
common_data = 99
def task(arg):
global common_data
common_data = arg
time.sleep(2)
print('线程号：%s' % get_ident(), common_data)
for i in range(10):
t = Thread(target=task, args=(i,))
t.start()
② 使用互斥锁：解决并发的数据安全问题
通过使用互斥锁，这样数据就不会发送数据错乱问题，但是将并发变成了串行，这样效率大大降低
from threading import Thread, get_ident, Lock
import time
common_data = 99
data_lock = Lock()
def task(arg):
# 给代码块上锁，防止数据混乱
data_lock.acquire()
global common_data
common_data = arg
time.sleep(2)
print('线程号：%s' % get_ident(), common_data)
data_lock.release()
for i in range(10):
t = Thread(target=task, args=(i,))
t.start()
③ 使用local对象
使用local对象，不会出现并发安全问题，并且不需要将并发变为串行
from threading import Thread, get_ident,local
import time
# 1 生成local对象
common_data = local()
def task(arg):
global common_data
# 2 给local对象添加属性
common_data.arg = arg
time.sleep(2)
print('线程号：%s' % get_ident(), common_data.arg)
for i in range(10):
# 3 修改local对象，每个线程互相不会错乱
t = Thread(target=task, args=(i,))
t.start()
④ flask中的local对象：request
flask中的request就是使用local，但是local对象只能区分线程，不能区分协程。所以flask还将其兼容线程和协程
try:
from greenlet import getcurrent as get_ident
except Exception as e:
from threading import get_ident
from threading import Thread
import time
class Local(object):
def __init__(self):
object.__setattr__(self, 'storage', {}) # 这个不会触发setattr
# self.storage={} # 它会触发 __setattr__,就会递归
def __setattr__(self, k, v):
ident = get_ident() #如果用协程，这就是协程号，如果是线程，这就是线程号
if ident in self.storage: #{'协程id号':{arg:1},'协程id号':{arg:2},'协程id号':{arg:3}}
self.storage[ident][k] = v
else:
self.storage[ident] = {k: v}
def __getattr__(self, k):
ident = get_ident()
return self.storage[ident][k]
lqz = Local()
def task(arg):
lqz.arg = arg
print(lqz.arg)
for i in range(10):
t = Thread(target=task, args=(i,))
t.start()
4 偏函数
# 可以提前传值
from functools import partial
def add(a,b,c):
return a+b+c
# print(add(2,3,4)) # 传少了报错
# 现在只有一个参数，后面的俩参数，需要过一会才知道
# 借助于偏函数，先提前给他把第一个参数传入，后面知道了后面俩参数，再传后面俩
add=partial(add,2)
#
# # 干了很多事
#
print(add(3,4))
十一、flask 整个生命执行流程 1.1.4版本
（1）flask生命周期的执行流程
① 应用程序初始化
当 Flask 应用程序启动时，它会执行一次初始化，包括创建 Flask 实例、加载配置、注册插件等。
② 请求处理
请求来了
app.run()结果就是执行app加括号--> app()--> Flask类产生对象，则执行 Flask.__call__方法--> self.wsgi_app(environ, start_response)
-
self.wsgi_app(environ, start_response)其结果是将
environ, start_response传给了Flask类中的wsgi_app方法，
def __call__(self, environ: dict, start_response: t.Callable) -> t.Any:
# environ是讲http请求拆分成了字典
...
return self.wsgi_app(environ, start_response)
-
self.wsgi_app(environ, start_response)根据请求 URL 和 HTTP 方法，找到对应的视图函数
def wsgi_app(self, environ: dict, start_response: t.Callable) -> t.Any:
# ctx对象： RequestContext(self, environ)由RequestContext产生，对象里有当次请求的requests对象，app对象，session对象
ctx = self.request_context(environ)
error: t.Optional[BaseException] = None
try:
try:
# RequestContext类中的push方法
ctx.push()
# 匹配路由成功后，执行视图函数
# 根据请求 URL 和 HTTP 方法，找到对应的视图函数
response = self.full_dispatch_request()
except Exception as e:
error = e
response = self.handle_exception(e)
except: # noqa: B001
error = sys.exc_info()[1]
raise
return response(environ, start_response)
finally:
if "werkzeug.debug.preserve_context" in environ:
environ["werkzeug.debug.preserve_context"](_cv_app.get())
environ["werkzeug.debug.preserve_context"](_cv_request.get())
if error is not None and self.should_ignore_error(error):
error = None
ctx.pop(error)
ctx.push()-->RequestContext类中的push()方法
def push(self):
# _request_ctx_stack = LocalStack() ---》push(ctx对象)--》ctx:request，session，app
_request_ctx_stack.push(self)
#session相关的
if self.session is None:
session_interface = self.app.session_interface
self.session = session_interface.open_session(self.app, self.request)
if self.session is None:
self.session = session_interface.make_null_session(self.app)
# 路由匹配相关的
if self.url_adapter is not None:
self.match_request()
LocalStack()中的push()方法
def push(self, obj):
#self._local _local 就是咱们刚刚自己写的Local的对象---》LocalStack的init初始化的_local---》self._local = Local()---》Local对象可以根据线程协程区分数据
rv = getattr(self._local, "stack", None)
# 一开始没有值
if rv is None:
rv = []
self._local.stack = rv # self._local.stack 根据不同线程用的是自己的数据
rv.append(obj) # self._local.stack.append(obj)
# {'线程id号'：{stack：[ctx]},'线程id号2'：{stack：[ctx]}}
return rv
# 再往后执行，就会进入到路由匹配，执行视图函数
# request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, "request"))
# LocalProxy 代理类---》method---》代理类去当前线程的stack取出ctx，取出当时放进去的request
视图函数中：print(request.method)
# print(request) 执行LocalProxy类的__str__方法
# request.method 执行LocalProxy类的__getattr__
def __getattr__(self, name): #name 是method
# self._get_current_object() 就是当次请求的request
return getattr(self._get_current_object(), name)
- LocalProxy类的方法_get_current_object
# LocalProxy类的方法_get_current_object
def _get_current_object(self):
if not hasattr(self.__local, "__release_local__"):
return self.__local()
try:
return getattr(self.__local, self.__name__)
except AttributeError:
raise RuntimeError("no object bound to %s" % self.__name__)
# self.__local 是在 LocalProxy 类实例化的时候传入的local
# 在这里实例化的：request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, "request"))
# local 是 partial(_lookup_req_object, "request")
#_lookup_req_object ，name=request
def _lookup_req_object(name):
top = _request_ctx_stack.top # 取出了ctx，是当前线程的ctx
if top is None:
raise RuntimeError(_request_ctx_err_msg)
return getattr(top, name) #从ctx中反射出request，当次请求的request
（2）总结
请求上下文执行流程（ctx）：
请求上下文执行流程（ctx）：
-0 flask项目一启动，有6个全局变量
-_request_ctx_stack：LocalStack对象
-_app_ctx_stack ：LocalStack对象
-request ： LocalProxy对象
-session ： LocalProxy对象
-1 请求来了 app.__call__()---->内部执行：self.wsgi_app(environ, start_response)
-2 wsgi_app()
-2.1 执行：ctx = self.request_context(environ)：返回一个RequestContext对象，并且封装了request(当次请求的request对象)，session,flash,当前app对象
-2.2 执行： ctx.push()：RequestContext对象的push方法
-2.2.1 push方法中中间位置有：_request_ctx_stack.push(self)，self是ctx对象
-2.2.2 去_request_ctx_stack对象的类中找push方法（LocalStack中找push方法）
-2.2.3 push方法源码：
def push(self, obj):
#通过反射找self._local,在init实例化的时候生成的：self._local = Local()
#Local()，flask封装的支持线程和协程的local对象
# 一开始取不到stack，返回None
rv = getattr(self._local, "stack", None)
if rv is None:
#走到这，self._local.stack=[],rv=self._local.stack
self._local.stack = rv = []
# 把ctx放到了列表中
#self._local={'线程id1':{'stack':[ctx,]},'线程id2':{'stack':[ctx,]},'线程id3':{'stack':[ctx,]}}
rv.append(obj)
return rv
-3 如果在视图函数中使用request对象，比如：print(request)
-3.1 会调用request对象的__str__方法，request类是：LocalProxy
-3.2 LocalProxy中的__str__方法：lambda x: str(x._get_current_object())
-3.2.1 内部执行self._get_current_object()
-3.2.2 _get_current_object()方法的源码如下：
def _get_current_object(self):
if not hasattr(self.__local, "__release_local__"):
#self.__local() 在init的时候，实例化的，在init中：object.__setattr__(self, "_LocalProxy__local", local)
# 用了隐藏属性
#self.__local 实例化该类的时候传入的local（偏函数的内存地址：partial(_lookup_req_object, "request")）
#加括号返回，就会执行偏函数，也就是执行_lookup_req_object，不需要传参数了
#这个地方的返回值就是request对象(当此请求的request，没有乱)
return self.__local()
try:
return getattr(self.__local, self.__name__)
except AttributeError:
raise RuntimeError("no object bound to %s" % self.__name__)
-3.2.3 _lookup_req_object函数源码如下：
def _lookup_req_object(name):
#name是'request'字符串
#top方法是把第二步中放入的ctx取出来，因为都在一个线程内，当前取到的就是当次请求的ctx对象
top = _request_ctx_stack.top
if top is None:
raise RuntimeError(_request_ctx_err_msg)
#通过反射，去ctx中把request对象返回
return getattr(top, name)
-3.2.4 所以：print(request) 实质上是在打印当此请求的request对象的__str__
-4 如果在视图函数中使用request对象，比如：print(request.method):实质上是取到当次请求的reuquest对象的method属性
-5 最终，请求结束执行： ctx.auto_pop(error)，把ctx移除掉
其他的东西：
-session:
-请求来了opensession
-ctx.push()---->也就是RequestContext类的push方法的最后的地方：
if self.session is None:
#self是ctx，ctx中有个app就是flask对象， self.app.session_interface也就是它：SecureCookieSessionInterface()
session_interface = self.app.session_interface
self.session = session_interface.open_session(self.app, self.request)
if self.session is None:
#经过上面还是None的话，生成了个空session
self.session = session_interface.make_null_session(self.app)
-请求走了savesession
-response = self.full_dispatch_request() 方法内部：执行了before_first_request，before_request，视图函数，after_request，savesession
-self.full_dispatch_request()---->执行：self.finalize_request(rv)-----》self.process_response(response)----》最后：self.session_interface.save_session(self, ctx.session, response)
-请求扩展相关
before_first_request，before_request，after_request依次执行
-flask有一个请求上下文，一个应用上下文
-ctx:
-是：RequestContext对象:封装了request和session
-调用了：_request_ctx_stack.push(self)就是把：ctx放到了那个位置
-app_ctx:
-是：AppContext(self) 对象：封装了当前的app和g
-调用 _app_ctx_stack.push(self) 就是把：app_ctx放到了那个位置
-g是个什么鬼？
专门用来存储用户信息的g对象，g的全称的为global
g对象在一次请求中的所有的代码的地方，都是可以使用的
-代理模式
-request和session就是代理对象，用的就是代理模式
5 wtforms（了解）form组件
# django 有forms组件
- 生成前端模板
- 校验数据
- 渲染错误信息
# flask 中使用第三方的wtforms 实现像django的forms一样的功能
- 第一步：导入，定义一个类，继承forms
-第二步：模板中， for循环生成模板
-第三步：视图函数中，使用form校验数据
# py代码
from flask import Flask, render_template, request, redirect
from wtforms import Form
from wtforms.fields import simple
from wtforms import validators
from wtforms import widgets
app = Flask(__name__, template_folder='templates')
app.debug = True
class LoginForm(Form):
# 字段（内部包含正则表达式）
name = simple.StringField(
label='用户名',
validators=[
validators.DataRequired(message='用户名不能为空.'),
validators.Length(min=6, max=18, message='用户名长度必须大于%(min)d且小于%(max)d')
],
widget=widgets.TextInput(), # 页面上显示的插件
render_kw={'class': 'form-control'}
)
# 字段（内部包含正则表达式）
pwd = simple.PasswordField(
label='密码',
validators=[
validators.DataRequired(message='密码不能为空.'),
validators.Length(min=8, message='用户名长度必须大于%(min)d'),
validators.Regexp(regex="^(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z])(?=.*\d)(?=.*[$@$!%*?&])[A-Za-z\d$@$!%*?&]{8,}",
message='密码至少8个字符，至少1个大写字母，1个小写字母，1个数字和1个特殊字符')
],
widget=widgets.PasswordInput(),
render_kw={'class': 'form-control'}
)
@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():
if request.method == 'GET':
form = LoginForm()
return render_template('login.html', form=form)
else:
form = LoginForm(formdata=request.form)
if form.validate():
print('用户提交数据通过格式验证，提交的值为：', form.data)
else:
print(form.errors)
return render_template('login.html', form=form)
if __name__ == '__main__':
app.run()
# html代码
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
</head>
<body>
<h1>登录</h1>
<form method="post" novalidate>
<p>{{form.name.label}}： {{form.name}} {{form.name.errors[0] }}</p>
<p>{{form.pwd.label}} {{form.pwd}} {{form.pwd.errors[0] }}</p>
<input type="submit" value="提交">
</form>
</body>
</html>
十二、信号
1 Flask中的信号
信号：信号是一种事件处理机制，可以让应用程序中的不同部分之间进行通信
Flask框架中的信号基于blinker（安装这个模块），其主要就是让开发者可是在flask请求过程中定制一些用户行为 flask 和django都有
pip3 install blinker
使用信号的这种模式：观察者模式，又叫发布-订阅(Publish/Subscribe) 23 种设计模式之一
2 Flask中的内置信号
用户表新增一条记录，就记录一下日志
-方案一：在每个增加后，都写一行代码 ---》后期要删除，比较麻烦
-方案二：使用信号，写一个函数，绑定内置信号，只要程序执行到这，就会执行这个函数
① Flask中内置信号
request_started = _signals.signal('request-started') # 请求到来前执行
request_finished = _signals.signal('request-finished') # 请求结束后执行
before_render_template = _signals.signal('before-render-template') # 模板渲染前执行
template_rendered = _signals.signal('template-rendered') # 模板渲染后执行
got_request_exception = _signals.signal('got-request-exception') # 请求执行出现异常时执行
request_tearing_down = _signals.signal('request-tearing-down') # 请求执行完毕后自动执行（无论成功与否）
appcontext_tearing_down = _signals.signal('appcontext-tearing-down')# 应用上下文执行完毕后自动执行（无论成功与否）
appcontext_pushed = _signals.signal('appcontext-pushed') # 应用上下文push时执行
appcontext_popped = _signals.signal('appcontext-popped') # 应用上下文pop时执行
message_flashed = _signals.signal('message-flashed') # 调用flask在其中添加数据时，自动触发
② 内置信号使用步骤：
第1步：写一个函数，由于信号触发时，会自动传入一些参数，所以该函数的参数最好写成 *args, **kwargs
第2步：绑定内置信号
第3步：等待被触发
from flask import Flask, render_template, before_render_template
# 导入内置信号
app = Flask(__name__)
app.debug = True
# 写一个函数，由于信号触发时，会自动传入一些参数，所以该函数的参数最好写成 *args, **kwargs
def signal_func(*args, **kwargs):
print('args---', args)
print('kwargs---', kwargs)
print('执行了')
# 将函数绑定给内置信号
before_render_template.connect(signal_func)
@app.route('/')
def home():
return render_template('home.html', name='duoduo')
if __name__ == '__main__':
app.run('127.0.0.1', 7788)
------------------------------------------------
args--- (<Flask '01 信号'>,)
kwargs--- {'template': <Template 'home.html'>, 'context': {'name': 'duoduo', 'g': <flask.g of '01 信号'>, 'request': <Request 'http://127.0.0.1:7788/' [GET]>, 'session': <NullSession {}>}}
执行了
③ 定义信号使用步骤：
第1步：自定义一个信号
导入from flask.signals import _signals， 自定义信号xxx=_signals.signal('xxxx')
第2步：写一个函数，由于是自定义的函数，所以要传入什么参数需要我们定义
第3步：将函数绑定给自定义的信号
第4步：编写函数触发的位置
from flask import Flask, render_template
from flask.signals import _signals
app = Flask(__name__)
app.debug = True
from datetime import datetime
# 1 自定义信号
my_signal = _signals.signal('xxx')
# 2 写一个函数
def task(time):
print('现在的时间为%s' % time)
# 3 绑定自定义的信号
my_signal.connect(task)
@app.route('/')
def home():
my_signal.send(datetime.now())
return render_template('home.html', name='duoduo')
if __name__ == '__main__':
app.run('127.0.0.1', 9977)
3 Django中的信号
(1) django的内置信号
Model signals
pre_init # django的modal执行其构造方法前，自动触发
post_init # django的modal执行其构造方法后，自动触发
pre_save # django的modal对象保存前，自动触发
post_save # django的modal对象保存后，自动触发
pre_delete # django的modal对象删除前，自动触发
post_delete # django的modal对象删除后，自动触发
m2m_changed # django的modal中使用m2m字段操作第三张表（add,remove,clear）前后，自动触发
class_prepared # 程序启动时，检测已注册的app中modal类，对于每一个类，自动触发
Management signals
pre_migrate # 执行migrate命令前，自动触发
post_migrate # 执行migrate命令后，自动触发
Request/response signals
request_started # 请求到来前，自动触发
request_finished # 请求结束后，自动触发
got_request_exception # 请求异常后，自动触发
Database Wrappers
connection_created # 创建数据库连接时，自动触发
（2）django中使用内置信号
第1步：写一个函数，由于信号触发时，会自动传入一些参数，所以该函数的参数最好写成 *args, **kwargs
第2步：绑定内置信号
第3步：等待被触发
1 写一个函数
def callBack(*args, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
2 绑定信号
#方式一
post_save.connect(callBack)
# 方式二
from django.db.models.signals import pre_save
from django.dispatch import receiver
@receiver(pre_save)
def my_callback(sender, **kwargs):
print("对象创建成功")
print(sender)
print(kwargs)
3 等待触发
十三、flask-script：命令行模块
1 简介
Flask-Script是一个用于编写命令行脚本的扩展，可以在Flask应用程序中定义和运行命令行命令
2 使用
① 安装
pip3 install flask-script
② 修改代码
run.py文件中
# 1 导入自定义命令模块
from flask_script import Manager
from myapp import app
# 2 生成命令对象
manager = Manager(app)
if __name__ == '__main__':
# 3 运行该脚本，run方法
manager.run()
③ 用命令启动
在项目目录下
python run.py runserver
3 自定义命令
① 自定制简单命令
@manager.command
# 导入自定义命令模块
from flask_script import Manager
from myapp import app
# 1 生成命令对象
manager = Manager(app)
# 2 定义 命令行命令
@manager.command
def my_command(a, b):
# 命令行参数的逻辑
c = int(a) + int(b)
print(c)
print('执行了')
if __name__ == '__main__':
manager.run()
- 终端中使用
python3 run.py my_command 3 4
------输出结果----
7
执行了
② 复杂命令
@manager.option
# 3 定义复杂命令
@manager.option('-i','--init',dest='init')
@manager.option('-c','--cmd',dest='cmd')
def com_command(init,cmd):
# python3 run.py com_command -i aaa -c bbb
# python3 run.py com_command --init ddd --cmd cccc
print(init,cmd)
