flask搭建及部署
- pip 19.2.3
- python 3.7.5
- Flask 1.1.1
- Flask-SQLAlchemy 2.4.1
- Pika 1.1.0
- Redis 3.3.11
- flask-wtf 0.14.2
1、创建flask项目:
创建完成后整个项目结构树:
app.py: 项⽬管理⽂件,通过它管理项⽬。
static: 存放静态文件
templates文件夹:用于放置html模板文件
由于flask属于轻量级web框架, 更加自由、灵活,可扩展性强,第三方库的选择面广,开发时可以结合自己最喜欢用的轮子,也能结合最流行最强大的Python库 。所以这个框架的代码架构需要自己设计。
2、创建项目主要逻辑代码保存目录
手动创建application目录、filter目录及其子目录
application : 项目主要逻辑代码保存目录
_init_.py : 创建flask应用并加载配置,如mysql,redis,rabbitmq,
apps : 专门用于保存每一个项目的蓝图
app1 : app1蓝图目录,在app1下的init_.py中文件中创建蓝图对象,view.py中新增对应的视图文件,在 model.py中写模型代码
settings : 项目配置存储目录
dev.py : 项目开发阶段配置文件
prop.py : 项目生成阶段配置文件
static : 项目静态文件夹(用于存放css一类的文件)
templates : 用于放置html模板文件
filter : 整个项目拦截器目录
requestFilter.py: 针对整个app项目全局路由拦截规则定义
app.py : 项⽬管理⽂件,通过它启动整个项目
2.1 配置mysql数据库,加载配置文件并针对整个app项目定义全局db
2.1.1 settings.py
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#全局通用配置类 class Config(object): """项目配置核心类""" #调试模式 DEBUG=False # 配置日志 # LOG_LEVEL = "DEBUG" LOG_LEVEL = "INFO" # 配置redis # 项目上线以后,这个地址就会被替换成真实IP地址,mysql也是 REDIS_HOST = 'your host' REDIS_PORT = your port REDIS_PASSWORD = 'your password' REDIS_POLL = 10 #数据库连接格式 SQLALCHEMY_DATABASE_URI = "mysql+pymysql://user:password@localhost:3306/test?charset=utf8" # 动态追踪修改设置,如未设置只会提示警告 SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False # 查询时会显示原始SQL语句 SQLALCHEMY_ECHO = False # 数据库连接池的大小 SQLALCHEMY_POOL_SIZE=10 #指定数据库连接池的超时时间 SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT=10 # 控制在连接池达到最大值后可以创建的连接数。当这些额外的 连接回收到连接池后将会被断开和抛弃。 SQLALCHEMY_MAX_OVERFLOW=2 #rabbitmq参数配置 RABBITUSER="user" RABBITPASSWORD="password" RABBITHOST="your ip" RABBITPORT=your port |
2.1.2 dev.py
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from . import Config class DevelopmentConfig(Config): '开发模式下的配置' # 查询时会显示原始SQL语句 SQLALCHEMY_ECHO = True |
2.1.3 prop.py
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from . import Config class ProductionConfig(Config): """生产模式下的配置""" DEBUG = False |
2.1.4 加载配置文件,定义全局的db( SQLALchemy类的实例 )供项目使用
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# 主应用的根目录 app = Flask(__name__) config = { 'dev' : DevelopmentConfig, 'prop' : ProductionConfig, } # 设置配置类 Config = config[ 'dev' ] # 加载配置 app.config.from_object(Config) # 创建数据库连接对象 db = SQLAlchemy(app) |
dev : 测试环境配置
prop: 生产环境配置
Flask应用app配置加载
通常三种方式
- 从配置对象中加载:app.config.from_object()
- 从配置文件中加载:app.config.from_pyfile()-ini文件
- 从环境变量中加载:app.config.from_envvar()
配置对象
从配置对象中加载,创建配置的类:
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# 配置对象,里面定义需要给 APP 添加的一系列配置 class Config(object): DEBUG = True app = Flask(__name__) # 从配置对象中加载配置 app.config.from_object(Config) app.run() |
配置文件
从配置文件中加载,在目录中定义一个配置文件config.ini
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app = Flask(__name__) # 从配置对象中加载配置 app.config.from_pyfile( "config.ini" ) app.run() |
环境变量
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app = Flask(__name__) # 从环境变量中加载 app.config.from_envvar( "FLASKCONFIG" ) app.run() |
2.2 定义model模型,负责和数据库交互
app1.model
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from application import db class Wdtest(db.Model): __tablename__ = "wdtest" #设置表名 id = db.Column(db.String( 100 ), primary_key = True , comment = "主键ID" ) name = db.Column(db.String( 20 ), index = True , comment = "姓名" ) age = db.Column(db.Integer, default = True , comment = "年龄" ) |
模型 表示程序使用的持久化实体. 在Flask-SQLALchemy 中, 模型一般是一个 Python 类, 类中的属性对应数据库中的表.
db.Model :创建模型,
db.Column : 创建模型属性.
tablename :指定表名
模型属性类型 :
类型名 | Python类型 | 说明 |
---|---|---|
Integer | int | 普通整数,一般是 32 位 |
SmallInteger | int | 取值范围小的整数,一般是 16 位 |
Big Integer | int 或 long | 不限制精度的整数 |
Float | float | 浮点数 |
Numeric | decimal.Decimal | 定点数 |
String | str | 变长字符串 |
Text | str | 变长字符串,对较长或不限长度的字符串做了优化 |
Unicode | unicode | 变长 Unicode 字符串 |
Unicode Text | unicode | 变长 Unicode 字符串,对较长或不限长度的字符串做了优化 |
Boolean | bool | 布尔值 |
Date | datetime.date | 日期 |
Time | datetime.time | 时间 |
DateTime | datetime.datetime | 日期和时间 |
Interval | datetime.timedelta | 时间间隔 |
Enum | str | 一组字符串 |
PickleType | 任何 Python 对象 | 自动使用 Pickle 序列化 |
LargeBinary | str | 二进制文件 |
常用 SQLAlchemy 列选项
选项名 | 说明 |
---|---|
primary_key | 如果设为 True,这列就是表的主键 |
unique | 如果设为 True,这列不允许出现重复的值 |
index | 如果设为 True,为这列创建索引,提升查询效率 |
nullable | 如果设为 True,这列允许使用空值;如果设为 False,这列不允许使用空值 |
default | 为这列定义默认值 |
2.3 声明蓝图
app1._init.py
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#给app取别名为 'index' index_blu = Blueprint( 'index' ,__name__,template_folder = 'templates' ,static_folder = 'static' ) from .views import * |
template_folder:指定模板文件路径,查找顺序,先全局templates里面找,没找到,再往子蓝图里面找.
这里是把view中所有的视图都声明在index这个蓝图里面,接下来我们需要做的是将这个声明好的蓝图,注册进我们的项目中。
2.4 将声明好的蓝图注册进app中
application.init_:
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from application.settings.dev import DevelopmentConfig from application.settings.prop import ProductionConfig # 主应用的根目录 app = Flask(__name__) config = { 'dev' : DevelopmentConfig, 'prop' : ProductionConfig, } # 设置配置类 Config = config[ 'dev' ] # 加载配置 app.config.from_object(Config) # 创建数据库连接对象 db = SQLAlchemy(app) # todo 注册蓝图 from .apps.app1 import index_blu app.register_blueprint(index_blu, url_prefix = '/index' ) |
针对:app = Flask(name)解释
Flask类初始化参数
Flask类init方法部分代码
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def __init__( self , import_name, static_url_path = None , static_folder = "static" , static_host = None , host_matching = False , subdomain_matching = False , template_folder = "templates" , instance_path = None , instance_relative_config = False , root_path = None , ): pass |
import_name:Flask程序所在的包(模块),传 __name__
static_url_path:静态文件访问路径,可以不传,默认为:/ + static_folder
static_folder:静态文件存储的文件夹,可以不传,默认为 static
template_folder:模板文件存储的文件夹,可以不传,默认为 templates
3 通过以上的步骤后,我们可以基本操作数据库了:
以下所有示例代码,皆在view.py中去实现
3.1 增:
先写怎么增,然后增加,最后提交
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student = Wdtest( id = ids , name = name, age = age) try : application.db.session.add(student) application.db.session.commit() except : # 事務回滾 application.db.session.rollback() |
3.2 删:
先获取数据库中的这个数据,再删除它
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user = Wdtest.query.first() application.db.session.delete(user) application.db.session.commit() |
3.3 改:
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user = Wdtest.query.first() user.name = name try : application.db.session.commit() except : # 事務回滾 application.db.session.rollback() |
3.4 查:
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# 查询所有⽤户数据 user_list = Wdtest.query. all () # 查询有多少个⽤户 user_list_num = Wdtest.query.count() # 查询第1个⽤户 user = Wdtest.query.first() # 查询id为3的⽤户[3种⽅式] user = Wdtest.query.get( 3 ) # 根据主键查询 user_list = Wdtest.query.filter_by( id = 3 ). all () # 以关键字实参形式进行匹配字段 user_list = Wdtest.query. filter (Wdtest. id = = 3 ). all () # 以恒等式形式匹配字段 # 查询名字结尾字符为g的所有⽤户 Wdtest.query. filter (Wdtest.name.endswith( 'g' )). all () # 查询名字包含‘wa'的所有项目 user_list = Wdtest.query. filter (Wdtest.name.contains( 'wa' )). all () # 模糊查询 user_list = Wdtest.query. filter (Wdtest.name.like( '%a%' )). all () # 查询名字wa开头和age为20的所有⽤户[2种⽅式] user_list = Wdtest.query. filter (Wdtest.name.startswith( 'wa' ),Wdtest.age = = 20 ). all () user_list = Wdtest.query. filter (and_(Wdtest.name.startswith( 'wa' ), Wdtest.age = = 20 )). all () # 非条件查询查询名字不等于wade的所有⽤户[2种⽅式] user_list = Wdtest.query. filter (not_(Wdtest.name = = 'wade' )). all () user_list = Wdtest.query. filter (Wdtest.name ! = 'wade' ). all () # in 条件查询 user_list = Wdtest.query. filter (Wdtest. id .in_([ '97124f50-0208-11ea-a66c-04ea56212bdf' , '3' ])). all () # 所有⽤户先按年龄从⼩到⼤, 再按id从⼤到⼩排序, 取前5个 user_list = Wdtest.query.order_by(Wdtest.age,Wdtest. id .desc()).limit( 5 ). all () # 分⻚查询, 每⻚3个, 查询第2⻚的数据 pn = Wdtest.query.paginate( 2 , 3 ) print (pn.pages) print (pn.page) print (pn.items) |
4 路由传参
有时我们需要将同一类 URL 映射到同一个视图函数处理,比如:使用同一个视图函数来显示不同用户的个人信息。
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# 路由传递参数 @app .route( '/user/<id>' ) def user_info( id ): return '%s' % id |
路由传递的参数默认当做 string 处理
####指定请求方式
在 Flask 中,定义一个路由,默认的请求方式为:
- GET
- OPTIONS
- HEAD
在装饰器添加请求指定方式:
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@app .route( '/test' , methods = [ 'GET' , 'POST' ]) def test(): return "ok" |
5 动态正则匹配路由
flask实现正则匹配步骤:
- 导入转换器基类:在 Flask 中,所有的路由的匹配规则都是使用转换器对象进行记录
- 自定义转换器:自定义类继承于转换器基类
- 添加转换器到默认的转换器字典中
- 使用自定义转换器实现自定义匹配规则
实现:
导入转换器基类
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from werkzeug.routing import BaseConverter |
自定义转换器
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# 自定义正则转换器 class RegexConverter(BaseConverter): def __init__( self , url_map, * args): super (RegexConverter, self ).__init__(url_map) # 将接受的第1个参数当作匹配规则进行保存 self .regex = args[ 0 ] |
添加转换器到默认的转换器字典中,并指定转换器使用时名字为: re
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app = Flask(__name__) # 将自定义转换器添加到转换器字典中,并指定转换器使用时名字为: regex app.url_map.converters[ 'regex' ] = RegexConverter |
使用转换器去实现自定义匹配规则
当前此处定义的规则是:3位数字
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@app .route( '/index/<regex("[0-9]{3}"):id>' ) def user_info( id ): return "id 为 %s" % id |
自定义转换器其他函数实现
继承于自定义转换器之后,还可以实现 to_python 和 to_url 这两个函数去对匹配参数做进一步处理:
to_python:
- 该函数参数中的 value 值代表匹配到的值,可输出进行查看
- 匹配完成之后,对匹配到的参数作最后一步处理再返回,比如:转成 int 类型的值再返回:
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class RegexConverter(BaseConverter): def __init__( self , url_map, * args): super (RegexConverter, self ).__init__(url_map) # 将接受的第1个参数当作匹配规则进行保存 self .regex = args[ 0 ] def to_python( self , value): return int (value) |
系统自带转换器
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DEFAULT_CONVERTERS = { 'default' : UnicodeConverter, 'string' : UnicodeConverter, 'any' : AnyConverter, 'path' : PathConverter, 'int' : IntegerConverter, 'float' : FloatConverter, 'uuid' : UUIDConverter, } |
6 增加日志记录、redis配置加载、mq配置加载
6.1 日志记录
Settings._init:
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# 配置日志 # LOG_LEVEL = "DEBUG" LOG_LEVEL = "INFO" |
日志记录级别
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FATAL/CRITICAL = 致命的,危险的 ERROR = 错误 WARNING = 警告 INFO = 信息 DEBUG = 调试 NOTSET = 没有设置 |
application._init:
1、日志模块基础配置,如:日志存放地址、日志记录格式、日志等级
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#增加日志模块 def setup_log(Config): #设置日志等级 logging.basicConfig(level=Config.LOG_LEVEL) # 创建日志记录器,指明日志保存的路径、每个日志文件的最大大小、保存的日志文件个数上限 file_log_handler=RotatingFileHandler('log/log',maxBytes=1024 * 1024 * 300, backupCount=10) # 创建日志记录的格式 日志等级 输入日志信息的文件名 行数 日志信息 formatter = logging.Formatter('%(asctime)s: %(levelname)s %(filename)s:%(lineno)d %(message)s') # 为刚创建的日志记录器设置日志记录格式 file_log_handler.setFormatter(formatter) # 为全局的日志工具对象(flaskapp使用的)添加日志记录器 logging.getLogger().addHandler(file_log_handler) |
2、日志启动
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#日志启动 setup_log(Config) |
6.2 redis配置及加载
之前我们在config中已经把redis的配置已经写进去了,所以这里可以直接创redis连接池供app全局使用
application._init:
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#新增redis连接模块 def connectRedis(Config): pool = redis.ConnectionPool(host = Config.REDIS_HOST, port = Config.REDIS_PORT, password = Config.REDIS_PASSWORD, max_connections = Config.REDIS_POLL) redis_store = redis.Redis(connection_pool = pool) return redis_store |
使用示例:
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@index_blu .route( "/redis" ,methods = [ "POST" , "GET" ]) def add_toRedis(): logging.info( "come to here" ) key = request.args.get( "key" ) application.redis_store. set (key , "1233" ) value = application.redis_store.get( key ) print (value) return "12333" |
6.3 rabbitmq基础配置及加载
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# rabbitmq配置访问 # 添加用户名和密码 credentials = pika.PlainCredentials(Config.RABBITUSER, Config.RABBITPASSWORD) # 配置连接参数 parameters = pika.ConnectionParameters(host = Config.RABBITHOST, port = Config.RABBITPORT, credentials = credentials) connection = pika.BlockingConnection(parameters) channel = connection.channel() |
使用示例:
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@index_blu .route( "/rabitmq" ,methods = [ "POST" , "GET" ]) def add_rabitmq(): logging.info( "come to rabiitmq" ) application.channel.queue_declare(queue = 'queuetest2' ) return "33333" |
7 全局拦截器配置
filerter.requestFilter
这里只是简单针对请求路径非index的进行拦截,如果还有其他拦截条件或者机制,可以继续在filter这个包下添加
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from flask import request import application # 拦截器,每次的请求进来都会做的操作 @application .app.before_request def before_action(): # 获取当前请求的路由(路径) a = request.path print (a) u = a.split( '/' ) if len (a)> 2 : if u[ 1 ] = = 'index' : print ( 'success' ) else : return "无权限请求" |
拦截器加载进app:
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#拦截器加载 requestFilter.before_action |
8 请求对象request和返回对象Response
请求对象request,使用前先导入request模块
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from flask import request |
- 获取url请求参数:request.args
- 获取form表单中的数据:request.form
- 获取请求体原始数据:request.data
- 获取文件数据:request.files
- 获取cookie:request.cookies
- 获取header信息:request.headers
- 获取请求方法:request.method
- 获取请求路径:request.path
Response
视图函数中可以返回的值
- 可以直接返回字符串,底层将这个字符串封装成了Response对象
- 元组,响应格式(响应体,状态码,头信息),不一定都要写,底层也是封装了一个Response对象
- 返回Response或其子类(jsonify子类返回标准json)
实现一个自定义Response对象步骤
- 继承Response对象
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实现方法
force_typeforce_type(cls,rv,environ=None)
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指定
app.response
为你定义的类 - 如果返回的值不是可以返回的对象,就会调用force_type方法
实现
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class JSONResponse(Response): @classmethod def force_type( cls , response, environ = None ): ''' 这个方法只有视图函数返回非字符、非元祖、非Response对象才会调用 :param response:是视图函数的返回值 :param environ: :return: ''' print (response) print ( type (response)) if isinstance (response,( list , dict )): #jsonify除了将字典转换成json对象,还将对象包装成了一个Response对象 response = jsonify(response) return super (JSONResponse, cls ).force_type(response,environ) app.response_class = JSONResponse |
9 异常捕获及自定义异常
捕获错误
errorhandler 装饰器
- 注册一个错误处理程序,当程序抛出指定错误状态码的时候,就会调用该装饰器所装饰的方法
参数:
- code_or_exception – HTTP的错误状态码或指定异常
例如统一处理状态码为500,404的错误给用户友好的提示:
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@app .errorhandler( 500 ) def internal_server_error(e): return '服务器搬家了哈哈哈' @app .errorhandler( 404 ) def internal_server_error(e): return '瞎请求什么路径呢' |
例如自定义错误413
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@app .errorhandler( 413 ) def zero_division_error(e): return '除数不能为0' |
异常捕获
abort 方法
- 抛出一个给定状态代码的 HTTPException 或者 指定响应,例如想要用一个页面未找到异常来终止请求,你可以调用 abort(404)。
参数:
code – HTTP的错误状态码
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@index_blu .route( "/exception" ,methods = [ "POST" , "GET" ]) def exception(): logging.info( "come to exception" ) try : print ( 2 ) a = 3 / 0 except : abort( 413 ) return "ooooo" |
10 上下文
上下文:即语境,语意,在程序中可以理解为在代码执行到某个时刻,根据之前代码锁做的操作以及下文即将要执行的逻辑,可以决定在当前时刻下可以使用到的变量,或者可以做的事情。
Flask中有两种上下文:请求上下文(request context)
和应用上下文(application context)
。
Flask中上下文对象:相当于一个容器,保存了Flask程序运行过程中的一些信息。
1.application指的是当你调用app = flask(name)创建的这个对象app。 2.request指的是每次http请求发生时,WSGI server(比如gunicorn)调用Flask.call()之后,在Flask对象内部创建的Request对象; 3.application表示用于相应WSGI请求的应用本身,request表示没出http请求; 4.appliacation的生命周期大于request,一个application存活期间,可能发生多次http请求,所以,也就会有多个request;
请求上下文(request context):在Flask中,可以直接在视图函数中使用request这个独享进行获取先关数据,而request就是请求上下文的对象,保存了当前本次请求的相关数据,请求上线文对象有:request、session
request:封装了HTTP请求的内容,针对的是http请求。例如:user = request.args.get('user'),获取的是get请求的参数。
session:用来记录请求会话中的信息,针对的是用户信息。例如:session['name'] = user.id 科可以记录用户信息。还可以通过session.get('name')获取用户信息。
应用上下文(application context):它不是一直存在的,它只是request context中的一个对app的代理,所谓的local proxy。它的作用主要是帮助request获取当前的应用,它是伴request而生,随request而灭的。
应用上下文对象有:current_app,g
current_app:应用程序上下文,用于存储应用程序中的变量,可以通过current_app.name打印当前app的名称,也可以在current_app中存储一些变量,例如:
应用的启动脚本是哪个文件,启动时指定了哪些参数
加载了哪些配置文件,导入了哪些配置
连接了哪个数据库
有哪些可以调用的工具类、常量
当前flask应用在哪个机器上,哪个IP上运行,内存多大
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current_app.name current_app.test_value = 'value' |
g变量:g 作为 flask 程序全局的一个临时变量,充当者中间媒介的作用,我们可以通过它传递一些数据,g 保存的是当前请求的全局变量,不同的请求会有不同的全局变量,通过不同的thread id区别
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g.name = 'abc' |
注意:不同的请求,会有不同的全局变量
两者的区别:
请求上下文:保存了客户端和服务器交互的数据
应用上下文:flask 应用程序运行过程中,保存的一些配置信息,比如程序名、数据库连接、应用信息等
11 部署
gunicorn作为服务器,安装gunicorn
pip3 install gunicorn
启动
gunicorn -w 3 -b 127.0.0.1:8000 app:app
-w 处理进程数
-b 运⾏主机ip端⼝
dpj.wsgi 项⽬的wsgi
gunicorn常⽤配置
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-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; |
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