蓝图、g对象、数据库连接池

目录

• 一、蓝图（blueprint）
  • 1、介绍与作用
  • 2、蓝图的使用
  • 3、使用蓝图，划分小型项目目录
  • 4、使用蓝图划分大型项目目录
  • 5、其他知识点
• 二、g对象
  • 1、g对象是什么？
  • 2、作用
  • 3、g和session有什么区别？
• 三、数据库连接池
  • flask操作mysql

一、蓝图（blueprint）

1、介绍与作用

我们的应用经常会有很多小模块，比如用户模块、后台管理模块等，虽然这些模块都在同一个应用中，但是功能大不相同，把他们放在同一个文件中，显得十分杂乱，不便于管理维护，那么有没有什么方法可以将模块分开管理呢？是有的！Flask 蓝图(Blueprint)，它可以模块化管理路由，使用蓝图可以把不同模块的视图函数写在不同的py文件中，在主视图中导入分路由视图的模块，并注册蓝图对象，降低各个功能模块的耦合度使程序结构更加简单、清晰。

2、蓝图的使用

不用蓝图，划分目录

-no_blueprint_flask  	# 项目名
    -src             	#核心源码位置
      -__init__.py   	# 包 里面实例化得到了app对象，
       -models.py    	#放表模型
       -views.py     	# 放视图函数
    -static          	# 放静态资源
    -templates       	# 放模板
        -home.html   	# 模板
    -manage.py       	# 启动文件

使用上述结构编写flask项目的时候需要注意，在src的双下init文件中需要导入views.py文件，这样内部的视图函数才会被注册

部分关键文件代码展示

manage.py

from src import app

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

src的双下init.py

from flask import Flask

app = Flask(__name__, template_folder='../templates', static_folder='../static')
app.debug = True
app.secret_key = 'asdfasdjfklewlogsfjaojsifj'
from . import views

ps：有没有感觉和django的目录结构很像

3、使用蓝图，划分小型项目目录

蓝图的使用步骤

第一步：导入蓝图类
from flask import Blueprint

第二步：实例化得到蓝图对象
us=Blueprint('user', __name__)

第三步：在app中注册蓝图
app.register_blueprint(us)

第四步：在不同的views.py 使用蓝图注册路由
@us.route('/login')

"""
补充：蓝图可以有自己的静态文件和模板
补充：注册蓝图时，可以使用前缀，必须以/开头
"""

划分目录

-little_blueprint             # 项目名
    -src                      # 核心代码
        -static               # 静态文件
            -1.jpg            # 图片
        -templates            # 模板文件
        -user.html            # 模板
        -views                # 视图函数存放位置
            -order.py         # 订单相关视图
            -user.py          # 用户相关视图
        -__init__.py          # 包
        -models.py            # 表模型
    -manage.py                # 启动文件
	

manage.py

from src import app

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

src的双下init.py

from flask import Flask

app = Flask(__name__)
app.debug = True
app.secret_key = 'asdfasdjfklewlogsfjaojsifj'
from .views.user import user_bp
from .views.order import order_bp

app.register_blueprint(user_bp)
app.register_blueprint(order_bp)

user.py

from src import app
from flask import Blueprint, render_template

user_bp = Blueprint('user', __name__)

@app.route('/user-index')
def user_index():
    return 'user-index'


@app.route('/home')
def user_home():
    return render_template('home.html', name='zzh')

4、使用蓝图划分大型项目目录

# 使用蓝图，划分大型项目目录  分成多个app，像django一样
-big_blueprint  							# 项目名
    -src									# 核心文件
        -admin								# admin的app
        	-static							# 静态文件
        		-1.jpg						# 图片
        	-templates						# 模板文件目录
        		-admin_home.html			# 模板文件
        	-__init__.py					# 包
        	-models.py						# 表模型
        	-views.py						# 视图函数
        -home								# home app
        -order								# orderapp
        -__init__.py						# 包
        -settings.py						# 配置文件
    -manage.py								# 启动文件

我们在编写大型项目目录的时候把蓝图对象的创建放到了每个app文件夹内的双下init文件中，我们需要在其内部导入包内的views.py文件，执行视图的路由注册

在注册蓝图对象的时候，可以设置蓝图的路由前缀，使用的属性如下（必须要在前面带上斜杠）：

url_prefix='/admin'

部分关键文件代码展示

manage.py

from src import app

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

src的双下init.py

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

app.config.from_pyfile('settings.py')

from .admin import admin_bp
# from .home import home_bp
# from .order import order_bp

app.register_blueprint(admin_bp, url_prefix='/admin')
# app.register_blueprint(home_bp, url_prefix='home')
# app.register_blueprint(order_bp, url_prefix='order')

admin app的双下init.py

from flask import Blueprint

admin_bp = Blueprint('admin', __name__, static_folder='static', template_folder='templates')

from . import views

admin app的views.py

from flask import render_template
from . import admin_bp


@admin_bp.route('/home')
def home():
    return render_template('/home.html')

5、其他知识点

当我们使用蓝图的时候，可以在每个视图内使用请求扩展，他只作用于当前的视图（用蓝图对象去注册请求扩展方法），如果我们想把请求扩展用于全局，就是使用app（Flask对象）去注册

二、g对象

1、g对象是什么？

g是global的缩写，在python中是个关键字，不能以关键字作为变量名，干脆用了g

g对象是个全局变量，在任意的位置导入使用即可，在整个请求的全局，可以放值，可以取值

2、作用

为什么不学django使用request作为上下文【因为使用request，可能会造成request数据的污染，不小心改了request的属性，但你不知道】

防止和 request 内部的属性混乱，比如不知道 request 里面有没有 name 属性，可以直接 g.name 设值。只对这个请求设值

所以flask使用g，建议使用g是空的，放入之后在当次请求中全局优先。

以后想在当次请求中，放入一些数据，后面使用，就可以使用g对象

3、g和session有什么区别？

• g是只针对当次请求

• session针对于多次请求

from flask import Flask, g, request

app = Flask(__name__)
app.debug = True


@app.before_request
def before():
    if 'home' in request.path:
        g.xx = 'xx'


def add(a, b):
    # print('---',g.name)
    print('---', request.name)
    return a + b


@app.route('/')
def index():
    print(g.xx)
    name = request.args.get('name')
    # g.name = name
    request.method = name
    res = add(1, 2)
    print(res)
    return 'index'


@app.route('/home')
def home():
    print(g.xx)
    return 'index'


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

三、数据库连接池

flask操作mysql

使用pymysql

• 在视图函数中，创建pymysql的连接，查数据，查完，返回给前端

  存在问题：来一个请求，创建一个连接，请求介绍，连接关闭（django就是这么做的）

• 把连接对象，做成全局的，在视图函数中，使用全局的连接，查询，返回给前端

  存在问题：会出现数据错乱，详见下图

  

  带池的代码

  @app.route('/article_pool')
  def article_pool():
      conn = pool.connection()
      cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
      cursor.execute('select id,title,author_img from aritcle limit 2')
      res = cursor.fetchall()
      print(res)
      return jsonify(res)
  

  不带池的代码

  def article():
      conn = pymysql.connect(user='root',
                             password="",
                             host='127.0.0.1',
                             database='cnblogs',
                             port=3306)
      cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
      time.sleep(random.randint(1,3))
      cursor.execute('select id,title,author_img from aritcle limit 2')
      res = cursor.fetchall()
      cursor.close()
      conn.close()
      return jsonify(res)
  

  压力测试代码

  from threading import Thread
  import requests
  
  
  def task():
      res = requests.get('http://127.0.0.1:5000/article_pool')
      print(len(res.text))
  
  
  if __name__ == '__main__':
      for i in range(500):
          t = Thread(target=task)
          t.start()
  

  效果：

  使用池得到连接数明显小

  不使用池连接数明显很大

  查看数据库连接数：

  show status like 'Threads%'