flask操作mysql

 1 from flask import Flask, jsonify
 2 import pymysql
 3 
 4 app = Flask(__name__)
 5 app.debug = True
 6 
 7 # 拿到mysql链接对象
 8 conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', password='199721', database='jh1', port=3306, autocommit=False)
 9 cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
10 
11 
12 @app.route('/')
13 def index():
14     # 执行sql
15     sql = "select * from author where  id >%s"
16     cursor.execute(sql, 1)
17     res = cursor.fetchall()
18     print(res)
19     return jsonify(res)
20     # return 'Hello World!'
21 
22 
23 if __name__ == '__main__':
24     app.run()

 并发情况下又问题：使用全局的链接对象  ---》数据安全问题

 上述解决办法，但是每个视图函数中创建一个链接对象  数据库链接数过多

 1 @app.route('/')
 2 def index():
 3     conn = pymysql.connect(
 4         user='root',
 5         password="199721",
 6         host='127.0.0.1',
 7         database='jh1',
 8         port=3306,
 9         autocommit=False)
10     cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
11     sql = 'select * from author where id >%s'
12     cursor.execute(sql, 1)
13     res = cursor.fetchall()
14     print(res)
15     return jsonify(res)
16 
17 @app.route('/home')
18 def home():
19     conn = pymysql.connect(
20         user='root',
21         password="199721",
22         host='127.0.0.1',
23         database='blog',
24         port=3306,
25         autocommit=False)
26     cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
27     sql = 'select * from book where id >%s'
28     cursor.execute(sql, 1)
29     res = cursor.fetchall()
30     print(res)
31     return jsonify(res)

数据库连接池

　　#1 先创建出一批链接，每个请求从池中取链接操作
　　　　-每个请求用自己的链接对象
　　　　-又有池的存在
　　　　-数据并发安全，并且链接数不会过高
　　#2 dbutils模块，实现数据库连接池

 1 # 安装 pip install dbutils
 2 # 使用：实例化得到一个池对象---》池是单例
 3 from dbutils.pooled_db import PooledDB
 4 import pymysql
 5 
 6 POOL = PooledDB(
 7     creator=pymysql,  # 使用链接数据库的模块
 8     maxconnections=6,  # 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数
 9     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
10     maxcached=5,  # 链接池中最多闲置的链接，0和None不限制
11     maxshared=3,
12     # 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。
13     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
14     maxusage=None,  # 一个链接最多被重复使用的次数，None表示无限制
15     setsession=[],  # 开始会话前执行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
16     ping=0,
17     # 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
18     host='127.0.0.1',
19     port=3306,
20     user='root',
21     password='199721',
22     database='jh1',
23     charset='utf8'
24 )
25 
26 ----------------------------------------------------------------------------
27 然后引入使用
28 
29 from flask import Flask, jsonify
30 import pymysql
31 from pool import POOL
32 
33 app = Flask(__name__)
34 app.debug = True
35 
36 
37 # 创建数据库连接池
38 @app.route('/')
39 def index():
40     # 获取连接
41     conn = POOL.connection()
42     cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
43     # 执行sql
44     sql = "select * from author where  id >%s"
45     cursor.execute(sql, 1)
46     res = cursor.fetchall()
47     print(res)
48     return jsonify(res)
49 
50 
51 if __name__ == '__main__':
52     app.run()

测试

 1 import requests
 2 from threading import Thread
 3 
 4 
 5 # 没有连接池
 6 def task():
 7     # res = requests.get('http://127.0.0.1:5000/tag_no') # 没有池
 8     res = requests.get('http://127.0.0.1:5000/tag')  # 有池
 9     print(res.json())
10 
11 
12 if __name__ == '__main__':
13     l = []
14     for i in range(100):
15         t = Thread(target=task)
16         t.start()
17         l.append(t)
18 
19     for i in l:
20         i.join()
21 
22 '''
23 效果是：
24     使用池的连接数明显小
25     不使用池连接数明显很大
26     查看数据库连接数
27     show status like '%Threads%';
28  1. 查看  Threads_connected 参数
29  2.使用了池明显比不用池慢
30     -因为池太小了---》每个链接耗费时间久---》同一时刻只能有6个在执行--》速度慢
31 '''

。

。

flask定制命令

使用 flask-script定制命令(老版本，不用了)

# flask 老版本中，没有命令运行项目，自定制命令

# flask-script 解决了这个问题：flask项目可以通过命令运行，可以定制命令  1.x  2.x

# 新版的flask--》官方支持定制命令  click 定制命令，这个模块就弃用了  2.x 3.x 

# flask-migrate 老版本基于flask-script，新版本基于flask-click写的

### 使用步骤
    -1 pip3 install  Flask-Script==2.0.3
    -2 pip3 install flask
    -3 pip3 install markupsafe
    -4 使用
    from flask_script import Manager
    manager = Manager(app)
    if __name__ == '__main__':
        manager.run()
    -5 自定制命令
    @manager.command
    def custom(arg):
        """自定义命令
        python manage.py custom 123
        """
        print(arg)
        
    - 6 执行自定制命令
    python manage.py custom 123

新版本定制命令

 1 from flask import Flask
 2 import click
 3 
 4 app = Flask(__name__)
 5 
 6 
 7 @app.cli.command("create-user")
 8 # 传参数命令
 9 @click.argument("name")
10 def create_user(name):
11     # from pool import POOL
12     # conn=POOL.connection()
13     # cursor=conn.cursor()
14     # cursor.excute('insert into user (username,password) values (%s,%s)',args=[name,'123456'])
15     # conn.commit()
16     print(name)
17 
18 @app.cli.command('export_table')
　　@click.argument('table_name')
def create_user(table_name):
　　print(table_name) # 把指定的表名导出成json格式

　　
　　@app.cli.command('import_excel')
　　@click.argument('excel_path')
　　@click.argument('table_name')
　　def create_user(excel_path,table_name):
　　　　...

19 @app.route('/')
20 def index():
21     return 'index'
22 
23 
24 if __name__ == '__main__':
25     app.run()
26 
27 # 运行项目的命令是：flask --app py文件名字:app run
28 # 命令行中执行
29 # flask --app 23-flask命令:app create-user jh
30 # 简写成 前提条件是 app所在的py文件名字叫 app.py
31 # flask create-user jh

django中自定制命令

# 1 app下新建文件夹
    management/commands/
# 2 在该文件夹下新建py文件，随便命名（命令名）

# 3 在py文件中写代码
from django.core.management.base import BaseCommand
class Command(BaseCommand):
    help = '命令提示'

    def add_arguments(self, parser):
        parser.add_argument('path', nargs='*', type=str,)

    def handle(self, *args, **kwargs):
        print('开始导入')
        print(args)
        print(kwargs)
# 4 使用命令
python manage.py  py文件(命令名)

。

。

flask-cache（缓存）

 1 from flask_caching import Cache
 2 from flask import Flask
 3 
 4 config = {
 5     "DEBUG": True,  # some Flask specific configs
 6     "CACHE_TYPE": "SimpleCache",  # Flask-Caching related configs ,可以缓存到redis
 7     "CACHE_DEFAULT_TIMEOUT": 300
 8 }
 9 app = Flask(__name__)
10 app.config.from_mapping(config)
11 cache = Cache(app)
12 
13 
14 @app.route('/')
15 def index():
16     cache.set('name', 'xxx')
17     return 'index'
18 
19 
20 @app.route('/get')
21 def get():
22     res = cache.get('name')
23     return res
24 
25 
26 if __name__ == '__main__':
27     app.run()

扩展

# 1 跨域 flask-cors
# 2 jwt flask-jwt
# 3 后台管理admin flask-admin
# 4 前后端分离resful flask-resful

。

。

信号

信号是什么

# 1 Flask框架中的信号基于blinker，其主要就是让开发者可以在flask请求过程中定制一些用户行为
# 2 信号是典型的 观察者模式
    -触发某个事执行【模板准备渲染】
    -绑定信号：可以绑定多个
        只要模板准备渲染--》就会执行这几个绑定的新--》函数
        
        
# 3 面向切面编程(AOP)--》一种方案
    -整个程序正常运行，但是我们可以把一部分代码，插入到某个位置执行
    -钩子函数：只要写了，程序走到哪，就会执行，没写，就不会执行
        -序列化类的校验
    
# 4 通过信号可以做什么事？
    -在框架整个执行过程中，插入一些代码执行
        比如：记录某个页面的访问量
        比如：每次渲染 login.html --->都记录日志
        比如：程序出异常---》记录日志
        比如：用户表中有个用户创建--》给这个用户发点短信
        比如：用户下了订单---》发个邮件通知，让它尽快付款
        
        比如：轮播图表只要发生变化，就删缓存：django中内置信号

flask中内置信号的使用

###1 flask中内置信号
request_started = _signals.signal('request-started')                # 请求到来前执行
request_finished = _signals.signal('request-finished')              # 请求结束后执行
 
before_render_template = _signals.signal('before-render-template')  # 模板渲染前执行
template_rendered = _signals.signal('template-rendered')            # 模板渲染后执行
 
got_request_exception = _signals.signal('got-request-exception')    # 请求执行出现异常时执行
 
request_tearing_down = _signals.signal('request-tearing-down')      # 请求执行完毕后自动执行（无论成功与否）
appcontext_tearing_down = _signals.signal('appcontext-tearing-down')# 应用上下文执行完毕后自动执行（无论成功与否）
 
appcontext_pushed = _signals.signal('appcontext-pushed')            # 应用上下文push时执行
appcontext_popped = _signals.signal('appcontext-popped')            # 应用上下文pop时执行
message_flashed = _signals.signal('message-flashed')                # 调用flask在其中添加数据时，自动触发


###2 绑定内置信号，当程序执行到信号位置，就执行我们的函数

### 3 信号和请求扩展的关系
    -有的信号可以完成之前在请求扩展中完成的事
    -但他们机制不一样
    -信号更丰富

 1 案例
 2 
 3 from flask import Flask,render_template,signals
 4 app = Flask(__name__)
 5 app.debug=True
 6 ###### 内置信号使用---》当模板渲染前[index.html]--》记录日志
 7 # 1 写一个函数
 8 def func1(*args,**kwargs):
 9     print('模板渲染了')
10     print(args)
11     print(kwargs.get('template').name) # 拿到模板名
12     if 'index.html' == kwargs.get('template').name:
13         print('记日志了')
14     # from jinja2.environment import Template
15 # 2 跟内置信号绑定
16 signals.before_render_template.connect(func1)
17 # 3 等待触发(自动)
18 
19 
20 @app.route('/<string:name>')
21 def index(name):
22     return render_template('index.html',name=name)
23 
24 @app.route('/login')
25 def login():
26     return render_template('login.html')
27 
28 if __name__ == '__main__':
29     app.run()

自定义信号

# 步骤

# 0 定义一个自定义信号

# 1 写一个函数

# 2 跟内置信号绑定​

# 3 等待触发(手动)-->只要blog_tag 插入一条记录，就触发

 1 from flask import Flask, render_template, request
 2 from flask.signals import _signals
 3 import pymysql
 4 from pool import POOL
 5 import pymysql
 6 
 7 app = Flask(__name__)
 8 app.debug = True
 9 ###### 自定义信号
10 # 0 定义一个自定义信号
11 create_user = _signals.signal('create_user')
12 
13 
14 # 1 写一个函数
15 def func1(*args, **kwargs):
16     print('自定义信号执行了')
17     if kwargs.get('table_name') == 'blog_tag':
18         print('记录日志，blog_tag增加了')
19         print(args)
20         print(kwargs)
21 
22 
23 # 2 跟内置信号绑定
24 create_user.connect(func1)
25 
26 
27 # 3 等待触发(手动)-->只要blog_tag 插入一条记录，就触发
28 def insert_data(sql, table_name, *args):
29     create_user.send(table_name=table_name)
30     conn = POOL.connection()
31     cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
32     cursor.execute(sql, args)
33     conn.commit()
34 
35 
36 @app.route('/create_tag')
37 def create_tag():
38     name = request.args.get('name')
39     blog_id = request.args.get('blog_id')
40     sql = 'insert into blog_tag (name ,blog_id) values (%s,%s)'
41     insert_data(sql, 'blog_tag', name, blog_id)
42 
43     return '创blog_tag成功'
44 
45 
46 @app.route('/create_category')
47 def create_category():
48     name = request.args.get('name')
49     blog_id = request.args.get('blog_id')
50     sql = 'insert into blog_category (name ,blog_id) values (%s,%s)'
51     insert_data(sql, 'blog_category', name, blog_id)
52 
53     return '创blog_tag成功'
54 
55 
56 if __name__ == '__main__':
57     app.run()

django中信号使用

## 1 内置信号
Model signals
    pre_init                    # django的modal执行其构造方法前，自动触发
    post_init                   # django的modal执行其构造方法后，自动触发
    pre_save                    # django的modal对象保存前，自动触发
    post_save                   # django的modal对象保存后，自动触发
    pre_delete                  # django的modal对象删除前，自动触发
    post_delete                 # django的modal对象删除后，自动触发
    m2m_changed                 # django的modal中使用m2m字段操作第三张表（add,remove,clear）前后，自动触发
    class_prepared              # 程序启动时，检测已注册的app中modal类，对于每一个类，自动触发
Management signals
    pre_migrate                 # 执行migrate命令前，自动触发
    post_migrate                # 执行migrate命令后，自动触发
Request/response signals
    request_started             # 请求到来前，自动触发
    request_finished            # 请求结束后，自动触发
    got_request_exception       # 请求异常后，自动触发
Test signals
    setting_changed             # 使用test测试修改配置文件时，自动触发
    template_rendered           # 使用test测试渲染模板时，自动触发
Database Wrappers
    connection_created          # 创建数据库连接时，自动触发
    
    
####### 内置信号使用##############
    1 写一个函数
    2 跟内置信号绑定
    3 等待触发(自动的)
    
   

## 1 写个函数
#放到__init__里
from django.db.models.signals import pre_save
import logging
def callBack(sender, **kwargs):
    # 过滤banner表   ：kwargs就有表名
    print('对象保存了')
    # celery异步
    
# 2 绑定
post_save.connect(callBack)

# 3 绑定方式二，使用装饰器
from django.db.models.signals import pre_save
from django.dispatch import receiver
@receiver(pre_save)
def my_callback(sender, **kwargs):
    print("对象创建成功")
    print(sender)
    print(kwargs)


#### 自定义信号######
# 1 定义信号（一般创建一个py文件）（toppings，size 是接受的参数）
import django.dispatch
pizza_done = django.dispatch.Signal(providing_args=["toppings", "size"])

#2  写个函数注册信号
def callback(sender, **kwargs):
    print("callback")
    print(sender,kwargs)
pizza_done.connect(callback)

# 3 触发信号
from 路径 import pizza_done
pizza_done.send(sender='seven',toppings=123, size=456)

用信号的好处-------代码侵入性低---》解耦

信号和信号量

# 信号：signal 
    -flask，django中得 观察者模式  --》信号机制
    
# 信号量：Semaphore
    -并发编程中概念
    在Python中，信号量（Semaphore）主要用来控制多个线程或进程对共享资源的访问。信号量本质上是一种计数器的锁，它维护一个许可（permit）数量，每次 acquire() 函数被调用时，
如果还有剩余的许可，则减少一个，并允许执行；如果没有剩余许可，则阻塞当前线程直到其他线程释放信号量