Flask (二) cookie 与 session 模型

会话技术

Cookie

客户端端的会话技术

cookie本身由浏览器保存，通过Response将cookie写到浏览器上，下一次访问，浏览器会根据不同的规则携带cookie过来

​

特点:

    - 客户端会话技术，浏览器的会话技术

    - 数据全都是存储在客户端中

    - 存储使用的键值对结构进行的存储

    - 特性

        - 支持过期时间

        - 默认会自动携带本网站的所有cookie

        - 根据域名进行cookie存储

        - 不能跨域名

        - 不能跨浏览器

    - Cookie是通过服务器创建的Response来创建的

 设置cookie:

    response.set_cookie(key,value[,max_age=None,exprise=None)]

        max_age: 整数，指定cookie过期时间

        expries: 整数，指定过期时间，可以指定一个具体日期时间

        max_age和expries两个选一个指定

​

 获取cookie:

    request.cookie.get(key)

​

 删除cookie

    response.delete_cookie(key)

 

session

服务器端会话技术,依赖于cookie

特点:

    - 服务端的会话技术

    - 所有数据存储在服务器中

    - 默认存储在内存中

        - django是默认做了数据持久化（存在了数据库中）

    - 存储结构也是key-value形势，键值对

    - session 是离不开cookie的

​

常用操作:

    设置session

        session[‘key’] = ‘value’ 

    获取session

        session.get(key,default=None) 根据键获取会话的值

    删除session

        pop(key) 删除某一值  

        clear()   清除所有

模板Template

模板是呈现给用户的界面

​

在MVT中充当T的角色，实现了VT的解耦，开发中VT有这N:M的关系，一个V可以调用任意T，一个T可以被任意V调用

模板处理分为两个过程

  1. 加载

  2. 渲染

​

模板代码包含两个部分

  1. 静态HTML

  2. 动态插入的代码段

 

Jinja2

Flask中使用Jinja2模板引擎

Jinja2由Flask作者开发

  一个现代化设计和友好的Python模板语言

  模仿Django的模板引擎

​

优点

  速度快，被广泛使用

  HTML设计和后端Python分离

  减少Python复杂度

  非常灵活，快速和安全

  提供了控制，继承等高级功能

模板语法

模板语法主要分为两种

  变量

  标签

​

模板中的变量  {{ var }}

  视图传递给模板的数据

  前面定义出来的数据

  变量不存在，默认忽略

​

模板中的标签  {% tag  %}

  控制逻辑

  使用外部表达式

  创建变量

  宏定义

 

结构标签

block 块操作

  父模板挖坑，子模板填坑 

  {% block xxx %}

  {% endblock %}

​

extends 继承

  {% extends ‘xxx’ %}

  继承后保留块中的内容

  {{ super() }}

​

include

  包含，将其他html包含进来，体现的是由零到一的概念

  {% include ’xxx’ %}

​

marco

  宏定义，可以在模板中定义函数，在其它地方调用

  {% marco hello(name) %}

      {{ name }}

  {% endmarco %}

宏定义可导入

  {% from ‘xxx’ import xxx %}

 

循环

for

  {% for item in cols %}

    AA  

  {% else %}

    BB

  {% endfor %}

​

可以使用和Python一样的for…else

也可以获取循环信息 loop

loop.first

loop.last

loop.index  

loop.index0

loop.revindex  

loop.revindex0

 

过滤器

语法  

  {{ 变量|过滤器|过滤器… }}

capitalize

lower

upper

title

trim

reverse

striptags 渲染之前，将值中标签去掉

​

safe

default(1)

last

first

length

sum

sort

...

 

 

模型Model

Flask模型

Flask默认并没有提供任何数据库操作的API

我们可以选择任何适合自己项目的数据库来使用

Flask中可以自己的选择数据，用原生语句实现功能，也可以选择ORM（SQLAlchemy，MongoEngine）

​

原生SQL缺点

  代码利用率低，条件复杂代码语句越长，有很多相似语句

  一些SQL是在业务逻辑中拼出来的，修改需要了解业务逻辑

  直接写SQL容易忽视SQL问题

 

ORM

将对对象的操作转换为原生SQL

优点

  易用性，可以有效减少重复SQL

  性能损耗少

  设计灵活，可以轻松实现复杂查询

  移植性好

​

python的ORM（SQLAlchemy）

针对于Flask的支持

  pip install flask-sqlalchemy

​

数据库连接

    dialect+driver://username:password@host:port/database

dialect: 数据库实现

driver: 数据库的驱动

username: 用户名 

password: 密码

host: 主机

port: 端口

database: 数据库

 

连接SQLite

 

连接数据库需要指定配置

    app.config[‘SQLALCHEMY_DATABASE_URI’] = DB_URI

    app.config[‘SQLALCHEMY_TRAKE_MODIFICATIONS’]=False 

    禁止对象追踪修改

​

SQLite数据库连接不需要额外驱动，也不需要用户名和密码

​

SQLite连接的URI

    DB_URI = sqlite:///sqlite3.db

​

db = SQLAlchemy()

db.init_app(app)

 

连接MySQL

USERNAME=‘root’

PASSWORD=‘root’

HOSTNAME = ’localhost’

PORT=‘3306’

DATABASE=‘HelloFlask’

​

DB_URI=‘mysql+pymsql://{}:{}@{}:{}/{}’.format(

  USERNAME,

  PASSWORD,

  HOSTNAME,

  PORT,

  DATABASE)

 

创建模型

class Person(db.Model):

    __tablename__=‘person’

    id = db.Column(db.Integer,primary_key=True)

    name = db.Column(db.String(16),unique=True)

字段类型

    Integer

    Float

    String

常用约束

    primary_key

    autoincrement

    unique

    default

​

数据操作

    创建数据库

        db.create_all()

​

    删除数据库

        db.drop_all()

​

    在事务中处理，数据插入

        db.session.add(object)

        db.session.commit()

​

    获取所有数据

        Person.query.all()