flask,蓝图使用，g对象，数据库连接池 |
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内容回顾
cbv使用
写一个类继承MethodView写get，post… 类属性decorators=[auth]可以加装饰器 CBV执行流程跟django的执行流程一样 endpoint作用 路径别名 add_url_rule(view_func=IndexView.as_view(‘index’)) 为什么endpoint不传，是被路由装饰器装饰的函数名：函数名._name_ 装饰器的执行先后顺序，从上到下执行 模板语法使用的是jinja2更加强大，兼容django的dtl模板语法 请求响应请求：全局request对象，在不同视图函数中尽管使用，不会错乱 method,path,files,form 响应四件套：字符串，render_template,redirect,jsonify,响应对象，make_response包裹一下四件套之一， 设置cookie,set_cookies 响应对象.headers 响应头 session使用设置密钥 全局导入，直接赋值使用，取值 session执行流程请求来了走open_session前端携带cookie到后端，后端取出来cookie对于的value值，解密，转到session对象中，后续在视图函数中，使用sesson即可 save_session:请求走的时候，校验session有没有被改过了，如果改过了，删除cookie重新设置cookie session用起来像字典，如何做，一个对象可以像字典一样使用，_getitem_,__setitem__只要调用_setitem__就说明了，对象属性modify,一开始false只要触发_setitem,置为true，后期只要判断modify，就可以判断session有没有被改过 闪现跨请求获取到之前请求存放的数据，取一次就没了，关注django中的message框架 放值：flash('%s,我错了'%name) 取值：get_flashed_messages() 请求扩展before_request 请求来的时候 after_request 请求走的使用 before_first_request 项目启动后第一个请求来触发 teardown_request:错误日志记录 errorhandler:某种状体码，就会执行，http的状态码1xx,2xx,3xx,4xx,5xx 内容详情 蓝图的使用blueprint翻译过来的，称之为蓝图 作用是：之前全在一个py中写flask项目，后期肯定要划分目录 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 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 使用蓝图，划分小型目录 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 使用蓝图，划分大型项目目录，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 g对象g 对象 是什么 global的缩写，再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，再整个请求的全局，可以放值，可以取值 全局变量，再任意位置导入使用即可 他为什么不学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，但我们可能不知道 建议使用g 是空的放入之后再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 g和session有什么区别g 是只针对于当次请求 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 requesthod = name res = add(1, 2) print(res) return 'index' @app.route('/home') def home(): print(g.xx) return 'index' if __name__ == '__main__': app.run() 数据库连接池flask操作pymysql 使用pymysql 再视图函数中，创建pymysql的连接，查数据，查完，返回给前端 有什么问题？来一个请求，创建一个连接，请求结束连接关闭（django就是这么做的） 把连接对象，做成全局的，再视图函数中，使用全局的连接，查询，返回给前端 有什么问题？会出现数据错乱
测试全局连接结果数据错乱问题 import pymysql import threading import time conn = pymysql.connect(user='root', password="root", host='127.0.0.1', database='luffy01', port=3306) cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) def task_1(): cursor.execute('select * from luffy_user') time.sleep(3) res = cursor.fetchall() print(res, "这是user表的数据") def task_2(): time.sleep(1) cursor.execute('select * from luffy_banner') time.sleep(5) res = cursor.fetchall() print(res, '这是banner表的数据') if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=task_1) t2 = threading.Thread(target=task_2) t1.start() t2.start()
数据库连接池 创建一个全局的池 每次进入视图函数，从池中取一个连接使用，使用完放回到池中，只要控制池的大小，就能控制mysql连接数 使用第三方数据库连接池，使用步骤安装pip install dbutils 使用：实例化的到一个池对象 在视图函数中导入使用 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='root', password='root', database='luffy01', charset='utf8' ) conn = pool.connection() cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) cursor.execute('select * from luffy_banner limit 2') res = cursor.fetchall() print(res)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 @app.route('/article') 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 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()效果是池的连接数明显小 不使用池连接数明显大 查看数据连接数 show status like 'Threads%' |
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