虚拟环境搭建、luffy后台项目创建,目录调整、封装logger、封装全局异常、封装Response、后台数据库创建、Luffy前台项目创建
虚拟环境搭建
#1 虚拟环境作用 多个项目,自己有自己的环境,装的模块属于自己的 # 2 使用pycharm创建 -一般放在项目路径下:venv文件夹 -lib文件夹---》site-package--》虚拟环境装的模块,都会放在这里 -scripts--》python,pip命令 # 3 本地创建了虚拟环境,某个项目使用这个虚拟环境 -pycharm---》解释器--》添加本地解释器---》找到python.exe--->关联上即可 # 4 命令方式,创建管理虚拟环境 ### 步骤 # 一 安装模块 pip3 install virtualenv # 装它就可以使用虚拟环境 -virtualenv.exe # 用来创建虚拟环境的 pip3 install virtualenvwrapper-win # 方便我们使用命令操作虚拟环境 -virtualenvwrapper.bat # 更方便的操作虚拟环境(win的批处理文件) -virtualenvwrapper.sh # mac,linux下 # 2 配置环境变量 -在d盘跟路径创建一个文件夹:D:\Virtualenvs # 以后命令创建的虚拟环境,都放在这个文件夹下便于管理 -配置环境变量: WORKON_HOME: D:\Virtualenvs # 3 关掉cmd窗口,重启 # 1、创建虚拟环境到配置的WORKON_HOME路径下 # 选取默认Python环境创建虚拟环境: -- mkvirtualenv 虚拟环境名称 # 基于某Python环境创建虚拟环境: -- mkvirtualenv -p python2.7 虚拟环境名称 -- mkvirtualenv -p python38 虚拟环境名称 # 2、查看已有的虚拟环境 -- workon # 3、使用某个虚拟环境 -- workon 虚拟环境名称 # 4、进入|退出 该虚拟环境的Python环境 -- python | exit() # 5、为虚拟环境安装模块 -- pip或pip3 install 模块名 # 6、退出当前虚拟环境 -- deactivate # 7、删除虚拟环境(删除当前虚拟环境要先退出) -- rmvirtualenv 虚拟环境名称 或者直接删文件夹是一样的 # 4 pycharm项目中使用虚拟环境 # 5 命令行中使用虚拟环境
【2】Pipenv(官方工具): Pipenv是Python官方推荐的虚拟环境管理工具,它集成了pip、venv和其他功能,并提供更便捷的方式来创建和管理虚拟环境。 以下是使用Pipenv创建虚拟环境的步骤: 安装Pipenv:您可以使用pip来安装Pipenv,命令如下: pip install pipenv 创建虚拟环境:在项目文件夹中,使用下面的命令创建并激活虚拟环境: pipenv shell 安装依赖包:在激活的虚拟环境中,可以使用Pipenv来安装项目所需的依赖包。例如: pipenv install django==3.0 注意: Pipenv会自动将依赖包保存到Pipfile文件中,并生成一个对应的Pipfile.lock文件来锁定依赖包的版本。 退出虚拟环境:您可以使用以下命令退出虚拟环境: exit 【3】总结: 无论是使用Virtualenv还是Pipenv,都可以解决多项目不同Python版本和依赖包的隔离问题。 Virtualenv是第三方库,使用广泛且成熟稳定; 而Pipenv是Python官方推荐的工具,提供更便捷的方式来管理虚拟环境和依赖包
Luffy后台项目搭建,目录调整
项目创建
# 1 使用命令创建luffy项目 # 2 创建虚拟环境 mkvirtualenv -p python38 luffy # 3 安装django pip install django==3.1.12 # 3 命令创建项目 django-admin startproject luffy_api # 4 pycharm创建
目录调整
""" ├── luffy_api ├── logs/ # 项目运行时/开发时日志目录 - 包 ├── manage.py # 脚本文件 ├── luffy_api/ # 项目主应用,开发时的代码保存 - 包 ├── apps/ # 开发者的代码保存目录,以模块[子应用]为目录保存 - 包 ├── libs/ # 第三方类库的保存目录[第三方组件、模块] - 包 ├── settings/ # 配置目录 - 包 ├── dev.py # 项目开发时的本地配置 └── prod.py # 项目上线时的运行配置 ├── urls.py # 总路由 └── utils/ # 多个模块[子应用]的公共函数类库[自己开发的组件] └── scripts/ # 保存项目运营时的脚本文件 - 文件夹 """ # 1 运行报错 -django项目运行,要先加载settings.py(dev.py) -运行时,执行的是 python manage.py runserver # 2 解决运行报错 - 修改manage.py 中 os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'luffy_api.settings.dev') -命令行中运行,肯定不会报错 -pycharm运行,可能会报错 -删除之前的django-server,再创建一个,它会自动关联撒花姑娘 -配置文件中,找到django,指定配置文件(入下图) # 3 创建app python manage.py startapp home # 在哪执行,app就创建在哪里 切到apps目录下,创建app即可 python ../../manage.py startapp home # 4 注册app -在INSTALLED_APPS 直接写app的名字,会报错,报模块找不到的错误---》 # No module named 'home' # 1 模块就是没有 # 2 不在环境变量中 # 3 自己写了一个,跟它同名 -只需要把apps路径加入到环境变量即可 sys.path.insert(0,str(BASE_DIR)) # 把apps文件夹加入环境变量,以后注册app,直接写名字即可 sys.path.insert(0, os.path.join(BASE_DIR, 'apps')) # 5 wsgi.py,asgi.py 配置文件也要改---》后面上线才用到 # 6 验证现在配置文件用的是dev.py # from django.conf import settings # print(settings) # luffy_api.settings.dev
封装logger(日志)
# django 默认使用 python原生的日志模块,咱们选择它 -以后不要再用print输出了,都用日志输出 -print输出,上线也会有输出,如果用日志,日志有级别,上线后把级别调高,你开发阶段的输出就不再打印了 # 可以使用第三 logru 公司里可能会用 # django中集成日志 -1 复制日志配置到dev.py中 LOGGING = { 'version': 1, 'disable_existing_loggers': False, 'formatters': { 'verbose': { 'format': '%(levelname)s %(asctime)s %(module)s %(lineno)d %(message)s' }, 'simple': { 'format': '%(levelname)s %(module)s %(lineno)d %(message)s' }, }, 'filters': { 'require_debug_true': { '()': 'django.utils.log.RequireDebugTrue', }, }, 'handlers': { 'console': { # 实际开发建议使用WARNING 'level': 'DEBUG', # 控制台只显示DEBUG以上,就是Info开始 'filters': ['require_debug_true'], 'class': 'logging.StreamHandler', 'formatter': 'simple' }, 'file': { # 实际开发建议使用ERROR 'level': 'INFO', #文件中只显示INFO以上,从WARNING 'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 日志位置,日志文件名,日志保存目录必须手动创建,注:这里的文件路径要注意BASE_DIR代表的是小luffyapi 'filename': os.path.join(os.path.dirname(BASE_DIR), "logs", "luffy.log"), # 日志文件的最大值,这里我们设置300M 'maxBytes': 300 * 1024 * 1024, # 日志文件的数量,设置最大日志数量为10 'backupCount': 10, # 日志格式:详细格式 'formatter': 'verbose', # 文件内容编码 'encoding': 'utf-8' }, }, # 日志对象 'loggers': { 'django': { 'handlers': ['console', 'file'], 'propagate': True, # 是否让日志信息继续冒泡给其他的日志处理系统 }, } } -2 在utils下新建 common_logger.py import logging logger = logging.getLogger('django') -3 在想使用日志的位置,导入直接使用即可,日志有级别,控制台和文件中打印的日志级别是不一样的 from utils.common_logger import logger class LoggerView(APIView): def get(self, request): # 以后不要再用print输出了,都用日志输出 logger.info('info级别') logger.warn('warn级别') logger.warning('warning级别') logger.error('error级别') logger.critical('critical级别') logger.debug('debug级别') return Response('看到我了')
封装全局异常
##### 1 写一个函数(只要走到这,程序出异常了--》记录日志--》越详细越好) from rest_framework.views import exception_handler from rest_framework.response import Response from utils.common_logger import logger def common_exception_handler(exc, context): res = exception_handler(exc, context) if res: # 有值:drf的异常,处理了,格式不是咱们想要的 err = res.data.get('detail') or res.data or '未知错误,请联系系统管理员' response = Response({'code': 888, 'msg': '请求异常-drf:%s' % err}) else: # 其他异常,没有处理,自己处理格式 response = Response({'code': 999, 'msg': '请求异常-其他:%s' % str(exc)}) # 记录日志,越详细越好, 请求错误:请求地址是:%s,请求方式是:%s,请求用户ip地址是:%s,错误是:%s,执行的视图函数是:%s request = context.get('request') path = request.get_full_path() method = request.method ip = request.META.get('REMOTE_ADDR') user_id = request.user.pk or '未登录用户' err = str(exc) view = str(context.get('view')) logger.error( '请求错误:请求地址是:%s,请求方式是:%s,请求用户ip地址是:%s,用户id是:%s,错误是:%s,执行的视图函数是:%s' % ( path, method, ip, user_id, err, view)) return response ##### 2 在配置文件中配置一下 REST_FRAMEWORK = { 'EXCEPTION_HANDLER': 'utils.common_excepitons.common_exception_handler', }
封装Response
# 之前使用drf的Response,我们需要自己构造返回字典 return Response(data={code:100,msg:成功,result:[{},{}]}) return Response(data={code:100,msg:成功,token:asdasd,username:lqz}) # 我们封装 APIResponse,以后使用,效果如下 return APIResponse()---》{code:100,msg:成功} return APIResponse(result=[{},{}]) return APIResponse(token=afasfd,username=lqz) ### 代码 # utils新建一个py文件 from rest_framework.response import Response # APIResponse() # APIResponse(result=[{},{}]) # APIResponse(token=afasfd,username=lqz) # APIResponse(token=afasfd,username=lqz,status=201,headers={xx:'xx'}) class APIResponse(Response): def __init__(self, code=100, msg='成功', status=None, template_name=None, headers=None, exception=False, content_type=None, **kwargs): data = {'code': code, 'msg': msg} if kwargs: data.update(kwargs) super().__init__(data=data, status=status, headers=headers, template_name=template_name, exception=exception, content_type=content_type) # Response(data=data, status=status, headers=headers)
后台数据库创建
# 使用mysql作为数据库 -mysql在win上安装步骤:https://zhuanlan.zhihu.com/p/571585588 # 1 创建数据库--root用户创建---》后续使用代码操作数据库,不使用root用户,新建一个用户 luffy -如果使用root用户,一旦密码泄露,所有库都不安全了 -如果新建一个luffy用户,只授予luffy库的权限,即便泄露了密码,只是这个库不安全了 # 2 创建路飞用户,授予了luffy库所有表的所有权限 -查看用户:select user,host,authentication_string from mysql.user; -创建用户: grant all privileges on luffy.* to 'luffy'@'%' identified by 'Luffy123?'; grant all privileges on luffy.* to 'luffy'@'localhost' identified by 'Luffy123?'; flush privileges; # 3 以后,操作luffy库,都用luffy用户登录,就不用root用户了 # 4 项目中配置使用mysql数据库,使用luffy用户 DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'luffy', 'HOST': '127.0.0.1', 'PORT': 3306, 'USER': 'luffy', 'PASSWORD': 'Luffy123?' } } # 5 运行会报错,因为没有装myslqclient -解决方式一:直接安装myslqclient ---》win平台看人品,mac基本装不上,linux需要单独处理 -解决方式二:使用pymysql -安装,在配置文件中加入: import pymysql pymysql.install_as_MySQLdb() # 6 数据库的用户名,密码,都是直接写死在代码中的,如果咱们代码被泄露了,数据库也就被人看到了 user=os.environ.get('LUFFY_USER','luffy') password=os.environ.get('LUFFY_PWD','Luffy123?') print(user) DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'luffy', 'HOST': '127.0.0.1', 'PORT': 3306, 'USER': user, 'PASSWORD': password } }