1 请求与响应
1.1 请求对象
def index():
# 请求对象，是全局的，需要导入,这个全局的request，在哪个视图函数中，就是当次的request对象，不会乱
# request.method 提交的方法
print(request.method)
# request.args get请求提及的数据
print(request.args)
print(request.args.get('name'))
# request.form post请求提交的数据
print(request.form)
# request.values post和get提交的数据总和
print(request.values)
# request.cookies 客户端所带的cookie
print(request.cookies)
# request.headers 请求头
print(request.headers)
print('------')
# request.path 不带域名，请求路径
print(request.path)
# request.full_path 不带域名，带参数的请求路径
print(request.full_path)
# request.script_root
print('服务端：', request.script_root)
# request.url 带域名带参数的请求路径
print(request.url)
# request.base_url 带域名请求路径
print(request.base_url)
# request.url_root 域名
print(request.url_root)
# request.host_url 域名
print(request.host_url)
# request.host 127.0.0.1:500
print(request.host)
# request.files
print(request.files)
# obj = request.files['files']
# obj.save('./xx.jpg')
print(request.data) # django的body
return 'hellod'
1.2 响应对象
@app.route('/',methods=['GET','POST'])
def index():
# 1四件套
# -render_template
# -redirect
# -jsonify
# -''
# 2写入响应头-->没有响应对象，先做出一个响应对象
# from .wrappers import Response
res='helloe'
res=make_response(res)
# 往Response的对象中，放入响应头
res.headers['name']='lqz'
# 3 写入cookie
# res.set_cookie('xx','xx')
res.delete_cookie('xx')
'''
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）
'''
return res
1.3 前后端分离和混合
# 前后端混合，cookie 是后端写入的
- res.set_cookie('xx','xx') 混合都是这么写的，这样写了，浏览就会把cookie保存到cookie中
-本质是后端把cookie放到响应头中，浏览器读到响应头中有cookie，把cookie写入到浏览器中
# 前后端分离后
-直接把客户端要存到cookie中的数据，放到响应体中
-前端(浏览器，app，小程序)，自己取出来，放到相应的位置
浏览器使用js自己写入到cookie
app 自己使用代码写入到某个位置
2 session的使用和原理
2.1 session的使用
# 放值 视图函数中
导入全局的session
session['name']='bxf'
# 取值 视图函数中
导入全局的session
print(session['name'])
2.2 源码分析
# django 的这一套，都在 from django.contrib.sessions.middleware import SessionMiddleware
# flask 在flask源码中
-请求来了，会执行 app()
# 整个flask，从请求进来，到请求走的整个流程
def wsgi_app(self, environ, start_response):
ctx = self.request_context(environ)
try:
try:
ctx.push() # 它的源码
response = self.full_dispatch_request()
except Exception as e:
error = e
response = self.handle_exception(e)
except:
error = sys.exc_info()[1]
raise
return response(environ, start_response)
finally:
ctx.pop(error)
# ctx.push 的 373行左右
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)
# app.session_interface 就是Flask对象中有个session_interface对象
SecureCookieSessionInterface()
-open_session：请求来了，从cookie中取出三段串，反序列化解密放到session中
-save_session：请求走了，把session字典中的值，序列化加密，放到cookie中
# open_session:请求来了执行
def open_session(self, app, request) :
s = self.get_signing_serializer(app)
if s is None:
return None
# val 就是取出的三段:eyJhZ2UiOiIxOSIsIm5hbWUiOiJscXoifQ.Y5ac9g.vOomQFqFuaqXWqRQhvSNyc61UIk
val = request.cookies.get('session')
if not val:
return self.session_class()
max_age = int(app.permanent_session_lifetime.total_seconds())
try:
data = s.loads(val, max_age=max_age)
return self.session_class(data)
except BadSignature:
return self.session_class()
# 请求走了，执行save_session
def save_session(self, app, session, response):
name = self.get_cookie_name(app)
domain = self.get_cookie_domain(app)
path = self.get_cookie_path(app)
secure = self.get_cookie_secure(app)
samesite = self.get_cookie_samesite(app)
httponly = self.get_cookie_httponly(app)
if not session: # 如果视图函数放了，不为空 session['name']='lqz'
if session.modified: #
response.delete_cookie(
name,
domain=domain,
path=path,
secure=secure,
samesite=samesite,
httponly=httponly,
)
return
if session.accessed:
response.vary.add("Cookie")
if not self.should_set_cookie(app, session):
return
expires = self.get_expiration_time(app, session)
# 序列化---》加密了
val = self.get_signing_serializer(app).dumps(dict(session)) # type: ignore
# 三段：
response.set_cookie(
name, # session
val, # 三段：
expires=expires,
httponly=httponly,
domain=domain,
path=path,
secure=secure,
samesite=samesite,
)
# 总结：session的执行流程
1 请求来的时候，会执行open_session--->取出cookie，判断是否为空，如果不为空，把它反序列化，解密---》字典---》转到session对象中----》视图函数
2 请求走的时候,会执行save_session---->把session转成字典----》序列化加密--》三段---》放到cookie中
3 闪现
# flash 翻译过来叫闪现
# 作用：
访问a页面，出了错，重定向到了b页面，要在b页面线上a页面的错误信息
在某个请求中放入值，另一个请求中取出，取出来后就没了
# 使用
设置值：
flash('不好意思，没有权限看')
可以用多次
取值：取出列表
get_flashed_messages()
# 使用方式二：分类设置和获取
设置值：
flash('钱钱钱',category='lqz')
flash('666',category='c1')')
可以用多次
取值：取出列表
errors = get_flashed_messages(category_filter=['lqz'])
4 补充异步
# 异步框架 FastAPi
async def index():
print('sdfasd')
a++
await xxx # io操作
async def goods():
pass
# 框架之前的web框架，开启进程，线程---》一条线程会运行多个协程函数----》协程函数中遇到io，读到await关键字，就会切换到别的协程函数
# 一旦使用了异步，以后所有的模块，都要是异步
-pymysql ：同步的
-redis ：同步
-aiomysql：异步
-aioredis：异步
-在fastapi或sanic中，要操作mysql，redis要使用异步的框架，否则效率更低
-django 3.x 以后页支持async 关键字
-没有一个特别好异步的orm框架
-sqlalchemy在做
-tortoise-orm
https://tortoise-orm.readthedocs.io/en/latest/index.html
# aiomysql
import asyncio
import aiomysql
loop = asyncio.get_event_loop()
async def test_example():
conn = await aiomysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306,
user='root', password='', db='mysql',
loop=loop)
cur = await conn.cursor()
await cur.execute("SELECT Host,User FROM user")
print(cur.description)
r = await cur.fetchall()
print(r)
await cur.close()
conn.close()
loop.run_until_complete(test_example())
# aioredis
import aioredis
import asyncio
class Redis:
_redis = None
async def get_redis_pool(self, *args, **kwargs):
if not self._redis:
self._redis = await aioredis.create_redis_pool(*args, **kwargs)
return self._redis
async def close(self):
if self._redis:
self._redis.close()
await self._redis.wait_closed()
async def get_value(key):
redis = Redis()
r = await redis.get_redis_pool(('127.0.0.1', 6379), db=7, encoding='utf-8')
value = await r.get(key)
print(f'{key!r}: {value!r}')
await redis.close()
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(get_value('key')) # need python3.7
5 请求扩展
# 在请求进入视图函数之前，执行一些代码
# 请求出了视图函数以后，执行一些代码
# 类似于django的中间件完成的功能
# 7个装饰器
# 1 before_request:在请求进视图函数之前执行
多个的话，会从上往下，依次执行， django:process_request
如果返回四件套之一，就直接返回了
在这里面，正常使用request对象
#2 after_request:在请求从视图函数走之后执行
多个的话，会从下往上，依次执行， django:process_response一样
要有参数，和返回值，参数就是response对象，返回值也必须是resposne对象
session，request 照常使用
向响应头写东西？向cookie中写东西
# 3 before_first_request：项目启动后，第一次访问会执行，以后再也不执行了
可以做一些初始化的操作
# 4 teardown_request:每一个请求之后绑定一个函数，即使遇到了异常，每个请求走，都会执行，记录错误日志
@app.teardown_request
def tear_down(e):
print(e) # 如果有异常，这是异常对象
print('我执行了')
#5 errorhandler路径不存在时404，服务器内部错误500
# @app.errorhandler(404)
# def error_404(arg):
# print('404会执行我')
# # return "404错误了"
# return render_template('404.html')
@app.errorhandler(500) # debug为False请情况下才能看到
def error_500(arg):
print('500会执行我')
return "服务器内部错误"
# 6 template_global 标签 ，在模板中用 {{sb(1,2)}}
@app.template_global()
def sb(a1, a2):
return a1 + a2
# 7 template_filter过滤器 在模板中用 {{10|db(1,2)}}
@app.template_filter()
def db(a1, a2, a3):
return a1 + a2 + a3
6 蓝图
# blueprint:对目录进行划分，因为之前所有代码都写在一个py文件中，后期肯定要分到多个文件中
# 蓝图就是为了划分目录的
# 使用步骤：
-1 在不同的view的py文件中，定义蓝图
-2 使用app对象，注册蓝图
-3 使用蓝图，注册路由，注册请求扩展
# 不用蓝图划分目录
# 目录结构
flask_blueprint
-static # 静态文件存放位置
-templates # 模板存放位置
-user.html # 用户html页面
-views # 视图函数的py文件
-__init__.py # 里面定义了Flask的app对象
goods.py # 商品相关视图
user.py # 用户相关视图
app.py #启动文件
# 蓝图小型项目
flask_blueprint_little # 项目名
-src # 项目代码所在路径
-__init__.py # app对象创建的地方
-templates # 模板
-user.html
-static # 静态文件
-views # 视图函数存放位置
-user.py # 用户相关视图
-order.py # 订单相关视图
-manage.py # 启动文件
# 大型项目
flask_blurprint_big # 项目名字
-src # 项目代码所在位置
-__init__.py # src的init，falsk，app实例化
-settings.py # 配置文件
-admin # 类似于django的admin app
-__init__.py # 蓝图初始化
-template # 模板
-backend.html
-static # 静态文件
-xx.jpg
-views.py # 视图层
-models.py # models层，后期咱们表模型
-api
-__init__.py
-template
-static
-models.py
-views.py
-manage.py # 启动文件
7 g对象
# g ：global缩写，是关键字，不能用，就写成了g，对象，是一个全局对象，当此请求过程中，一直有效
# 作用：上下文
-其实是请求的上下文，从请求进来，就有，到请求走了，一直存在，所以在当次请求过程中，如果调用别的函数，不需要把参数传入，只需要放到g对象中，在别的函数中直接使用g获取即可
# djagno中有没有这个东西？
request.context
# 为什么不把变量放到request对象中？
担心把requets原来的属性替换掉
# g对象和session有什么区别
-g只针对于当次请求
-session针对于所有请求
8 flask-session使用
# flask内置的session，把数据加密后保存到浏览器了
# 能不能自己写个session的类，重写open_session和save_session，把数据保存到服务端的redis中
# 第三方：flask-session已经把这事干了，可以放到文件，redis，mongodb，关系型数据库
# 下载：
pip3 install -U flask-session # 升级安装
# 使用：
#方式一： 以后会保存到redis中
from flask_session.sessions import RedisSessionInterface
from redis import Redis
conn=Redis(host='127.0.0.0',port=6379)
# app.session_interface = RedisSessionInterface(redis=None, key_prefix='lqz')
app.session_interface = RedisSessionInterface(redis=conn, key_prefix='lqz')
# 在视图函数中使用即可
@app.route('/')
def index():
session['name'] = 'pyy'
return 'hello'
# 方式二： 通用方案，以后集成第三方插件，大致都按这个流程
from flask_session import Session
#配置文件
app.config.from_pyfile('settings.py')
# from redis import Redis
# app.config['SESSION_TYPE'] = 'redis'
# app.config['SESSION_REDIS'] = Redis(host='127.0.0.1',port='6379')
Session(app) # 导入一个类，把app传入
# 方案二，源码分析
本质在 Session(app)--->就是根据配置文件，生成 RedisSessionInterface 对象，赋值给app.session_interface
# 1 如何配置session的过期时间
配置文件：PERMANENT_SESSION_LIFETIME = timedelta(seconds=10)
# 2 如何让cookie，关闭浏览器就失效
# expires 设置为None，就是浏览器关闭cookie就失效了
res = make_response('hello')
res.set_cookie('name', 'lqz', expires=None)
#session设置的cookie，关闭浏览器失效
-使用方式一：app.session_interface = RedisSessionInterface(redis=conn, key_prefix='lqz',permanent=False)
-使用方式二：配置文件加入
SESSION_PERMANENT=False
9 数据库连接池
9.1 flask中集成mysql
import pymysql
app = Flask(__name__)
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='123', database='rbac')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('select * from rbac_prat')
res = cursor.fetchall()
print(res)
cursor.close()
conn.close()
9.2 上面代码存在的问题
# 每个请求过来，都打开mysql链接，操作，操作完了，关闭链接
# 如果并发量很高，如果有1w个并发，要开1w mysql的链接，mysql顶不住
-django就是这么做的
# 解决方案：使用，把连接对象和cursor定义成全局的
-每个视图函数使用同一个cursor,这样会错乱
9.3 使用数据库连接池
# 使用第三方的：DBUtils ，创建数据库连接池
# pip3 install -U DBUtils
# 使用步骤
#第一步：在py中实例化一个池
from dbutils.pooled_db import PooledDB
import pymysql
# 1 实例化得到对象
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=0, # 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='123',
database='cnblogs',
charset='utf8'
)
# 第二步：在视图函数中使用池
from db import POOL
@app.route('/boys')
def boys():
# 第一步，从连接池中取一个链接
conn = POOL.connection()
cursor = conn.cursor()
time.sleep(0.01)
cursor.execute('select * from article')
res = cursor.fetchall()
print(res)
return jsonify(res)
# 总结，
如果使用池：无论客户端连接数有多大，mysql的连接数，最多就是6个
如果不使用池：mysql的连接数会过大，把mysql崩掉
# 压力测试：客户端代码
import requests
from threading import Thread, get_ident
def task():
res = requests.get('http://127.0.0.1:8080/boys')
print('线程id号为：%s，获取的数据为：' % str(get_ident()), res.json())
if __name__ == '__main__':
for i in range(5000):
t = Thread(target=task)
t.start()
#链接mysql 查看连接数
show status like 'Threads%'
10 wtfroms(了解)
# 跟 django中学过的forms组件是一个东西
#作用：
1 校验数据
2 渲染错误信息
3 渲染页面
#第三方：下载
pip3 install wtfroms
10.1 python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
from wtforms.fields import choices
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'}
)
class RegisterForm(Form):
name = simple.StringField(
label='用户名',
validators=[
validators.DataRequired()
],
widget=widgets.TextInput(),
render_kw={'class': 'form-control'},
default='pyy'
)
pwd = simple.PasswordField(
label='密码',
validators=[
validators.DataRequired(message='密码不能为空.')
],
widget=widgets.PasswordInput(),
render_kw={'class': 'form-control'}
)
pwd_confirm = simple.PasswordField(
label='重复密码',
validators=[
validators.DataRequired(message='重复密码不能为空.'),
validators.EqualTo('pwd', message="两次密码输入不一致")
],
widget=widgets.PasswordInput(),
render_kw={'class': 'form-control'}
)
email = simple.EmailField(
label='邮箱',
validators=[
validators.DataRequired(message='邮箱不能为空.'),
validators.Email(message='邮箱格式错误')
],
widget=widgets.TextInput(input_type='email'),
render_kw={'class': 'form-control'}
)
gender = choices.RadioField(
label='性别',
choices=(
(1, '男'),
(2, '女'),
),
coerce=int # “1” “2”
)
city = choices.SelectField(
label='城市',
choices=(
('bj', '北京'),
('sh', '上海'),
)
)
hobby = choices.SelectMultipleField(
label='爱好',
choices=(
(1, '篮球'),
(2, '足球'),
),
coerce=int
)
favor = choices.SelectMultipleField(
label='喜好',
choices=(
(1, '篮球'),
(2, '足球'),
),
widget=widgets.ListWidget(prefix_label=False),
option_widget=widgets.CheckboxInput(),
coerce=int,
default=[1, 2]
)
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(RegisterForm, self).__init__(*args, **kwargs)
self.favor.choices = ((1, '篮球'), (2, '足球'), (3, '羽毛球'))
def validate_pwd_confirm(self, field):
"""
自定义pwd_confirm字段规则，例：与pwd字段是否一致
:param field:
:return:
"""
# 最开始初始化时，self.data中已经有所有的值
if field.data != self.data['pwd']:
# raise validators.ValidationError("密码不一致") # 继续后续验证
raise validators.StopValidation("密码不一致") # 不再继续后续验证
@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)
@app.route('/register', methods=['GET', 'POST'])
def register():
if request.method == 'GET':
form = RegisterForm(data={'gender': 2, 'hobby': [1, ]}) # initial
return render_template('register.html', form=form)
else:
form = RegisterForm(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('register.html', form=form)
if __name__ == '__main__':
app.run()
10.2 html代码
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
</head>
<body>
<h1>用户注册</h1>
<form method="post" novalidate style="padding:0 50px">
{% for field in form %}
<p>{{field.label}}: {{field}} {{field.errors[0] }}</p>
{% endfor %}
<input type="submit" value="提交">
</form>
</body>
</html>
<!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>
11 信号
# 信号和信号量
# 信号量：Semaphore:信号量可以理解为多把锁，同时允许多个线程来更改数据
# 信号：signal：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
# 有什么用？
-代码耦合性低
-before_render_template ：只要模板渲染就会执行，记录日志，login页面被渲染了多少次
-统计今天用户访问量
-User表只要删除记录，就干个什么事
-向banner表存数据，双写一致性问题：定时更新
# django得信号：https://www.cnblogs.com/liuqingzheng/articles/9803403.html
# 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）
message_flashed = _signals.signal('message-flashed') # 调用flashed在其中添加数据时，自动触发
appcontext_tearing_down = _signals.signal("appcontext-tearing-down")
appcontext_pushed = _signals.signal("appcontext-pushed")
appcontext_popped = _signals.signal("appcontext-popped")
# 使用步骤：
1 定义函数
2 跟内置信号绑定：signals.before_render_template.connect(before_render)
3 等待信号被触发
# 自定义信号
使用步骤：
1 定义一个自定义信号
2 定义一个函数
3 函数跟自定义信号绑定
4 某种情况下触发信号的执行
# 自定义信号使用：
### 自定义信号
# 第一步：定义要给信号
lqz = _signals.signal('lqz')
# 第二步：定义函数
def test(*args, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
print('我执行了')
# 第三步：绑定自定义的信号
lqz.connect(test)
# 第四步：触发自定义的信号
12 多app应用（了解）
from flask import Flask
from werkzeug.serving import run_simple
from werkzeug.middleware.dispatcher import DispatcherMiddleware
app01 = Flask('app01')
app02 = Flask('app02')
@app01.route('/index')
def index():
return "app01"
@app02.route('/index2')
def index2():
return "app2"
dm = DispatcherMiddleware(app01, {'/sec': app02, })
if __name__ == '__main__':
run_simple('localhost', 5000, dm)
# 内部如何执行：
'''
1 请求来了，会执行dm(environ,start_response)
2 dm的__call__ 根据请求的地址，拿到不同的app，执行app(environ,start_response)--->Flask的__call__
'''
13 flask-script
# flask 的一个第三方插件，完成像django 的 python manage.py runserver 命令操作
# 下载：
pip3 install flask-script
Flask==2.2.2
Flask_Script==2.0.3
# django 中自定义命令
-第一步：在app中新建包：management
-第二步：在management下新建包：commands
-第三步：commands新建py文件，py文件名就是命令名 init.py
-第四步：init.py写入
from django.core.management.base import BaseCommand, CommandError
class Command(BaseCommand):
def add_arguments(self, parser):
parser.add_argument('--name', type=str) # 指令接受的参数列表，参数名左边有两个减号，可以添加类型限制
def handle(self, *args, **options):
name = options['name']
# 执行这个命令的逻辑是什么
# python manage.py init --name=lqz
from flask import Flask
from flask_script import Manager
app = Flask('app01')
# 使用第三方模块
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 http://www.oldboyedu.com
执行： python manage.py cmd --name lqz --url http://www.oldboyedu.com
"""
print(name, url)
# 后期可以自己定制一些命令
@app.route('/index')
def index():
return "app01"
if __name__ == '__main__':
manager.run()
14 threading.local
# threading.local 对象
# 多个线程操作同一个变量，如果不加锁，会出现数据错乱问题
# 作用：
线程变量，意思是threading.local中填充的变量属于当前线程，该变量对其他线程而言是隔离的，也就是说该变量是当前线程独有的变量。threading.local为变量在每个线程中都创建了一个副本，
那么每个线程可以访问自己内部的副本变量
# 但是 多个线程同时操作 threading.local 对象 就不会出现数据错乱
-java：ThreadLocal
-python：threading.local
###不使用local对象
# 不用local,会出现数据错乱问题，除非加锁解决
# from threading import Thread
# import time
# from threading import Lock
#
# lqz = -1
# lock = Lock()
#
# def task():
# lock.acquire()
# global lqz
# tem = lqz
# time.sleep(0.0001)
# lqz = tem + 1
# print('---', lqz)
#
# lock.release()
#
#
# for i in range(10):
# t = Thread(target=task)
# t.start()
#
# print(lqz)
####演示2
# from threading import Thread
# import time
# from threading import Lock
# lock = Lock()
# lqz = -1
# def task(arg):
# # lock.acquire()
# global lqz
# lqz = arg
# time.sleep(0.01)
# print(lqz)
# # lock.release()
#
# for i in range(10):
# t = Thread(target=task,args=(i,))
# t.start()
# 使用local
from threading import Thread,get_ident
from threading import local
import time
# 特殊的对象
lqz = local()
def task(arg):
# 对象.val = 1/2/3/4/5
lqz.value = arg
time.sleep(0.1)
print('第：%s条线程的值为：%s'%(get_ident(),lqz.value))
for i in range(10):
t = Thread(target=task, args=(i,))
t.start()
15 自定义local支持线程和协程
# flask 的request，和session 都是全局的，但是我们在不同的视图函数中使用的 是正对于当前这次请求的对象，它的底层就是基于local写的
# flask部署支持多进程线程架构，也支持协程架构，flask内部重写了local，让它支持线程和协程
# local的本质是如何实现的
-变量对其他线程而言是隔离的
-local： {'线程id号':{}}
-设置值：
-线程1：local.val='lqz' ---> {'线程1id号':{val:lqz},}
-线程2：local.val='pyy' ---> {'线程1id号':{val:lqz},'线程2id号':{val:pyy},}
-取值：
-线程1：print(local.val) ---->l={'线程1id号':{val:lqz},'线程2id号':{val:pyy},}--》先当前线程的id号：get_ident() l[get_ident(线程1)]['val']
-线程2：print(local.val) ---->l={'线程1id号':{val:lqz},'线程2id号':{val:pyy},}--》先当前线程的id号：get_ident() l[get_ident(线程2)]['val']
# 1 通过字典自定义threading.local
# from threading import get_ident, Thread
# import time
#
# storage = {}
#
#
# def set(k, v):
# ident = get_ident() # 当前线程id号
# if ident in storage: #如果当前线程id号在字典中，表示修改值，直接改即可
# storage[ident][k] = v #
# else: #新增
# storage[ident] = {k: v}
#
#
# def get(k):
# ident = get_ident()
# return storage[ident][k]
#
#
# def task(arg):
# set('val', arg)
# v = get('val')
# time.sleep(0.01)
# print(v)
#
#
# for i in range(10):
# t = Thread(target=task, args=(i,))
# t.start()
# # 2 面向对象版
# from threading import get_ident, Thread
# import time
#
#
# class Local(object):
# storage = {}
#
# def set(self, k, v):
# ident = get_ident()
# if ident in Local.storage:
# Local.storage[ident][k] = v
# else:
# Local.storage[ident] = {k: v}
#
# def get(self, k):
# ident = get_ident()
# return Local.storage[ident][k]
#
#
# obj = Local()
#
#
# def task(arg):
# obj.set('val', arg)
# v = obj.get('val')
# time.sleep(0.01)
# print(v)
#
#
# for i in range(10):
# t = Thread(target=task, args=(i,))
# t.start()
# 3 重写类的 __setattr__ __getattr
# from threading import get_ident, Thread
# import time
#
#
# class Local(object):
# storage = {}
#
# def __setattr__(self, k, v):
# ident = get_ident()
# if ident in Local.storage:
# Local.storage[ident][k] = v
# else:
# Local.storage[ident] = {k: v}
#
# def __getattr__(self, k):
# ident = get_ident()
# return Local.storage[ident][k]
#
#
# obj = Local() # 多个local对象公用一个storage
#
# def task(arg):
# obj.val = arg
# v = obj.val
# time.sleep(0.01)
# print(v)
#
#
# for i in range(10):
# t = Thread(target=task, args=(i,))
# t.start()
# 4 每个对象有自己的存储空间（字典）
# 取值：对象.属性，如果没有属性会触发 __getattr__
# 设置值：对象.属性='值'，如果属性不存在，会触发 __setattr__
# 如果属性有，直接就拿回来了
# from threading import get_ident, Thread
# import time
#
#
# class Local(object):
# def __init__(self):
# # self.storage = {} # 只要self.属性，就会调用 __setattr__，内部又掉了self.storage--->递归了
# #类来调用对象的绑定方法__setattr__，这个方法就会变成函数，有几个值就要传几个值
# # 本质就是完成 self.storage = {} 要完成的事，但是不会触发递归调用
# object.__setattr__(self, 'storage', {})
# # setattr(self,'storage', {}) # 反射的方式设置值，也会触发递归
#
# def __setattr__(self, k, v):
# ident = get_ident()
# if ident in self.storage:
# self.storage[ident][k] = v
# else:
# self.storage[ident] = {k: v}
#
# def __getattr__(self, k):
# ident = get_ident()
# return self.storage[ident][k]
#
#
# obj = Local() # 每个local对象，用自己的字典
#
#
# def task(arg):
# obj.val = arg
# v = obj.val
# time.sleep(0.01)
# print(v)
#
#
# for i in range(10):
# t = Thread(target=task, args=(i,))
# t.start()
# 6 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):
# self.storage = {} # 只要self.属性，就会调用 __setattr__，内部又掉了self.storage--->递归了
# 类来调用对象的绑定方法__setattr__，这个方法就会变成函数，有几个值就要传几个值
# 本质就是完成 self.storage = {} 要完成的事，但是不会触发递归调用
object.__setattr__(self, 'storage', {})
# setattr(self,'storage', {}) # 反射的方式设置值，也会触发递归
def __setattr__(self, k, v):
ident = get_ident()
if ident in self.storage:
self.storage[ident][k] = v
else:
self.storage[ident] = {k: v}
def __getattr__(self, k):
ident = get_ident() # 在协程中，gevent中是获取协程id号，如果在线程中，获取的是线程id号
return self.storage[ident][k]
obj = Local() # 每个local对象，用自己的字典
def task(arg):
obj.val = arg
v = obj.val
time.sleep(0.01)
print(v)
for i in range(10):
t = Thread(target=task, args=(i,))
t.start()
15.2 flask 自定义的local，支持线程和协程
class Local(object):
def __init__(self):
object.__setattr__(self, "__storage__", {})
object.__setattr__(self, "__ident_func__", get_ident)
def __getattr__(self, name):
try:
return self.__storage__[self.__ident_func__()][name]
except KeyError:
raise AttributeError(name)
def __setattr__(self, name, value):
ident = self.__ident_func__()
storage = self.__storage__
try:
storage[ident][name] = value
except KeyError:
storage[ident] = {name: value}
16 flask请求上下文分析
# 请求来了---》app()----->Flask.__call__--->self.wsgi_app(environ, start_response)
def wsgi_app(self, environ, start_response):
# environ:http请求拆成了字典
# ctx对象：RequestContext类的对象，对象里有：当次的requets对象，app对象，session对象
ctx = self.request_context(environ)
error = None
try:
try:
#ctx RequestContext类 push方法
ctx.push()
# 匹配成路由后，执行视图函数
response = self.full_dispatch_request()
except Exception as e:
error = e
response = self.handle_exception(e)
except:
error = sys.exc_info()[1]
raise
return response(environ, start_response)
finally:
if self.should_ignore_error(error):
error = None
ctx.auto_pop(error)
# RequestContext :ctx.push
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() push --->obj 是ctx对象
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对象可以根据线程区分数据
rv = getattr(self._local, "stack", None)
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
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
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