Flask
目录
Flask
Flask
python web框架，本质都是一样的
-
django：大而全，内置的app多，第三方app也多，django3.x也支持异步操作了
自带的应用：admin后台管理、auth身份鉴权、sessions会话管理 第三方app:Django Rest Framework、Django CORS Headers 、Django Bootstrap
-
Flask
小而精，没有过多的内置组件，只完成web框架最基本的功能，需要借助于第三方，完成更丰富的功能
-
web.py
是一个小巧灵活的Python框架，它简单而且功能强大（国内几乎没有用的）
-
fastapi
python的异步web框架，不少公司在用，https://fastapi.tiangolo.com/zh/
-
sanic
python的异步web框架，供支持异步高并发请求的 web 服务
-
tornado
异步框架，用的比较少了
# 同步框架和异步框架的区别
1.djagno是同步框架还是异步框架，djagno 3.x以后支持异步
2.同步框架：一个线程只处理一个请求
3.异步框架：一个线程可以处理多个请求
4.异步框架可以很显著的提高并发量
django的并发量是指usgi的线程数，线程的并发量就是协程，同步框架和异步框架对于用户来说，消耗的时间是一个样的。但异步框架的效率提高了。
flask介绍
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
jinja2 模板语法，django的dtl,非常像
Werkzeug WSGI 符合wsgi协议的web服务器，django使用的是wsgiref
# 安装： pip install flask
# 安装依赖： MarkupSafe, Werkzeug, Jinja2, flask
-1.x 没有本质区别
-2.x 没有本质区别，源码上动了，用起来一样
代码实现
"""wsgirf写web"""
from wsgiref.simple_server import make_server
##mya 等同于django
def mya(environ, start_response):
#把environ包装成了request
print(environ)
start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])
if environ.get('PATH_INFO') == '/index':
with open('index.html','rb') as f:
data=f.read()
elif environ.get('PATH_INFO') == '/login':
with open('login.html', 'rb') as f:
data = f.read()
else:
data=b'<h1>Hello, web!</h1>'
return [data] # 做成了response
if __name__ == '__main__':
myserver = make_server('', 8008, mya) #mya(environ, start_response)
print('监听8010')
myserver.serve_forever()
""" 使用werkzeug写web """
from werkzeug.wrappers import Request, Response
@Request.application
def hello(request):
return Response('Hello World!')
if __name__ == '__main__':
from werkzeug.serving import run_simple
run_simple('localhost', 4000, hello) # hello是上面的函数
快速使用
from flask import Flask
app = Flask(__name__) #__name__其实就是字符串
# app=Flask('test')
# 注册路由----路由在装饰器上
@app.route('/index')
def index():
return 'hello web'
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello World!'
if __name__ == '__main__':
# app.run('127.0.0.1',5000)
app.run()
登录、显示用户信息小案例
flask小知识
1.注册路由
app.route(路径，method=[请求方式get,post])
2.新手四件套：
-render_template 渲染模板 跟django有区别
-redirect 重定向
-return 字符串 返回字符串---jsonify格式字符串
3.请求的request对象，是全局的request对象，直接导入使用即可，在不同的视图函数不会混乱
request.method 请求方式
request.form post请求的body体的内容转换成了字典
4.session 全局的直接导入使用即可，一定要指定秘钥app.secret_key='shashoashofisj'
放值：session['name']='kimi'
取值: session.get('name')
5.模板的渲染
-兼容django的dtl
-更强大，可以加括号，字典取值多样(dict.get('')/dict['']/dict./dict.items()),而django只能dict.
-{% for %}
6.转换器@app.route('/detail/<int:pk>')
案例
login.html
<form method="post">
<p>username: <input type="text" name="username"></p>
<p>password: <input type="text" name="password"></p>
<input type="submit" value="登录">{{ error }}
</form>
home.html
<table>
<h1>用户列表</h1>
{% for k,v in user_dict.items() %}
<tr>
<td>{{ k }}</td>
<td>{{ v.name }}</td>
<td>{{ v['name'] }}</td>
<td>{{ v.get('name') }}</td>
<td><a href="/detail/{{ k }}">查看详细</a></td>
</tr>
{% endfor %}
</table>
detail.html
<body>
<p>姓名：{{ user.name }}</p>
<p>性别：{{ user.gender }}</p>
<p>年龄：{{ user.age }}</p>
<p>详情：{{ user.text }}</p>
</body>
app.py
from flask import Flask, request, render_template, redirect, session, jsonify
app = Flask(__name__) # __name__其实就是字符串
# 要使用session，必须设置秘钥，秘钥是配置信息
# app.secret_key = 'asdfasdfa33aef3aefads'
app.secret_key = 'dsvsgsafdfdfsafefsdcz'
# app=Flask('test')
USERS = {
1: {'name': '张三', 'age': 18, 'gender': '男', 'text': "道路千万条"},
2: {'name': '李四', 'age': 28, 'gender': '男', 'text': "安全第一条"},
3: {'name': '王五', 'age': 18, 'gender': '女', 'text': "行车不规范"},
}
# 注册路由----路由在装饰器上
# 1 创建templates文件夹，写login.html
@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():
# 没有request对象，使用全局的request
# get请求，返回模板
if request.method == 'GET':
return render_template('login.html') # 新手四件套之一：返回模板
else:
# post请求，校验数据
# 取出前端传入的用户名密码，校验
username = request.form.get('username')
password = request.form.get('password')
if username == 'kimi' and password == '123':
# 登录成功,保存登录状态 重定向到跟路径 新手四件套之一：重定向
# 保存到session中,session是全局的
session['name'] = username
return redirect('/')
else:
return render_template('login.html', error='用户名或密码错误') # 注意跟django的render区分，要模板渲染的数据，直接key=value传即可
@app.route('/')
def home():
# 校验，登录成功，才能过来，不登录，重定向到登录页面
if session.get('name'):
return render_template('home.html', user_dict=USERS)
else:
return redirect('/login')
@app.route('/detail/<int:pk>')
def detail(pk):
if session.get('name'): # 有值说明登录了，没有值说明没有登录
user_detail = USERS.get(pk)
return render_template('detail.html', user=user_detail)
else:
return redirect('/login')
@app.route('/test')
def test():
return jsonify([{'name':'kimi','age':19}])
if __name__ == '__main__':
# app.run('127.0.0.1',5000)
app.run()
配置文件方式
django的配置settings,分为开发环境和测试环境两个环境脚本，而flask配置方式多种：
方式一
文件直接设置debug和秘钥模式，仅这两种可以设置
app.debug=True # 调试模式，提示信息更详细，修改代码不需要重启，自动重启
app.secret_key='dasdfasdfasd' # 秘钥，只能 放debug和secret_key
方式二
# 直接使用app.config设置
app.config['DEBUG']=True
app.config['SECRET_KEY']='sdfasdfasd'
print(app.config)
方式三
# 使用py文件（不常用）
app.config.from_pyfile("settings.py")
print(app.config)
方式四
# 常用的，使用类的方式
app.config.from_object(settings.DevelopmentConfig)
app.config.from_object(settings.ProductionConfig)
print(app.config)
# settings
class BASE(object):
DEBUG=True
class ProductionConfig(BASE):
DETABASE_URI='mysql://user@localhost/foo'
SECRET_KEY='HSHHSHSHSH'
class DevelopmentConfig(BASE):
DETABASE_URI='mysql://user@localhost/foo'
SECRET_KEY='HOSHSHOHS'
其他方式
#通过环境变量配置
app.config.from_envvar("环境变量名称")
# json
app.config.from_json("json文件名称")
JSON文件名称，必须是json格式，因为内部会执行json.loads
# 字典格式---》配置中心
app.config.from_mapping({'DEBUG': True})
# 内置的配置字段，其他可以写自己的，比如 redis的连接地址，mysql的连接地址
-DEBUG
-SECRET_KEY
-SESSION_COOKIE_NAME
-PERMANENT_SESSION_LIFETIME
路由系统
1.路由本质
django中配置路由，是在urls.py中书写path,
)
flask是基于装饰器的，大部分都用装饰器来做，少量可以抽取到一个urls.py中
路由源码分析
@app.route('/login')
def index():
pass
1.本质是执行了index=app.route('/login')(index)
2.app.route('/login')的执行结果是 decorator函数
-rule是路径
-其他参数都给了options
3.执行decorator(index)
def decorator(f: T_route) -> T_route:
"""
# f是index
endpoint = options.pop("endpoint", None) # 目前没有endpoint，是None
# 核心，本质--》self就是实例化得到的app对象，flask对象
# app对象中有个方法add_url_rule，这是在添加路由
# 不使用装饰器，自己注册路由
self.add_url_rule(rule, endpoint, f, **options)
return f
"""
endpoint = options.pop("endpoint", None)
self.add_url_rule(rule, endpoint, f, **options)
return f
# 原本的函数 是一个闭包函数
def route(self, rule: str, **options: t.Any) -> t.Callable[[T_route], T_route]:
def decorator(f: T_route) -> T_route:
endpoint = options.pop("endpoint", None)
self.add_url_rule(rule, endpoint, f, **options)
return f
return decorator
# 可以不使用装饰器的方式，注册路由
app.add_url_rule('/', endpoint=None, view_func=home, methods=['GET'])
flask路由的本质是app对象的add_url_rule完成路由的注册
2路由参数
# rule URL规则
# view_func 视图函数名称
# defaults = None 默认值, 当URL中无参数，函数需要参数时，使用defaults = {'k': 'v'}为函数提供参数
# endpoint = None, 路径的别名，名称，用于反向解析URL，即： url_for('名称')
# methods = None, 允许的请求方式，如：["GET", "POST"]
#对URL最后的 / 符号是否严格要求strict_slashes
strict_slashes = None
'''
@app.route('/index', strict_slashes=False)
#访问http://www.xx.com/index/ 或http://www.xx.com/index均可
@app.route('/index', strict_slashes=True)
#仅访问http://www.xx.com/index
'''
#重定向到指定地址redirect_to
redirect_to = None,
'''
@app.route('/index/<int:nid>', redirect_to='/home/<nid>')
'''
# 需要记住的
# rule
# view_func
# defaults
# endpoint
# methods
3.转换器
'default': UnicodeConverter,
'string': UnicodeConverter,
'any': AnyConverter,
'path': PathConverter,
'int': IntegerConverter,
'float': FloatConverter,
'uuid': UUIDConverter,
# 了解：让路由支持正则（忽略掉）
CBV分析
1. 基于类的视图写法
from flask import Flask, request
from flask.views import MethodView
app = Flask(__name__)
app.debug = True
# 视图类，继承MethodView，类中写跟请求方式同名的方法即可，之前学的所有都一致
class IndexView(MethodView):
decorators=[auth,] # 添加装饰器
def get(self):
print(request.method)
return 'get 请求'
def post(self):
print(request.method)
return 'post 请求'
# 添加路由
app.add_url_rule('/index', endpoint='index', view_func=IndexView.as_view('index'))
if __name__ == '__main__':
app.run()
2. 源码分析
1. IndexView.as_view('index') 执行完的结果，是个函数（view的）内存地址
def as_view(cls, name, *class_args, **class_kwargs):
def view(**kwargs: t.Any) -> ft.ResponseReturnValue:
# 本质是在执行self.dispatch_request，只是用了异步sync
return current_app.ensure_sync(self.dispatch_request)(**kwargs)
return view
2. 请求来了，执行view()--->本质在执行self.dispatch_request---》MethodView中的
def dispatch_request(self, **kwargs):
# self是视图类的对象
meth = getattr(self, request.method.lower(), None)
# 用异步执行meth()---ensure_sync
return current_app.ensure_sync(meth)(**kwargs)
3. 总结：执行原理跟django一样
4. 路径如果不传别名，别名就是函数名---》分析一下源码
-@app.route('/index')--》没有传endpoint
-endpoint 就是None---》调用了app.add_url_rule,传入了None
if endpoint is None:
endpoint = _endpoint_from_view_func(view_func) # type: ignore
-_endpoint_from_view_func 就是返回函数的名字
5. as_view('index') 必须传参数，传进来的参数是【别名】
# view是as_view内的内层函数，闭包函数
view.__name__ = name # 修改了函数的名字变成了你传入的
# app.add_url_rule('/index',view_func=IndexView.as_view('index'))
简写成：app.add_url_rule('/index',view_func=view)
#如果不传参数， 所有人的别名(endpoint),都是内层函数view，所以就报错了
6. 补充：flask的路由注册使用装饰器，如果写了一个登录认证装饰器，那么应该放在路由装饰器上还是下？
-放在路由下面
-路由必须传endpoint，如果不传，又报错
7. 视图类必须继承MethodView,如果继承View，它的dispatch_request没有具体实现--》直接是抛异常，你的视图类必须重写dispatch_request，我们不想重写，继承MethodView
def dispatch_request(self) -> ft.ResponseReturnValue:
raise NotImplementedError()
8. 视图类加装饰器，直接配置在类属性上【decorators】即可
decorators = [auth,]
# 源码，cls是视图类，中有decorators
if cls.decorators:
for decorator in cls.decorators:
view = decorator(view) # view=auth(view)
# 源码学到的
-1 as_view 执行流程跟djagno一样
-2 路径如果不传别名，别名就是函数名（endpoint）
-3 视图函数加多个装饰器（上下顺序和必须传endpoint）
-4 视图类必须继承MethodView，否则需要重写dispatch_request
-5 视图类加装饰器：类属性decorators = [auth,]
flask的路由注册使用装饰器
模板
py文件
from flask import Flask, request, render_template
app = Flask(__name__, template_folder='templates', static_folder='static') # 模板的路径必须是templates,因为实例化app对象时，传入的
app.debug = True
def add(a, b):
return a + b
@app.route('/', methods=['GET'])
def index():
name = 'kimi'
a = '<a href="http://www.baidu.com">点击跳转百度</a>'
return render_template('index.html', add=add, name=name, a=a)
if __name__ == '__main__':
app.run()
html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
</head>
<body>
<h1>模板语法:static</h1>
<img src="/static/img.png" alt="" width="800" height="500">
<h1>模板语法:执行函数add</h1>
{{ add(9,8) }}
<h1>模板语法,if</h1>
{% if name %}
<h1>hello {{ name }}</h1>
{% else %}
<h1>hello world</h1>
{% endif %}
<h1>模板语法,a标签渲染</h1>
<a href="http://www.baidu.com">点击跳转百度</a>
{{ a|safe }} //a是字符串，需要过滤器safe过滤
</body>
</html>
请求与响应
请求是全局的request对象，响应就是四件套（render_template，redirect，jsonify，session）
from flask import Flask, request, render_template, redirect, jsonify,make_response
app = Flask(__name__, template_folder='templates', static_folder='static') # 模板的路径必须是templates,因为实例化app对象时，传入的
app.debug = True
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def get():
"""
# request.method 提交的方法
# request.args get请求提及的数据
# request.form post请求提交的数据
# request.values post和get提交的数据总和
# request.cookies 客户端所带的cookie
# request.headers 请求头
# request.path 不带域名，请求路径
# request.full_path 不带域名，带参数的请求路径
# request.script_root
# request.url 带域名带参数的请求路径
# request.base_url 带域名请求路径
# request.url_root 域名
# request.host_url 域名
# request.host 127.0.0.1:500
"""
# print(request.method) # GET
# print(request.args) # ImmutableMultiDict([('name', '123'), ('password', '123')])
# print(request.form) # ImmutableMultiDict([('', '')])
# print(request.values) # CombinedMultiDict([ImmutableMultiDict([('name', '123'), ('password', '123')])])
# print(request.cookies) # ImmutableMultiDict([])
# print(request.headers) # Host: 127.0.0.1:5000
# print(request.path) # /
# print(request.full_path) # /?name=123&password=123
# print(request.url) # http://127.0.0.1:5000/?name=123&password=123
# print(request.base_url) # http://127.0.0.1:5000/
# print(request.host_url) # http://127.0.0.1:5000/
# print(request.host) # 127.0.0.1:5000
# return 'get请求与post请求'
""" 上传文件，直接以文件名保存"""
# obj=request.files['file']
# obj.save(obj.filename)
print('请求')
""" 响应 """
# 1 响应中写入cookie
# response = 'hello'
# res = make_response(response) # flask.wrappers.Response
# print(type(res)) # <class 'flask.wrappers.Response'>
# res.set_cookie('xx','xx') # cookies写入东西
# return res
# 2 响应头中写数据(新手四件套，都用make_response包一下)
response = render_template('index1.html')
res = make_response(response) # flask.wrappers.Response
print(type(res)) # <class 'flask.wrappers.Response'>
res.headers['yy'] = 'yy' # headers写入东西
return res
if __name__ == '__main__':
app.run()
session及源码分析
前端存session
from flask import Flask, request, session, render_template, redirect
app = Flask(__name__, template_folder='templates', static_folder='static')
app.debug = True
app.secret_key = '386889264265525772'
@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():
if request.method == 'GET':
return render_template('login.html')
else:
name = request.form.get('name')
password = request.form.get('password')
print(password)
session['name'] = name
return redirect('/index')
@app.route('/index', methods=['GET', 'POST'])
def index():
return 'hello %s' % session.get('name', '匿名用户')
if __name__ == '__main__':
app.run()
session源码分析
cookie是存于客户端浏览器的键值对，session是存在于服务端的键值对，而django是存放在django_session表中，而flask叫session，是加密后，放到了cookie中，如果session发生了变化，我们的cookie也会跟着变
# 源码部分：
1. app.session_interface 配置了一个类的对象，这个就是session的执行流程
2. 类中有两个非常重要的方法，请求来了，会执行open_session，请求走了会执行save_session
def open_session(self, app, request) :
#1 根据名字，取出前端传入的cookie的value值
val = request.cookies.get(self.get_cookie_name(app))
#2 如果没有val，构造了一个空session对象
if not val:
return self.session_class()
max_age = int(app.permanent_session_lifetime.total_seconds())
try:
# 如果没有过期，解码，做成session对象，后续直接用session即可
data = s.loads(val, max_age=max_age)
return self.session_class(data)
except BadSignature:
# 如果过期了，也是空session
return self.session_class()
def save_session(self, app, session, response) :
name = self.get_cookie_name(app)
# 取出过期事件，和把session加密转成字符串，放到cookie中
expires = self.get_expiration_time(app, session)
val = self.get_signing_serializer(app).dumps(dict(session))
response.set_cookie(
name,
val,
expires=expires,
)
# 扩展，想把session放到redis中，mysql中，已经有人帮咱们写了，第三方的
只需要写个类，重写open_session，save_session自己写
session执行原理
闪现
# flash 翻译过来的
- 当次请求先把一些数据，放在某个位置
- 下一次请求，把这些数据取出来，取完，就没了
# 作用：
1 可以跨请求，来保存数据
2 当次请求，访问出错，被重定向到其他地址，重定向到这个地址后，拿到当时的错误
# djagno中有这个东西吗？
-message框架
# 用法：
-设置 闪现
-flash('%s,我错了'%name) ，可以设置多次，放到列表中
-flash('超时错误',category="debug") 分类存
-获取 闪现
-get_flashed_messages() ，取完就删除
-get_flashed_messages(category_filter=['debug'])分类取
# 本质，放到session中
请求扩展
# 请求扩展中：在请求来了，或请求走了，可以绑定一些函数，到这里就会执行这个函数，类似于django的中间件
# 在flask中就用请求扩展，来代替djagno的中间件
# 好几个请求扩展
-before_request：请求来了会走，如果他返回了四件套，就结束了
-after_request ：请求走了会走，一定要返回response对象
-before_first_request：第一次来了会走
-teardown_request：无论是否出异常，会走
-errorhandler：监听状态码，404 500
-template_global：标签
-template_filter：过滤器
代码展示
from flask import Flask, request,render_template
app = Flask(__name__)
#1 before_request 和 after_request
@app.before_request
def before():
print('我来了')
# if 'index' in request.path:
return 'before'# 如果不是retrun了None，说明被拦截了，直接返回
@app.before_request
def before1():
print('我来了222')
# 请求走了，执行一个函数，走的时候，从下往上执行
@app.after_request
def after(response):
print('我走了111')
return response
# 2 项目启动后的第一个请求
@app.before_first_request # 只有第一次请求来的是会走
def first():
print('第一次请求')
# 3 teardown_request，无论视图函数是否出错，都会执行它,做错误日志
@app.teardown_request
def teardown(e):
print(e)
print('执行了teardown_request')
# 4 errorhandler 监听响应状态码，如果符合监听的状态码，就会走它
@app.errorhandler(404)
def error_404(arg):
return '404错误了'
@app.errorhandler(500)
def error_500(arg):
return '500错误了'
##5 template_global 在模板中直接使用该过滤器
@app.template_global()
def add(a1, a2):
return a1 + a2
# 6 template_filter
@app.template_filter()
def db(a1, a2, a3):
return a1 + a2 + a3
@app.route('/')
def index():
# a = [1, 2, 3]
# print(a[9])
return render_template('index1.html')
if __name__ == '__main__':
app.run()
蓝图
blueprint释义 '蓝图'
作用：全在一个py中写flask项目，后期肯定要划分目录，为了方便项目的应用。
1.不用蓝图，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
2.使用蓝图划分小型项目目录
使用蓝图的步骤
1.导入蓝图类
from flask import Blueprint
2. 实列化得到蓝图对象
user_bp=Blueprint('user',__name__) # user是app名字
3.在app中注册蓝图
app.register_blueprint(user_bp)
4. 在不同的view.py使用蓝图注册路由
@user_bp.route('/login')
补充：
1. 蓝图可以有自己的静态文件和模板
2.在注册蓝图时,可以使用前缀，必须要以/开头
使用蓝图划分小型项目目录
# 静态文件和模板文件是在总目录路面
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
3.使用蓝图划分大型项目目录
# 静态文件和模板分别是在各自的app里面
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
总结：
1 xxx = Blueprint('account', name,url_prefix='/xxx') ：蓝图URL前缀，表示url的前缀，在该蓝图下所有url都加前缀
2 xxx = Blueprint('account', name,url_prefix='/xxx',template_folder='tpls')：给当前蓝图单独使用templates，向上查找，当前找不到，会找总templates
3 蓝图的befort_request，对当前蓝图有效
g对象
g对象是什么？
专门用来存储用户信息的g对象，g的全称的为global
- global的缩写在python中是个关键字，但是python中是不能以关键字命名变量名的，所以直接使用首字母作为g对象。
- g对象,在整个请求的全局中，可以放值，也可以取值。
- 是全局变量，在任意位置导入使用即可
为什么不和django的request作为上下文管理？
-
使用request，可能会造成request的数据污染，不小心改了request的属性，但是不知道的情况下，会造成request的数据混乱
eg：使用request作为全局变量 # 不小心修改了requset.method=DELETE requset.method=DELETE 使用的时候，访问了方法就会造成数据污染 -
建议使用g 是空的，放入之后再当次请求中全局优先
-
在当次请求中，放入一些数据，后面想使用就可以直接g对象
g和session有什么区别？
1 . g 是只针对当次请求，用完之后直接清空
session针对多次请求，session对于当前请求人多次请求都能拿到
代码展示
from flask import Flask,g,request
app = Flask(__name__)
@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('/index')
def index():
# print(g.xx) # 点属性，拿不到会报错
name=request.args.get('name')
# g.name=name
request.method=name # 导致数据混乱
res = add(1,2)
print(res)
return 'index'
@app.route('/home')
def home():
print(g.xx)
return 'Hello World!'
if __name__ == '__main__':
app.run()
数据库连接池
flask操作数据库mysql
- 使用pymysql
- 在视图函数中，创建pymysql的连接，查数据，将数据返回给前端
存在的问题？
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前端发送一个请求，就创建一个连接，请求结束，连接关闭 ---django就是这样的
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把连接对象做成全局的，在视图函数，使用全局的连接，查询后将数据返回给前端，这样会导致数据出现错乱。如下图所示:当第一个请求查询文章的数据的过程中，又来了查询book的请求，都使用全局的连接，查完返回前端的是book的数据，文章的数据压根没拿到，导致查询的数据出现错乱。
解决上述两个问题的方案
- 建立数据库连接池
- 创建一个全局的池
- 每次进入视图函数，从池中去一个连接使用，使用完放回池中，只要控制池的大小，就能控制mysql连接数。
下面是使用第三方数据库连接池的步骤
1.安装
pip install dbutils
2. 使用：实例化得到一个池对象‘pool’---作为一个单例对象
from dbutils.pooled_db import PooledDB
import pymysql
pool = PooledDB(
creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块
maxconnections=10, # 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='kimi',
password='Kimi123?',
database='luffy',
charset='utf8'
)
3.在视图函数中导入使用
conn = pool.connection()
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) # 将((),())转换成[{},{}]
cursor.execute('select id,create_time,name,brief from luffy_course limit 2')
res = cursor.fetchall()
代码展示
from flask import Flask, jsonify
import pymysql
app = Flask(__name__)
app.debug = True
# @app.route('/course')
# def course():
# # 从mysql的db库的购物车表中取出两条数据
# conn = pymysql.connect(user='kimi', password='Kimi123?', host='127.0.0.1',
# port=3306, database='luffy'
#
# )
# # cursor = conn.cursor() # ((),(),(),)
# cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) # [{},{},{}]
# # cursor.execute('select * from luffy_course limit 2') # 只拿两条
# cursor.execute('select id,create_time,name,brief from luffy_course limit 2') # 只拿两条
# res = cursor.fetchall() # 拿所有的数据
# print(res)
# return jsonify(res)
""" 使用池"""
from POOL import pool
import random
import time
@app.route('/course_pool')
def course_pool():
conn = pool.connection()
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
time.sleep(random.randint(1,3))
cursor.execute('select id,create_time,name,brief from luffy_course limit 2')
res = cursor.fetchall()
print(res)
return jsonify(res)
# 不使用连接池
@app.route('/course')
def course():
conn = pymysql.connect(user='kimi', password='Kimi123?', host='127.0.0.1',
port=3306, database='luffy')
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
time.sleep(random.randint(1,3))
cursor.execute('select id,create_time,name,brief from luffy_course limit 2')
res = cursor.fetchall()
print(res)
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/course')
print(len(res.text))
if __name__ == '__main__':
for i in range(500):
t = Thread(target=task)
t.start()
# 效果：使用池的连接数明显小，不使用池连接数明显很大
# 查看数据库连接数
show status like 'Threads%'
浙公网安备 33010602011771号