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flask之路【第二篇】蓝图与数据库连接

目录

⚙️本教程工程文件{ProjectName}:Practice_flask_0618

​ {ProjectName}:Practice_flask_0619

六、蓝图

（视图函数特别多，为了分类，分文件放置视图函数）

蓝图用来构建业务功能可拆分的目录结构

  • 工程项目目录结构

    Practice_flask_0619/        
├── app.py                 # 主应用
├── readme.md
├── Practice_flask_0619/                  # 存放蓝图等各模板和模块的地方
│   ├── __init__.py        #
│   ├── views/             # 视图函数文件存放的地方，用蓝图将各个文件的视图函数注册到主程序去
|   |   ├──acount.py
|   |   └──order.py
│   ├── templates/         # 专属模板
│   │   └── auth/
│   │       └── login.html
│   └── static/           #静态文件存放位置
|       └── bootstrap5/   #利用bootstrap5优化网页显示
|           ├── css/
|           └── js/
└──── utils/                 # 工具箱
      └── db.py              #建立数据库连接池
 
    

#标识包：当一个目录包含一个名为 __init__.py 的文件时，Python 就会将该目录视为一个包。即使 __init__.py 是空的，它也必须存在。

1蓝图的写法

各视图函数文件的蓝图写法：

# views\acount.py
from flask import Blueprint

ac_bp = Blueprint('acount', __name__)

@ac_bp.route('/order1')
def index():
    return 'index'

@ac_bp.route('/order2')
def index2():
    return 'index2'

主程序注册蓝图：

# __init__.py 
# 实现 蓝图在主程序的注册
from flask import Flask

def create_app():
    app = Flask(__name__)
    app.config['SECRET_KEY'] = 'sdafj489955iixll'

    from .views import acount
    from .views import order
    app.register_blueprint(acount.ac_bp)
    # app.register_blueprint(acount.ac_bp, url_prefix='/account')  访问前加前缀/account,然后跟注册蓝图里的路由
    app.register_blueprint(order.od_bp)

    return app

# app.py
# 引用init.py文件实现flask功能

from Practice_flask_0619 import create_app

app = create_app()


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

✅总结

  1. flask和django区别：flask 将请求request和session都放到上下文管理当中去了

  2. flask的session以加密的形式保存在浏览器的cookie上，加密依赖secret_key

  3. 装饰器相关

    • 编写装饰器，记得加functools
    • 多个装饰器的应用，从下到上开始调用装饰器

​ 4. 蓝图，保持好固定的目录结构。

七、数据库连接池

安装

pip install dbutils
pip install pymysql

使用

import pymsql
from DBUtils.Pooled_db import PooledDB
from pymysql import cursors

Pool = PooledDB(
	creator = pymysql,
    maxconnection = 6 ,  # 最大连接数，0和None表示不限制
    mincached =2,       # 初始化最少创建的链接，0表示不创建
    blocking = True, #链接池中如果没有可用，等待
    ping = 0,   #ping mysql服务，检查服务是否可用 # 0，代表不去检查， 1当表当请求是检查
    host = '1270.0.01',
    port = 3306,
    user = 'root',
    password = 'My@20241103',
    db = 'db_name',
    charset = 'utf8mb4',
)


# 去连接池获取一个链接
conn = Pool.connection()
cursor = conn.cursor(cursor=cursors.DictCursor) #如果是这个返回的j将是字典
cursor.execute("select * from tb1 where id=%s and name=%s",(idvalue,namevalue))
result = cursor.fetchall()
cursor.close()

#将连接池放回到连接池（不关闭连接），如果不是连接池，下边的代码的作用将是关闭连接
conn.close()

使用线程，建立数据库连接测试

import pymsql
from DBUtils.Pooled_db import PooledDB
from pymysql import cursors

Pool = PooledDB(
	creator = pymysql,
    maxconnection = 6 ,  # 最大连接数，0和None表示不限制
    mincached =2,       # 初始化最少创建的链接，0表示不创建
    blocking = True, #链接池中如果没有可用，等待
    ping = 0,   #ping mysql服务，检查服务是否可用 # 0，代表不去检查， 1当表当请求是检查
    host = '1270.0.01',
    port = 3306,
    user = 'root',
    password = 'My@20241103',
    db = 'db_name',
    charset = 'utf8mb4',
)

def task(num):
    # 去连接池获取一个链接
	conn = Pool.connection()
	cursor = conn.cursor(cursor=cursors.DictCursor) #如果是这个返回的j将是字典
	cursor.execute("select * from tb1 where id=%s and name=%s",(idvalue,namevalue))
	result = cursor.fetchall()
	cursor.close()
    #将连接池放回到连接池（不关闭连接），如果不是连接池，下边的代码的作用将是关闭连接
	conn.close()
    print(num,">>>>>>>>>>",result)
    
    
#建立线程去执行    
from threading import Thread
for i in range(57):#建立57个线程
    t = Thread(target = task,args = (i,))
    t.start()

  • 通常将数据库连接这个功能放到单独的一个文件里去，然后需要的时候调用即可，具体使用参见《flask学习教程（一）中的utils/db.py文件》

  • 另外，还可以基于类实现数据库连接db.py文件（上述都是基于函数）：

    # 因为只需要一个数据池子，所以类是单例模式
#：单利模式存在的目的是保证当前内存中仅存在单个实例，避免内存浪费！
import pymysql
from dbutils.pooled_db import PooledDB

class SqlHelper(object):
	def __init__(self):
		self.Pool = PooledDB(
        creator = pymysql,
        maxconnection = 6 ,# 最大连接数，0和None表示不限制
        mincached =2, # 初始化最少创建的链接，0表示不创建
        blocking = True, #链接池中如果没有可用，等待
        ping = 0,   #ping mysql服务，检查服务是否可用 # 0，代表不去检查， 1当表当请求是检查
        host = '1270.0.01',
        port = 3306,
        user = 'root',
        password = 'My@20241103',
        db = 'db_name',
        charset = 'utf8mb4',
)
    def fetchall(self,sql,*args):
        conn = self.Pool.connection()
        cursor = conn.cursor(cursor=cursors.DictCursor) #如果是这个返回的j将是字典
        cursor.execute(sql,*args)
        result = cursor.fetchall()
        cursor.close()
        #将连接池放回到连接池（不关闭连接），如果不是连接池，下边的代码的作用将是关闭连接
        conn.close()
        return result
	
db = SqlHelper()

db.fetchall("select * from tb1 where id=%s and name=%s",(idvalue,namevalue))

  • 提取功能可以改成如下内容

# 因为只需要一个数据池子，所以类是单例模式
class SqlHelper(object):
	def __init__(self):
		self.Pool = PooledDB(
        creator = pymysql,
        maxconnection = 6 ,# 最大连接数，0和None表示不限制
        mincached =2, # 初始化最少创建的链接，0表示不创建
        blocking = True, #链接池中如果没有可用，等待
        ping = 0,   #ping mysql服务，检查服务是否可用 # 0，代表不去检查， 1当表当请求是检查
        host = '1270.0.01',
        port = 3306,
        user = 'root',
        password = 'My@20241103',
        db = 'db_name',
        charset = 'utf8mb4',
)
        
    def open(self):
        conn = self.Pool.connection()
        cursor = conn.cursor(cursor=cursors.DictCursor) #如果是这个返回的j将是字典
        return conn,cursor
    
    def close(self,cursor,conn):
        cursor.close()
        conn.close()      
        
        
    def fetchall(self,sql,*args):
        conn,cursor = self.open()
        cursor.execute(sql,args)
        result = cursor.fetchall()
        self.close(conn,cursor)        
        return result
    def fetchone(self,sql,*args):
        conn,cursor = self.open()
        cursor.execute(sql,args)
        result = cursor.fetchone()
        self.close(conn,cursor)        
        return result
	
db = SqlHelper()

db.fetchall("select * from tb1 where id=%s and name=%s",(idvalue,namevalue))
posted @ 2025-07-15 13:00  HordorZzz  阅读(23)  评论(0)    收藏  举报