【星海出品】flask (四) 三方工具使用
- 学习的灵魂是公社,学习的目标是人民自治.
- 学习是非暴力革命方式的社会改革.
- 学习是人民对抗资本剥夺的文明方式.
- 学习失败了,就如同巴黎公社失败了一样.但是它为今后进行成功的社会改革指明了正确的方向.
- 学习的逻辑并不复杂,一句话,必须让知识数量与知识价值基本吻合.
- 管理学习也不复杂,就是要让学习的量稳定的波动于最小正值区间内.
- 当然,这在管理上是非常苦难的.
- 第一,我们必须有大量的前期积累.比如知识储备,知识变现能力,知识获取途径等等.
- 第二,我们必须严格控制知识的滥用.知识的滥教,确保知识的数量不背离知识的价值.
- 第三.我们必须建立强大的均输平准手段,以应对来自外部不确定的冲击.
- 总之,要站稳立场,要确立人民主体性,就一定可以管理好知识.
- 最后再一次向陈云等老一辈的无产阶级革命家表示敬意.
在开发时，每次更改 Flask 项目代码后，都需要手动重启 Flask 服务器。为了提高开发效率，可以使用 Flask 的自动重载功能，使 Flask 服务器能够自动检测到代码更改并自动重启。
具体实现方法如下：
在 Flask 项目的入口文件中，导入 werkzeug.serving 模块中的 run_simple 函数
Werkzeug 是一个 Python 的 WSGI 工具库，它可以用来构建 Web 应用程序。
from werkzeug.serving import run_simple
使用 run_simple 函数启动 Flask 服务器，并设置 use_reloader=True 表示启用自动重载：
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello():
return 'Hello, World!'
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True, use_reloader=True)
from werkzeug.wrappers import Request, Response
@Request.application
def application(request):
return Response('Hello world')
if __name__ == '__main__':
from werkzeug.serving import run_simple
run_simple('localhost', 5000, application)
使用 @Request.application 装饰器将 application 函数转换为一个 WSGI 应用程序。然后使用
run_simple 函数在本地的 5000 端口运行应用程序。
def run_simple(hostname, port, application, use_reloader=False,
use_debugger=False, use_evalex=True,
extra_files=None, reloader_interval=1, threaded=False,
processes=1, request_handler=None, static_files=None,
passthrough_errors=False, ssl_context=None):
# 这方法还是比较短的，但是注释写得很详细，由于篇幅问题，就把源码中的注释省略了
if use_debugger:
from werkzeug.debug import DebuggedApplication
application = DebuggedApplication(application, use_evalex)
if static_files:
from werkzeug.wsgi import SharedDataMiddleware
application = SharedDataMiddleware(application, static_files)
def inner():
make_server(hostname, port, application, threaded,
processes, request_handler,
passthrough_errors, ssl_context).serve_forever()
if os.environ.get('WERKZEUG_RUN_MAIN') != 'true':
display_hostname = hostname != '*' and hostname or 'localhost'
if ':' in display_hostname:
display_hostname = '[%s]' % display_hostname
_log('info', ' * Running on %s://%s:%d/', ssl_context is None
and 'http' or 'https', display_hostname, port)
if use_reloader:
# Create and destroy a socket so that any exceptions are raised before
# we spawn a separate Python interpreter and lose this ability.
test_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
test_socket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
test_socket.bind((hostname, port))
test_socket.close()
run_with_reloader(inner, extra_files, reloader_interval)
else:
inner()
模板渲染
虽然 jinja2 是一个单独的库，但是由于 flask 依赖了jinja2，所以不必单独安装。
from flask import render_template
使用
@app.route('/template')
def template(): # put application's code here
// 渲染
return render_template('demo.html')
动态渲染
还是使用 jinja2 的 render_template
通过blog_id 与 HTML中 {{ blog_id }} 关联
@app.route('/template/blog/' )
def template(blog_id): # put application's code here
return render_template('demo.html', blog_id=blog_id)
DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8" />
<title>Titletitle>
head>
<body>
<a href="www.baidu.com">百度a>
<div class="header">这里是博客{{ blog_id }}div>
body>
html>
支持其他类型的传参
@app.route('/template/blog/' )
def template(blog_id): # put application's code here
uesr = User('lijiajun', '[email protected]')
person = {
'username': 'zhangsan',
'email': 'zhangsan的email'
}
return render_template('demo.html', blog_id=blog_id, user=uesr, person=person)
demo.html
DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8" />
<title>Titletitle>
head>
<body>
<a href="www.baidu.com">百度a>
<div class="header">这里是博客{{ blog_id }}div>
<div>{{ user }}div>
<div>{{ user.username }}div>
<div>{{ user.email }}div>
<div>{{ person.username }}div>
<div>{{ user.email }}div>
body>
html>
使用过滤器
使用管道符号 | 即可。 {{ user.email | length }}
自定义过滤器
def filter(value):
return value.upper()
# 增加过滤器
app.add_template_filter(filter, 'filter')
<div>{{ user.email | filter }}</div>
jinja2的语句
<div>
{% if age > 18 %}可以进入 {% endif %} {% if age < 18 %} 禁止进入{% endif %}
div>
<div>
{% for foo in age %}
{% endfor %}
div>
组件传参
demo.html
DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8" />
<title>testtitle>
head>
<body>
<div>
{% extends 'component.html' %} {% block content %} 我是传过来的内容 {%
endblock %} {% block title %} 我是传过来的标题 {% endblock %}
div>
body>
html>
component.html
DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8" />
<title>这是一个组件title>
head>
<body>
这是一个组件 {% block title %}{% endblock %} {% block content %}{% endblock
%}
body>
html>
加载图片
<body>
<div>
<img src='{{ url_for("static",filename="image.png") }}' alt="" />
div>
body>
加载Css文件
<head>
<meta charset="UTF-8" />
<title>testtitle>
<link rel="stylesheet" href='{{ url_for("static",filename="demo.css") }}' />
head>
加载Js文件
<script src='{{ url_for("static",filename="demo.js")}}'>script>
flask 连接 数据库
pip install pymysql
我们不会直接使用这个包去操作数据库，因为需要写原生的SQL语句，我们最好使用 orm。
所以我们还需要下一个：
pip install flask-sqlalchemy
sqlalchemy 给我们提供了 orm 的技术，可以让我们像操作普通对象一样去操作数据库。
这个需要额外安装，因为 flask 没有这个依赖。
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
创建SQLAlchemy实例对象，命名为db，将flask的实例对象app作为参数传给SQLAlchemy，将db和app联系起来，可以调用其相关功能
db = SQLAlchemy(app)
使用gunicorn启动flask
gunicorn app:app -c gunicorn.conf.py > gun.log 2>&1 &
一 Gunicorn是基于unix系统，被广泛应用的高性能的Python WSGI HTTP Server。用来解析HTTP请求的网关服务。
它通常是在进行反向代理（如nginx），或者进行负载均衡（如 AWS ELB）和一个web 应用（比如 Django 或者 Flask）之间。
它的运行模型基于pre-fork worker 模型，即就是支持eventlet，也支持greenlet。
二、gunicorn特点
其特点：1、能和大多数的Python Web框架兼容；
2、简单易上手；
3、轻量级的资源消耗；
4、目前，gunicorn只能运行在Linux环境中，不支持windows平台
gunicorn -w 5 -b 0.0.0.0:6000 main:app
解释下参数含义：
-w ：表示工作进程数
-b ：访问地址和端口
main ：flask启动python文件名
app ：脚本中创建的Flask对象名
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/',methods=['GET'])
def hello_world():
return 'Hello World!'
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=6000)
也可以根据文件启动
gunicorn -c config.py main:app
cat config.py
# 是否开启debug模式
debug = True
# 访问地址
bind = "0.0.0.0:6000"
# 工作进程数
workers = 2
# 工作线程数
threads = 2
# 超时时间
timeout = 600
# 输出日志级别
loglevel = 'debug'
# 存放日志路径
pidfile = "log/gunicorn.pid"
# 存放日志路径
accesslog = "log/access.log"
# 存放日志路径
errorlog = "log/debug.log"
# gunicorn + apscheduler场景下，解决多worker运行定时任务重复执行的问题
preload_app = True
-c CONFIG : CONFIG,配置文件的路径，通过配置文件启动；生产环境使用；
-b ADDRESS : ADDRESS，ip加端口，绑定运行的主机；
-w INT, --workers INT：用于处理工作进程的数量，为正整数，默认为1；
-k STRTING, --worker-class STRTING：要使用的工作模式，默认为sync异步，可以下载eventlet和gevent并指定
--threads INT：处理请求的工作线程数，使用指定数量的线程运行每个worker。为正整数，默认为1。
--worker-connections INT：最大客户端并发数量，默认情况下这个值为1000。
--backlog int：未决连接的最大数量，即等待服务的客户的数量。默认2048个，一般不修改；
-p FILE, --pid FILE：设置pid文件的文件名，如果不设置将不会创建pid文件
--access-logfile FILE ： 要写入的访问日志目录
--access-logformat STRING：要写入的访问日志格式
--error-logfile FILE, --log-file FILE ： 要写入错误日志的文件目录。
--log-level LEVEL ： 错误日志输出等级。
--limit-request-line INT ： HTTP请求头的行数的最大大小，此参数用于限制HTTP请求行的允许大小，默认情况下，这个值为4094。值是0~8190的数字。
--limit-request-fields INT ： 限制HTTP请求中请求头字段的数量。此字段用于限制请求头字段的数量以防止DDOS攻击，默认情况下，这个值为100，这个值不能超过32768
--limit-request-field-size INT ： 限制HTTP请求中请求头的大小，默认情况下这个值为8190字节。值是一个整数或者0，当该值为0时，表示将对请求头大小不做限制
-t INT, --timeout INT：超过这么多秒后工作将被杀掉，并重新启动。一般设定为30秒；
--daemon： 是否以守护进程启动，默认false；
--chdir： 在加载应用程序之前切换目录；
--graceful-timeout INT：默认情况下，这个值为30，在超时(从接收到重启信号开始)之后仍然活着的工作将被强行杀死；一般使用默认；
--keep-alive INT：在keep-alive连接上等待请求的秒数，默认情况下值为2。一般设定在1~5秒之间。
--reload：默认为False。此设置用于开发，每当应用程序发生更改时，都会导致工作重新启动。
--spew：打印服务器执行过的每一条语句，默认False。此选择为原子性的，即要么全部打印，要么全部不打印；
--check-config ：显示现在的配置，默认值为False，即显示。
-e ENV, --env ENV： 设置环境变量；