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  • 1 蓝图的使用
  • 2 g对象
  • 3 数据库连接池

1 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，划分小型项目目录
    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

2 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，在整个请求的全局，可以放值，可以取值
    -全局变量，在任意位置导入使用即可
    
    -它为什么不学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，但你不知道
        -建议使用g 是空的，放入之后在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
    request.method = name
    res = add(1, 2)
    print(res)
    return 'index'


@app.route('/home')
def home():
    print(g.xx)
    return 'index'


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

3 数据库连接池

# flask 操作mysql
	-使用pymysql
    -在视图函数中，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  （djanog就是这么做的）
        
    -把连接对象，做成全局的，在视图函数中，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，详见下图
        
# 解决上面的两个问题
	-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
	-1 安装 pip install dbutils
    -2 使用：实例化得到一个池对象
      
	-3 在视图函数中导入使用
        conn = pool.connection()
        cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
        cursor.execute('select id,title,author_img from aritcle limit 2')
        res = cursor.fetchall()
        
        
        
        
        
 #  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)



# 压力测试代码
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：
	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%'