标签：__ py flask app 蓝图 request cursor 连接池

昨日回顾

# 1 cbv 使用
   写一个类继承MethodView，写get，post...
   类属性decorators = [auth,]可以加装饰器

# 2 cbv执行流程
   1 跟django流程一样
   2 entpint 作用路径别名，add_url_rule(view_func=Index.as_view('index'))
   3 为什么entpint不传，是被路由装饰器装饰的函数名：函数.__name__
   4 装饰器的执行先后顺序

# 3 模板语法

# 4 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
          -argvs...
    响应：四件套
          -响应对象，make_response包裹一下四件套之一
          -set_cookies
          -响应对象.headers 响应头
        
# 5 session使用
    设置密钥
    全局导入，直接赋值，取值
    
# 6 session执行流程
    -open_session:前端写到cookie到后端，后端取出cookie对应的value值，解密，转到session对象中，后续在视图函数中，使用session即可
    -save_session:请求走的时候，校验session有没有被改过，如果被改了，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__ 就说明动了，对象属性 modify，一开始false，只要触发了__setitem__,置为true，后期只要判断modify，就可以判断session有没有被改过
    
# 7 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的message框架
    -flash('%s,大帅哥'%name)
    -get_flashed_messages()
    
# 8 请求扩展
    -before_request
    -after_request
    -before_first_request
    -teardown_request:错误日志记录
    -errorhandler:是某种状态码，就会执行它

今日内容

蓝图的使用
g对象
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文件中写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

1.1 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
注册蓝图时，可以使用前缀，必须以/开头

1.2 使用蓝图，划分小型项目目录

# 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.png        # 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

1.3 使用蓝图，划分大型项目目录

# 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.png             # 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                     # order app
      -__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，在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 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(django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

3.1 使用第三方数据库连接池,使用步骤

安装 pip install dbutils

使用：实例化得到一个池对象

在试图函数中导入使用

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

# 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

# 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

# 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()

效果是池的连接数明显小

不使用池连接数明显大

查看数据库连接数

show status like 'Threads%'

标签：__,py,flask,app,蓝图,request,cursor,连接池
From： https://www.cnblogs.com/super-xz/p/17326156.html

flask蓝图、g对象、数据库连接池

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