python3-开发进阶Flask的基础(3)

上篇我们大概简单描述了一下上下文管理,这篇来具体来说说,

  1. 上下管理的request
  2. 上下管理的session
  3. 第三方组件:flask-session
  4. pymysql操作数据库  数据库连接池

 

一、前奏

1、一个新名词:偏函数   (可以帮你自动传参数)

import functools   #装饰器用过的模块

def index(a,b):
    return a+b

new_fun=functools.partial(index,666)   #666当作第一个参数

#原来的调用
# ret=index(1,2)
#
# print(ret)
ret=new_fun(1)   #偏函数,帮助开发者自动传递参数
print(ret)

 

2、super和执行类的区别?

class Base(object):

    def func(self):
        print('Base.func')

class Foo(Base):
    def func(self):
        #方式一:根据mro的顺序执行方法  
        # super().func()
        #方式二:主动执行Base类的方法
        # Base.func(self)
        print('Foo.func')

obj=Foo()
obj.func()
print(obj.__mro__)

 

3、面向对象中特殊方法 setattr/getattr注意事项:

class Foo(object):
    def __init__(self):
        #self.duoduo={}    直接定于会发现调用__setattr__方法时,还没有生成会报错
        object.__setattr__(self,'duoduo',{})

    def __setattr__(self, key, value):
        print(key,value,self.duoduo)

obj=Foo()
print(obj.duoduo)

 

四、栈

基于列表实现的一个栈:

class Stack(object):

    def __init__(self):
        self.data=[]

    def push(self,val):
        self.data.append(val)

    def pop(self):
        return self.data.pop()

_stack=Stack()
_stack.push('大娃')
_stack.push('二娃')

print(_stack.pop())
print(_stack.pop())

 

5、Local类

try:
    from greenlet import getcurrent as get_ident   #获取协程的唯一标记
except:
    from threading import get_ident   #获取线程的唯一标记

class Local(object):

    def __init__(self):
        object.__setattr__(self,'storage',{})

    def __setattr__(self, key, value):
        ident=get_ident()
        if ident not in self.storage:
            self.storage[ident]={key,value}
        else:
            self.storage[ident][key]=value

    def __getattr__(self, item):
        ident=get_ident()
        if ident in self.storage:
            return self.storage[ident].get(item)

这个是我们自己写的,我们再去看看flask中的Local类

from flask import globals  #点globals

_request_ctx_stack = LocalStack()  #点LocalStack()

self._local = Local()   #点Local

先看看上面导入的模块:一样的,优先协程,然后线程

 __slots__,只能访问什么属性的范围

 

 

 

6、全局变量只有在初次加载时执行

二、上下文管理 request

1、wsgi   初步处理请求

2 、 __call__方法   执行wsgi_app 

3、ctx=RequestContextsession,request)   再执行  ctx.push()

4、LocalStack对象 把ctx对象添加到local中

5、Local     存数据的时__storage__={'唯一标识':{stack:[ctx,]}}

6、视图函数

 

上下文管理:session 

就一个流程,别的基本上一样,

最后通过localstack获取ctx中的session,给session赋值(从cookie中读取数据)

 

三、flask-session 

先下载第三方的库

pip3 install  flask-session

用法:

import redis
from flask import Flask
from flask.sessions import SecureCookieSessionInterface
from flask_session import Session

duo=Flask(__name__)

#duo.session_interface=SecureCookieSessionInterface()
#duo.session_interface=RedisSessionInterface()
duo.config['SESSION_TYPE']='redis'
duo.config['SESSION_TYPE']=redis.Redis(host='11.1.11.1',port=6379,password='123456')
Session(duo)

 

我们来看看Session里面是什么:

app.session_interface赋值,再来看看sef._get_interface(app)

 

这下我们来说说他的原理:

最开始请求进来的时候,这时是根本没有sesiion,找到他的session,执行open_session

 

执行完open_session,就要保存在浏览器上执行save_session

保存好后,下次再来访问:

总结:

  1. session 数据保存到redis   session:随机字符串(每个线程或协程都不一样)
  2. 随机字符串返回给用户

查看源码

from flask_session import RedisSessionInterface

 

四、数据库连接池

pip3 install DBUtils

创建一批连接到连接池,供所有线程共享使用。

import time
import pymysql
import threading
from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection
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=3,  # 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='db', charset='utf8' ) def func(): # 检测当前正在运行连接数的是否小于最大链接数,如果不小于则:等待或报raise TooManyConnections异常 # 否则 # 则优先去初始化时创建的链接中获取链接 SteadyDBConnection。 # 然后将SteadyDBConnection对象封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。 # 如果最开始创建的链接没有链接,则去创建一个SteadyDBConnection对象,再封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。 # 一旦关闭链接后,连接就返回到连接池让后续线程继续使用。 conn = POOL.connection() cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) #pymsql cursor.execute('select * from tb1') result = cursor.fetchall() conn.close() func()

注意:

  使用数据库要用连接池

    封装SQLHelper

posted @ 2018-08-23 15:34 天王盖地虎宝塔镇河妖 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏