flask:请求上下文分析(源码:request原理)、wtforms(了解)

一、请求上下文分析(源码:request原理)

1.1 导出项目的依赖(pipreqs模块)

之前我们是用

pip freeze >requirements.txt

把当前解释器环境下的所有第三方依赖都导出来

而使用第三方模块:pipreqs模块,可以实现精确导出依赖(只显示安装的模块,不显示模块的依赖模块)

使用步骤

步骤一

安装pipreqs模块

pip3 install pipreqs

步骤二

在项目目录下,执行命令导出项目依赖

pipreqs ./
这样就是在项目根路径下创建依赖文件requirements.txt

win由于编码问题会出错,需要执行下方命令(报错了在执行这个):
pipreqs ./ --encoding=utf8

mac,linx没有问题

步骤三

执行上面的操作之后,我们就可以在当前路径下找到requirements.txt,并且里面只有我们下载的模块,模块的依赖并不会显示

1.2 函数和方法

函数:就是普通的函数,有几个参数就要传几个参数

方法:绑定给对象的方法,绑定给类的方法,绑定给谁的,由谁来调用,会自动把自身传入(self,cls等参数)

总结

只要会自动传值,就是方法。函数则是有几个值就要传几个值,否则报错

ps

1、类的绑定方法,对象可以来调用,会自动把创建对象的类传入

2、对象的绑定方法,类可以调用,但是它就变成了普通函数,有几个值,就要传几个值,没有自动传值了

用于判断的方法

方法名 作用
MethodType 检查一个对象,是不是方法
FunctionType 检查一个对象,是不是函数
isinstance 判断一个对象,是不是一个类的对象
issubclass 判断一个类,是不是另一个类的子类

操作代码

from types import MethodType, FunctionType


class Foo(object):
    def fetch(self):
        pass

    @classmethod
    def test(cls):
        pass

    @staticmethod
    def test1():
        pass


# a=Foo()
# print(isinstance(a,Foo))
# print(isinstance('a',Foo))
#
# class Foo2(Foo):
#     pass
# class Foo3():
#     pass
# print(issubclass(Foo2,Foo))
# print(issubclass(Foo3,Foo))


def add():
    pass


# 类来调用对象的绑定方法,
print(isinstance(Foo.fetch, MethodType))  # False  类来调用对象的绑定方法,该方法就变成了普通函数
obj = Foo()
print(isinstance(obj.fetch, MethodType))  # True    对象来调用自己的绑定方法,fetch就是方法
print(isinstance(Foo.fetch, FunctionType))  # True   类来调用对象的绑定方法,该方法就变成了普通函数

print(isinstance(add, FunctionType))  # True  就是个普通函数
print(isinstance(add, MethodType))  # False  就是个普通函数


print(isinstance(Foo.test, MethodType))  # True test 是绑定给类的方法,类来调用,就是方法

print(isinstance(obj.test, MethodType))  # True  对象调用类的绑定方法,还是方法

print(isinstance(Foo.test1, MethodType))  # False 是普通函数
print(isinstance(obj.test1, MethodType))  # False 是普通函数
print(isinstance(obj.test1, FunctionType))  # True,静态方法,就是普通函数,对象和类都可以调用,有几个值就传几个值

1.3 threading.local对象

参考文档:https://zhuanlan.zhihu.com/p/351234611

在别的语言中,他叫 local 对象

在Python中,threading.local对象是一种线程本地存储的机制。它允许我们为每个线程创建一个独立的变量,这些变量在不同的线程中互不干扰。

使用情景分析

并发编程时,多个线程操作同一个变量,会出现并发安全的问题,咱们需要加锁

如果使用local对象,多线程并发操作时,不需要加锁,不会出现数据错乱threading.local

其他语言中也有这个东西ThreadLocal,java中面试会被经常问到,python没人问

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

使用threading.local对象的步骤如下:

  1. 创建threading.local对象
  2. 在每个线程中,通过该对象的属性来访问线程本地存储的变量

代码演示

1、数据错乱

这种情况下会出现数据混乱,因为所有的线程修改的都是全局的变量,就会出现打印的值全是9的情况

from threading import Thread, get_ident
import time

lqz = -1


def task(arg):
    global lqz
    lqz = arg
    time.sleep(2)  # 我们本意是想每个线程打印自己传入的arg,但是由于sleep了, 等cpu再调度该线程执行是,lqz被改成了 9 ,所有人打印出来都是9,数据错乱了
    print('线程id为:%s----->' % get_ident(), lqz)


for i in range(10):
    t = Thread(target=task, args=(i,))
    t.start()

2、使用互斥锁解决解决并发安全的问题

from threading import Thread, get_ident
from threading import Lock

import time

lqz = -1
l = Lock()


def task(arg):
    # 1w行代码
    l.acquire()
    global lqz
    lqz = arg
    time.sleep(2)  # 我们本意是想每个线程打印自己传入的arg,但是由于sleep了, 等cpu再调度该线程执行是,lqz被改成了 9 ,所有人打印出来都是9,数据错乱了
    print('线程id为:%s----->' % get_ident(), lqz)
    l.release()
    # 1w行代码


for i in range(10):
    t = Thread(target=task, args=(i,))
    t.start()

3、使用local对象,不会出现并发安全问题

from threading import Thread
from threading import local
import time
from threading import get_ident

# 特殊的对象
lqz = local()


def task(arg):
    lqz.arg = arg
    time.sleep(2)
    print('线程id为:%s----->' % get_ident(), lqz.arg)  # 虽然用的都是lqz这个变量,但是所有线程用的都是自己的那部分数据


for i in range(10):
    t = Thread(target=task, args=(i,))
    t.start()

拓展

flask中的request就是用了local对象,但是,它只能区分线程,不能区分协程,flask自己写了个local,兼容线程和协程

local对象的本质:

{'线程id号':{arg:1},'线程id号':{arg:2},'线程id号':{arg:3}}

flask自己写的、兼容线程和写成的local:

{'协程id号':{arg:1},'协程id号':{arg:2},'协程id号':{arg:3}}

补充知识

# 进程:进程是资源分配的最小单位,一个应用程序运行,至少会开启一个进程

# 线程:线程是cpu调度的最小单位,cpu执行的最小单位

# 协程:单线程下实现并发,代码层面遇到io,自己切换(单线程下实现并发效果)

自定义封装local,实现兼容线程和协程

ps:当没有用协程但是导入了协程模块的时候,我们可以获取到协程id号,这个时候他的作用就跟进程id号一样了,因为现在一个进程内只有一个协程

# 尝试导入greenlet试一下,如果导入不进来,说明根本没有用greenlet,就没有用协程,用了协程就不报错
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
        '''
        -__getattr__  对象.属性,属性不存在,触发
    	-__setattr__  对象.属性=值, 触发
        '''

    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()

1.4 偏函数

Python的偏函数是一个高级函数的概念,它可以让我们在调用函数时,先指定一部分参数,从而产生一个新函数。这个新函数就是原来函数的一个特定版本,它的某些参数已经被预设了值,我们只需要再传入剩下的参数就可以调用它。(即先传一部分参数,再传一部分参数)

例如,我们有一个函数add,它用于将两个数相加:

def add(x, y):    return x + y

我们可以使用偏函数来创建一个新函数add1,它的第一个参数已经被预设为1:

from functools import partial

add1 = partial(add, 1)

# 现在,我们可以直接调用add1函数来计算1和另一个数的和:
result = add1(2)
print(result)  # 输出3

在这个例子中,我们使用偏函数来创建了一个新函数add1,它的第一个参数已经被预设为1。当我们调用add1(2)时,实际上是调用了add(1, 2)。因此,result的值为3。

1.5 flask 整个生命执行流程(1.1.4版本为例)

这是一个简易的flask项目

from flask import Flask

app = Flask(__name__)


@app.route('/')
def index():
    return 'xxx'


if __name__ == '__main__':
    app.run()

我们可以得知,当项目运行的时候,app.run()是项目的启动位置

当我们点进他的源码进行查看的时候,我们可以看到他的最下方,有一个方法是我们很熟悉的,如下:

        from werkzeug.serving import run_simple

        try:
            run_simple(t.cast(str, host), port, self, **options)
        finally:
            self._got_first_request = False

在初学flask 的时候,我们介绍到: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

这里我们就可以理解,app.run()的本质就是调用了Werkzeug 的run_simple

根据run_simple方法的参数,我们可以得知第一个参数是ip,第二个是端口,第三个是要运行的方法,这里就相当于执行:self(),而这个self就是Flask产生的对象app。

而app对象加括号运行,会触发Flask的双下call

def __call__(self, environ: dict, start_response: t.Callable) -> t.Any:
    return self.wsgi_app(environ, start_response)

通过双下call我们可以得知,他的本质就是用app对象去执行了wsgi_app这个方法

因此整个请求的入口就是self.wsgi_app

flask生命周期流程概述

来一个请求,就会执行它,它包装了请求对象request,执行了请求扩展,根据路由匹配视图函数,执行视图函数,视图函数返回,整个过程结束

我们接着分析wsgi_app方法

# 请求来了---》app()----->Flask.__call__--->self.wsgi_app(environ, start_response)
    def wsgi_app(self, environ, start_response):
        # environ:http 请求,被符合wsgi协议的web服务器做成了 environ 字典 ,environ就是当次http请求的字典对象
        # 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)
        '看到这里我们就去找request_context,看看他的源码干了什么(看下方的源码)'
        '研究了request_context之后,我们得出结论ctx就是RequestContext对象,对象中有:当前app对象,当次请求request,当次请求的session'
        error = None
        try:
            try:
                #ctx RequestContext类 push方法
                ctx.push()
                '这里RequestContext对象执行了push方法,因此我们要去查看他的源码(看下方的源码)'
                # 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)

request_context源码:

 def request_context(self, environ: dict) -> RequestContext:        return RequestContext(self, environ)

在request_context方法中返回了RequestContext的对象

因此我们去看RequestContext类的双下init方法

    def __init__(
        self,
        app: "Flask",
        environ: dict,
        request: t.Optional["Request"] = None,
        session: t.Optional["SessionMixin"] = None,
    ) -> None:
        
        self.app = app
        if request is None:
            request = app.request_class(environ)
            request.json_module = app.json
        self.request: Request = request
        self.url_adapter = None
        try:
            self.url_adapter = app.create_url_adapter(self.request)
        except HTTPException as e:
            self.request.routing_exception = e
        self.flashes: t.Optional[t.List[t.Tuple[str, str]]] = None
        self.session: t.Optional["SessionMixin"] = session
        self._after_request_functions: t.List[ft.AfterRequestCallable] = []

        self._cv_tokens: t.List[t.Tuple[contextvars.Token, t.Optional[AppContext]]] = []

在他的参数中,我们结合下面的代码就可以发现,app就是我们Flask生成的app对象,request是请求对象,还有当次请求的session,到此为止,我们回到上面的wsgi_app源码

RequestContext类的push方法:

    def push(self):
        top = _request_ctx_stack.top
        if top is not None and top.preserved:
            top.pop(top._preserved_exc)

        app_ctx = _app_ctx_stack.top
        '这个叫应用上下文'
        if app_ctx is None or app_ctx.app != self.app:
            app_ctx = self.app.app_context()
            app_ctx.push()
            self._implicit_app_ctx_stack.append(app_ctx)
        else:
            self._implicit_app_ctx_stack.append(None)

        if hasattr(sys, "exc_clear"):
            sys.exc_clear()

        _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)
            '这里出现了open_session,之前分析session源码的时候,我们只是简单解释了:请求来了,会执行open_session,创建出带session数据的session对象'

            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()

别的代码,我们看不懂,这里老师说了

_request_ctx_stack.push(self)

就是关键,我们ctrl点击他,可以看到他的代码如下:

_request_ctx_stack = LocalStack()

因此本质就是LocalStack对象执行了push方法

push方法源码如下:

    def push(self, obj):
        """Pushes a new item to the stack"""
        rv = getattr(self._local, "stack", None)
        if rv is None:
            self._local.stack = rv = []
        rv.append(obj)
        return rv

从push 的源码中我们可以发现关键就是rv这个变量,我们又得知rv这个变量是用了反射,而反射查找的对象是self._local

所以我们接下去的研究点就是他,然后再LocalStack的双下init中就可以找到他

def __init__(self):        self._local = Local()

接着我们去看Local类,我们可以发现,他就是我们前面自己封装的threading.local对象,可以兼容协程和线程

部分Local的源码

try:
    from greenlet import getcurrent as get_ident
except ImportError:
    try:
        from thread import get_ident
    except ImportError:
        from _thread import get_ident


class Local(object):
    __slots__ = ("__storage__", "__ident_func__")
    
    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}

这里的双下ident_func跟我们自己写的不一样,但是就是在创建对象的时候,双下init里面,给他重新设置了一下

我们回到LocalStack类的push方法

LocalStack类的push方法源码如下:

    def push(self, obj):
        """obj 是ctx对象"""
        rv = getattr(self._local, "stack", None)
        if rv is None:
            self._local.stack = rv = []
        rv.append(obj)
        # self._local.stack.append(obj)
        # {'线程id号':{stack:[ctx]},'线程id号2':{stack:[ctx]}}
        return rv

这个时候我们就可以分析出self._local就是Local的对象(Local对象可以根据线程协程区分数据)

然后再Local的源码中我们我们并没有发现stack这个方法,因此下面的那个if判断肯定是会进去走的(即rv一开始是空的)

然后给rv和self._local.stack设置了值(空列表)

接着给rv加入了obj对象,也就是ctx对象(内部有:当前app对象,当次请求request,当次请求的session),然后把他返回了出去

结果如下:

{'线程id号':{stack:[ctx]},'线程id号2':{stack:[ctx]}}

这样就可以根据线程id或协程id,对request对象进行区分,不会出现混乱

再往后执行,就会进入到路由匹配,执行视图函数

接着我们去回顾一下视图函数中request的使用场景,在使用的过程中,我们都是直接导入request对象来使用的,因此我们在导入语句中去查看request的源码,如下:

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
视图函数中使用:

print(request.method)

分析:
print(request) 会执行LocalProxy类的__str__方法

request.method 会执行LocalProxy类的__getattr__

因此我们去看会执行LocalProxy类的双下str和双下getattr方法的源码

然后我们找到了双下getattr

    def __getattr__(self, name):
        if name == "__members__":
            return dir(self._get_current_object())
        return getattr(self._get_current_object(), name)

在他的内部,我们分析得到结论,无论走不走if语句,都会执行self._get_current_object(),然后我们去看这个方法的源码

    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

下面是相关的源码

class LocalProxy(object):
    __slots__ = ("__local", "__dict__", "__name__", "__wrapped__")

    def __init__(self, local, name=None):
        object.__setattr__(self, "_LocalProxy__local", local)
        object.__setattr__(self, "__name__", name)
        if callable(local) and not hasattr(local, "__release_local__"):

            object.__setattr__(self, "__wrapped__", local)

然后我们回顾request的源码:

request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, "request"))

得出结论:LocalProxy的双下init的local参数是 partial(_lookup_req_object, "request")

因此partial(_lookup_req_object, "request")就是通过协程id或线程id获取存储在local中的对应的request

更深层次的分析

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

二、wtforms(了解)

django 有forms组件可以

  • 生成前端模板
  • 校验数据
  • 渲染错误信息

而flask中我们需要使用第三方模块:wtforms模块

使用它我们可以实现像django的forms一样的功能

使用步骤

步骤一

下载wtforms模块

pip install wtforms

步骤二

导入,定义一个类,继承form

步骤三

模板中, for循环生成模板

步骤四

视图函数中,使用form校验数据

示例代码:

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>
posted @ 2023-04-07 17:05  wwwxxx123  阅读(54)  评论(0编辑  收藏  举报