Falsk五

请求扩展

before_request：请求来了会走，依次从上往下执行，但是如果其中一个返回了响应对象，后续就不走了，视图函数也不走

after_request：　　请求走了，会从下往上依次执行，必须返回相应对象

假设：

　　写了3个before_request   第二个返回了响应对象

　　写了3个after_request  所有的after_request都会执行，从下往上

使用场景：

　　before_request 做一些拦截，判断

　　　　比较校验请求头中是否带token，user-agent

　　after_request在响应中加入

　　　　响应头中

　　　　响应cookie

　　　　修改相应体

before_first_request 老版本：新版本没有了，项目启动后第一次执行，后面就再不执行了

teardown_request

每个请求之后绑定一个函数，即使遇到异常

@app.teardown_request
def lqz(err):
    print(err) # 如果视图函数正常顺利运行，err是None的,如果视图函数出错了，err就是错误对象，一般用来做日志记录
    print('teardown_request')

 

errorhandler

路径不存在时404，服务器内部错误500

@app.errorhandler(404)  # 路径不存在
def error(arg):
    print('xxx')
    print(arg)
    return render_template('404.html')

@app.errorhandler(500)  # 服务器内部错误
def error(arg):
    return render_template('500.html')

 

标签：

temple_global

@app.template_global()
def sb(a1, a2):
    return a1 + a2
#{{sb(1,2)}}

 

过滤器：

template_filter

@app.template_filter()
def db(a1, a2, a3):
    return a1 + a2 + a3
#{{ 1|db(2,3)}}

 

蓝图

blueprint 翻译过来的：flask是要做成项目，放到多个文件夹中，使用蓝图划分目录

不使用蓝图划分目录：

 使用蓝图，划分目录

大型项目

小型项目

 

蓝图使用步骤：

1、在不同的视图函数中初始化蓝图

　　bp_user = Blueprint('user', __name__)

2、以后注册路由，写请求扩展，统一都用蓝图做（局部的，如果使用app写扩展请求，这是全局的）

 @bp_user.before_request
        def before():
            print('user的---》before')
        @bp_user.route('/login')
        def login():

3、在app中注册蓝图

　　app.register_blueprint(bp_home)

 

flask-session

之前用flask的session，加密之后放到cookie中，想把session放到redis中，django的session放到django-session表中

借助于第三方：flask-session 可以放在数据库中，文件中，redis中以redis为例

pip install flask-session

方式一：

from flask_session import RedisSessionInterface

import redis

conn = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379)

 app.session_interface = RedisSessionInterface(conn, 'session')

方式二：（继承第三方，通用方案：第三方提供的一个类，把app包裹一下，这个第三方就能用了）

from flask_session import Session
from redis import Redis

app.config['SESSION_TYPE'] = 'redis'
app.config['SESSION_REDIS'] = Redis(host='127.0.0.1', port='6379')
# app.config['SESSION_KEY_PREFIX'] = 'lqz' # 如果不写，默认以：SESSION_COOKIE_NAME 作为key
# app.config.from_pyfile('./settings.py')
Session(app) # 核心跟第一种方式一模一样

注意两个点

session的前缀如果不传，默认：

config.setdefault('SESSION_KEY_PREFIX', 'session:')

session的key理应该是 uuid，但是咱们还是三段式--》之前浏览器器中存在了

 

数据库连接池

flask使用pymysql

@app.route('/article')
def article():
    import pymysql
    from pymysql.cursors import DictCursor
    conn = pymysql.connect(user='root',
                           password="lqz123?",
                           host='127.0.0.1',
                           database='cnblogs',
                           port=3306)
    cursor = conn.cursor(DictCursor)
    # 获取10条文章
    sql = 'select id,name,url from article limit 10'
    cursor.execute(sql)
    # 切换
    res = cursor.fetchall()
    print(res)
    return jsonify({'code': 100, 'msg': '成功', 'result': res})

关于jsonify：Flask 使用json或者jsonify返回json响应数据的方法-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)

存在问题

1、原生pymsql操作，最好有个orm

2、并发问题：conn和cursor要做成单例，还是每个视图函数一个？

　　如果用单例，数据会错乱

　　咱们需要，每个视图函数拿一个连接，如果并发数过多，，mysql连接数就很多，使用连接池解决

 

解决上面两个问题

　　数据库连接池

　　创建一个全局池

　　每次进入视图函数，从池中取一个连接使用，使用完放回到池中，只要控制池的大小，就能控制mysql连接数

使用第三方数据库连接池，使用步骤：

　　1、安装pip install dbutils

　　2、使用：实例化得到一个池对象---》池是单例

from dbutils.pooled_db import PooledDB
        import pymysql
        POOL = PooledDB(
                creator=pymysql,  # 使用链接数据库的模块
                maxconnections=6,  # 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='127.0.0.1',
                port=3306,
                user='root',
                password='lqz123?',
                database='cnblogs',
                charset='utf8'
            )

　　3、在视图函数中导入使用

@app.route('/article')
    def article():
        conn = POOL.connection()

        cursor = conn.cursor(DictCursor)  #直接返回字典格式
        # 获取10条文章
        sql = 'select id,name,url from article limit 10'
        cursor.execute(sql)
        time.sleep(1)
        # 切换
        res = cursor.fetchall()   
        print(res)
        return jsonify({'code': 100, 'msg': '成功', 'result': res})

池版

@app.route('/article')
def article():
    conn = POOL.connection()

    cursor = conn.cursor(DictCursor)
    # 获取10条文章
    sql = 'select id,name,url from article limit 10'
    cursor.execute(sql)
    time.sleep(1)
    # 切换
    res = cursor.fetchall()
    print(res)
    return jsonify({'code': 100, 'msg': '成功', 'result': res})

非池版

@app.route('/article')
def article():
    import pymysql
    from pymysql.cursors import DictCursor
    conn = pymysql.connect(user='root',
                           password="lqz123?",
                           host='127.0.0.1',
                           database='cnblogs',
                           port=3306)
    cursor = conn.cursor(DictCursor)
    # 获取10条文章
    sql = 'select id,name,url from article limit 10'
    cursor.execute(sql)
    # 切换
    time.sleep(2)
    res = cursor.fetchall()
    print(res)
    return jsonify({'code': 100, 'msg': '成功', 'result': res})

关于fetchall和fetchone

如果select本身取的时候有多条数据时：

cursor.fetchone()：将只取最上面的第一条结果，返回单个元组如(‘id’,‘title’)，然后多次使用cursor.fetchone()，依次取得下一条结果，直到为空。

cursor.fetchall() :将返回所有结果，返回二维元组，如((‘id’,‘title’),(‘id’,‘title’)),

如果select本身取的时候只有一条数据时：

cursor.fetchone()：将只返回一条结果，返回单个元组如(‘id’,‘title’)。

cursor.fetchall() :也将返回所有结果，返回二维元组，如((‘id’,‘title’),),

python在mysql在使用fetchall或者是fetchone时，综合起来讲，fetchall返回二维元组（元组中含有元组），fetchone只返回一维元组

 

压测代码 jmeter工具 ---》Java

import requests
from threading import Thread

没有连接池

# 没有连接池
def task():
    # res = requests.get('http://127.0.0.1:8888/article')
    res = requests.get('http://127.0.0.1:8889/article')
    print(res.json())


if __name__ == '__main__':
    l = []
    for i in range(100):
        t = Thread(target=task)
        t.start()
        l.append(t)

    for i in l:
        i.join()

 

效果是：

　　使用池的连接数明显小

　　不使用池的连接数明显很大

 

查看数据库连接数

show status like %Threads%。

 django的mysql操作，没有连接池，一个请求就是一个新的连接

django中引入连接池，自行搜索

flask后期，使用sqlalchemy，自带连接池，这个不需要咱们处理了

 

wtforms

生成表单，做数据校验

django，forms组件，django内置的

1、写个类，继承form，在里面写字段

2、request.POST要校验的数据

form=MyForm(request.Post)   form.is_valiad()

3、可以在模板上，快速生成form表单

wtform就是用来做表单校验，和生成表单

 

flask-script---》新版本不用了

flask老版本中，没有命令运行项目，自定制命令

flask-script解决了这个问题：flask项目可以通过命令运行，可以定制命令

新版的flask，官方支持定制命令，click定制命令，这个模块就弃用了

 flask-migrate 老版本基于flask-script，新版本基于flask-click写的

使用步骤：

1 pip3 install  Flask-Script==2.0.3

2 pip3 install flask==1.1.4

3 pip3 install markupsafe=1.1.1

4 使用

from flask_script import Manager
    manager = Manager(app)
    if __name__ == '__main__':
        manager.run()

5、自定制命令

@manager.command
    def custom(arg):
        """自定义命令
        python manage.py custom 123
        """
        print(arg)

6、执行自定制命令

python manage.py custom 123

具体使用

如果运行不了：报错 from flask._compat import text_type，降版本

1 pip3 install  Flask-Script==2.0.3

2 pip3 install flask==1.1.4

3 pip3 install markupsafe=1.1.1

from flask import Flask
from flask_script import Manager

app = Flask(__name__)
app.debug = True
manager = Manager(app)

自定制命令

@manager.command
def custom(arg):
    """自定义命令
    python manage.py custom 123
    """
    print(arg)

@manager.option('-n', '--name', dest='name')
@manager.option('-u', '--url', dest='url')
def cmd(name, url):
    """
    自定义命令（-n也可以写成--name）
    执行： python manage.py  cmd -n lqz -u xxxx
    执行： python manage.py  cmd --name lqz --url xxx
    """
    print(name, url)

比如定制一个命令---》导入初始化的省市的数据

比如定制一个命令---》传入一个excel---》把excel的数据同步到mysql表中---》openpyxl

 

新版本启动了（基于click）

flask自己有，基于click

　　运行flask flask --app py文件名字:app run

使用步骤：

1、flask 运行项目flask --app py文件名字:app run

2、定制命令

@app.cli.command("create-user")
@click.argument("name")
def create_user(name):
    print(name)

命令行中执行

flask --app 7-flask命令:app create-user lqz
# 简写成 前提条件是 app所在的py文件名字叫 app.py
flask create-user lqz

 

django中自定制命令

1、app下新建文件夹

　　management/commands/

2、在该文件夹下新建py文件，随便命名（命令名）

3、在py文件中写代码

from django.core.management.base import BaseCommand
class Command(BaseCommand):
    help = '命令提示'
    def handle(self, *args, **kwargs):
        命令逻辑  

4、使用命令

python manage.py  py文件(命令名)

 

信号

https://flask.palletsprojects.com/en/3.0.x/signals/

Flask框架中的信号基于blinker，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

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

通过内置信号，可以实现跟请求扩展类似的功能，但是他们是不同的方案，信号更丰富

signal：信号--》flask中的信号，django中也有

Semaphore ：信号量，多把锁

https://zhuanlan.zhihu.com/p/489305763

import threading
def task(semaphore):
    # 请求访问资源
    semaphore.acquire()
    try:
        # 访问共享资源
        print("Accessing shared resource")
    finally:
        # 释放资源
        semaphore.release()

# 创建Semaphore对象
semaphore = threading.Semaphore(5)

# 创建50个线程
threads = [threading.Thread(target=access_resource, args=(semaphore,)) for _ in range(50)]

# 启动线程
for thread in threads:
    thread.start()

# 等待所有线程结束
for thread in threads:
    thread.join()

 内置信号使用

内置信号机制实现

第一步：写一个函数

def render_logger(*args, **kwargs):
    print(args)
    print(kwargs)
    # kwargs.get('template')
    app.logger.info('模板渲染了')

第二步：跟内置信号绑定

signals.template_rendered.connect(render_logger)

第三步：正常操作，等信号触发

 

自定义信号

自定义信号

第一步：定义自定义信号

from flask.signals import _signals

print_args = _signals.signal('print_args')

第二步：写一个函数

def lqz(*args, **kwargs):
    print(args)
    print(kwargs)
    print('我执行了')

第三步：绑定信号

print_args.connect(lqz)

第四步：触发信号

@app.route('/home')
def home():
    print('xxxxxxxxx')
    # 第四步：触发信号
    print_args.send(value='xxxxxxxxx')
    return 'home'

信号的实际用途

1、新增一个用户，给管理员发条邮件

2、banner表中插入数据，就删除缓存

3、只要mysql增加一条数据，就把数据同步到es中

 

django中如何使用信号

banner表中插入数据，就删除缓存  伪代码

1、定义一个函数

from django.db.models.signals import pre_save
def callBack(*args **kwargs):
    print(args)
    print(kwargs)
    instance=kwargs.get('instance') # 新增的对象
    # 通过对象，判断是增加的哪个表中的数据
    #删缓存

2、跟内置信号绑定

pre_save.connect(callBack)

3 等待内置信号触发

 

flask-cache

https://flask.palletsprojects.com/en/3.0.x/patterns/caching/