18、flask-进阶-插件-缓存flask-caching - 钩子函数(中间件)

1.认识flask-caching插件

使用插件

1.安装

$ flask install flask-caching

2.初始化
在exts.py中导入并初始化

from flask_caching import Cache


#初始化插件
cache = Cache(config={
    'CACHE_TYPE': 'simple'  # 缓存类型

})

#和app对象绑定
def init_exts(app):
    cache.init_app(app)

3.在视图函数中使用
views.py

import time

from flask import Blueprint
from .models import *
from .exts import cache #导入


#创建蓝图（路由）
blue = Blueprint('user', __name__)


# 使用缓存cache
@blue.route('/')
# 给视图函数加缓存 20s，在第一次访问这个路由函数的时候，会调用视图函数，然后把返回值缓存起来,
#以后再访问这个路由函数的时候，直接从缓存中取值，不用再调用视图函数了
@cache.cached(timeout=20)
def index():
    print('Index')
    
    #第一次访问时会加载5秒才会输出 index、第二次访问后就不需要加载5s，直接输出 index，过了 20s 后才会继续加载5s 
    time.sleep(5)    
    return 'index'

---

2.钩子

• 什么是钩子（中间件Middleware）

钩子或叫钩子函数、是指在执行函数和目标函数之间挂载的函数、框架开发者给调用方提供一个point-挂载点、是一种AOP切面编程的思想

• 常用的钩子函数：

1. before_first_request: 处理第一次请求之前执行
2. before_request:在每次请求之前执行、通常使用这个钩子函数处理一些变量、实现反爬
3. after_request:注册一个函数，如果没有未处理的异常抛出、在每次请求之后运行
4. teardown_appcontext:当APP上下文被移除之后执行的函数、可以进行数据库的提交或者回滚

• 以下是案例，使用爬虫与反爬机制说明
  views.py

import time

from flask import Blueprint, request
from .models import *
from .exts import cache #导入


#创建蓝图（路由）
blue = Blueprint('user', __name__)


# 使用缓存cache
@blue.route('/')
# 给视图函数加缓存 20s，在第一次访问这个路由函数的时候，会调用视图函数，
# 然后把返回值缓存起来，以后再访问这个路由函数的时候，直接从缓存中取值，不用再调用视图函数了
@cache.cached(timeout=20)
def index():
    print('Index')

    time.sleep(5)
    return 'index'


# 钩子函数的使用 - 中间件
# before_request:每一次请求其他路由前都会先执行该函数
@blue.before_request
def before():
    print('before_request')

    # request对象
    print(request.path)         # 访问的路由
    print(request.method)       # 请求的方法
    print(request.remote_addr)  # 客户端的ip地址

    # 实现反爬机制
    # 如果是python脚本请求就会返回类似：python-requests/2.32.3 的user_agent
    # 如果是正常的浏览器请求就会返回类似：Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/115.0.0.0 Safari/537.36 的user_agent
    print(request.user_agent)   # 客户端的user_agent

    if "python" in request.user_agent.string:
        #进行拦截，如果是爬虫，就返回一个提示，不再进入视图函数
        return '你在使用爬虫，反爬机制,再见'

    # 针对ip做反爬机制
    ip = request.remote_addr

    #cache.get()    # 获取缓存
    #cache.set()    # 设置缓存
    if cache.get(ip):
        return '你访问的太频繁，请稍后再试'
    else:
        # 对每个ip设置一个缓存、一秒内不让重复访问
        cache.set(ip, 'value', timeout=1)

spider爬虫

用来模仿爬虫

import requests

# # 简单请求
# res = requests.get('http://127.0.0.1:5000/')
# print(res.text)


# 模仿爬虫重复请求多次
for i in range(10):
    res = requests.get('http://127.0.0.1:5000/')
    print(res.text)