简介
Flask是一个用Python编写的Web应用程序框架,该框架简单易用、模块化、灵活性高。
该笔记主要记录Flask的关键要点和容易踩坑的地方
Flask 日志配置
Flask 中的自带logger模块(也是python自带的模块),通过简单配置可以实现将日志记录到日志文件中(记录关键日志有助于以后分析问题);更详细的logging配置可以自行去百度。
# 日志模配置
# coding : utf-8
import os
import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler
def init_app(app):
'''
param app : FLask实列(启动时的app)
'''
basedir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
# Formatter
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(lineno)s %(message)s')
# 日志配置
log_path = LOG_PATH = os.path.join(basedir, 'logs')
log_info = os.path.join(log_path, 'flask.log')
if not os.path.exists(log_path):
os.mkdir(log_path)
app.config['LOG_PATH'] = log_path
app.config['LOG_PATH_INFO'] = log_info
app.config['LOG_FILE_MAX_BYTES'] = 100 * 1024 * 1024
# 轮转数量是 10 个
app.config['LOG_FILE_BACKUP_COUNT'] = 10
# FileHandler Info
file_handler_info = RotatingFileHandler(filename=log_info)
file_handler_info.setFormatter(formatter)
file_handler_info.setLevel(logging.INFO)
app.logger.addHandler(file_handler_info)
from flask import Flask
from log_hander import init_app
app = Flask(__name__)
init_app(app)
@app.route('/')
def test():
app.logger.info('hello world')
return "hello world"
正常情况下,日志(flask.log)中会输出 ”hello world“信息,但实际情况却没有
这里有个坑,就是在init_app 函数最后需要再加上一段代码:
app.logger.setLevel(logging.INFO)
这个问题困扰我很长时间
Flask Blueprint
Flask的简单之处就是一个py文件就可以创建一个http服务
from flask import Flask
from log_hander import init_app
app = Flask(__name__)
@app.route('/',methods=["GET"])
def test():
app.logger.info('hello world')
return "hello world"
# 添加任意数量的 处理函数
app.run()
实际项目中不能把所有的业务处理都放到一个py文件中,那么就需要划分模块了。
蓝图(Blueprint)可以帮助我们划分模块(有点类似asp.net mvc、java springboot中的控制器)
一般的做法:建立一个python包,在里面添加我们的模块文件(根据业务划分),每个模块中定义一个蓝图(Blueprint),最后在app中注册蓝图(Blueprint)。
home.py 模块
# coding : utf-8
from flask import Blueprint
from flask import render_template
home_blue=Blueprint('home',__name__)
# 访问路径
# http://ip:port/home
# http://ip:port/home/index
@home_blue.route('/',methods=['GET'])
@home_blue.route('/index',methods=['GET'])
def index():
'''
首页
@return render_template
'''
return render_template(
'index.html',
title='Home Page'
)
@home_blue.route('/welcom',methods=['GET'])
def welcomPage():
return render_template('welcome_iframe.html',
title='Welcom Page')
pass
login.py 模块
# coding : utf-8
from flask import Blueprint
from flask import render_template
login_blue = Blueprint('login', __name__)
# 访问路径
# http://ip:port/
# http://ip:port/index
@login_blue.route('/', methods=['GET'])
@login_blue.route('/index', methods=['GET'])
def index():
'''
登陆首页
@return render_template
'''
if user_id == None:
return render_template(
'login.html',
title='登录页'
)
@login_blue.route('/login_user', methods=['POST'])
def user_login():
'''
登录
:return:
'''
try:
# 登录逻辑
return jsonify(common_tools.get_res_model(None, '验证通过', True))
except:
return jsonify(common_tools.get_res_model(None, '验证未通过', False))
_init_.py
# coding : utf-8
from flaskAdmin.views.home import home_blue
from flaskAdmin.views.login import login_blue
def init_route(app):
app.register_blueprint(login_blue,url_prefix='/')
app.register_blueprint(home_blue,url_prefix='/home')
app.py中设置
from flask import Flask
from my_moudle import init_route
app = Flask(__name__)
init_route(app)
app.run()
templates 过滤器
在Flask中,过滤器(filters)是一种用于处理输入并生成输出的函数,用于在模板渲染过程中转换数据。Flask内置了多种过滤器,同时支持自定义过滤器。这里主要是说过自定义过滤器
app中定义过滤器
使用@app.template_filter(“filter name”) 添加
from flask import Flask
from log_hander import init_app
app = Flask(__name__)
@app.template_filter("format_float")
def formater_float(val:float):
'''
定义一个格式化浮点数据的过滤器
'''
return "{:.2f}".format(val)
app.run()
使用过滤器
<div>
{{my_value|format_float}}
</div>
Blueprint中定义
使用@blue.app_template_filter(“filter name”)添加
@blue.app_template_filter("format_float")
def formater_float(val:float):
'''
定义一个格式化浮点数据的过滤器
'''
return "{:.2f}".format(val)
注意:Blueprint中定义的过滤器是全局的,所有模板都可以使用
ORM
sqlalchemy 框架是我的首选。
安装:pip install Flask-SQLAlchemy
model定义
# coding: utf-8
from sqlalchemy import Column, DateTime, String, Text
from sqlalchemy.dialects.mysql import INTEGER
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
Base = declarative_base()
metadata = Base.metadata
class User(Base):
__tablename__ = 'user'
# 指定ID对应的数据字段(model定义字段与数据字段不一致时)
ID = Column("uuid",String(64, 'utf8_bin'), primary_key=True)
UserCode = Column(INTEGER(11), nullable=False)
UserRealName = Column(String(64, 'utf8_bin'), nullable=False)
DelFlag = Column(String(2, 'utf8_bin'), nullable=False)
PassWord = Column(String(128, 'utf8_bin'), nullable=False)
Remark = Column(Text(collation='utf8_bin'))
CreateDate = Column(DateTime, nullable=False, comment='创建日期')
LastLoginTime = Column(DateTime, comment='最后一次登录日期')
ValidityOfTime = Column(DateTime, comment='账户有效期')
UserRole = Column(String(64, 'utf8_bin'), nullable=True)
# ...
db = SQLAlchemy()
app.py 中配置
from flask import Flask
from db_model import db
app = Flask(__name__)
# 关键步骤
# SQLALCHEMY_DATABASE_URI 数据库连接字符串
app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = 'mysql+pymysql://usermame:password@host:port/dbname?charset=utf8'
app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = True # 跟踪对象修改,有点类似EF中的状态跟踪
app.config["SQLALCHEMY_ECHO"] = False # 是否打印SQL日志
db.init(app)
app.run()
Session
web离不开session。可以使用Flask-Session模块,也可以自定义实现(原理并不复杂,这里不罗嗦了)
安装:pip install Flask-Session
app.py 中配置
from flask import Flask
from datetime import timedelta
app = Flask(__name__)
app.config["SESSION_TYPE"]='redis' # 需要额外安装redis模块
app.config["SESSION_REDIS"]=Redis(
host="127.0.0.1",
port=6379
)
app.config["SESSION_USE_SIGNER"]=True # 使用字符存储
app.config["SECRET_KEY"]='FLASK_SYSADMIN' # session 加密key
app.config["SESSION_PERMANENT"]=False
app.config["PERMANENT_SESSION_LIFETIME"]=timedelta(seconds=60*20) # session超时时间
app.run()
使用方式
# 导入session模块
from flask import session
def func():
# ...
session['user_id'] = user.ID
session['user_code'] = user.UserCode
# ...
建议将session信息存储的redis中,方便后期分布式部署或作集群时共享登录信息
部署
Flask自带一个服务器,但是也明确指出自带的服务器只能用于开发环境,不能用于生产环境。
linux
Linux环境可以使用uwsgi部署,但是uwsgi需要自己编译。有兴趣的化可以百度查一下,这里不推荐。
windows
windows环境下可以部署到IIS中(IIS最低版本7.0,至少时winserver 2008以后的版本),IIS中部署python web的机会不多,但网上确实有部署教程,有兴趣的可以自行搜索。
uvicorn 、tornado承载
uvicorn 、tornado也是python的一种web框架,是一种异步框架,与Flask结合可以降低部署难度,还可以享受Flask开发带来的便利。
这里演示一下tornado的承载方式:
将Flask主项目放到一个pathon包中,经app的声明迁移到_init_.py 中
runserver.py
# coding: utf-8
from tornado.wsgi import WSGIContainer
from tornado.httpserver import HTTPServer
from tornado.ioloop import IOLoop
from flaskAdmin import app,config
import sys
import re
def main():
HOST = config.APP_HOST
PORT = config.APP_PORT
if len(sys.argv) == 3:
_ip_check=r"^(\d{1,3}\.){3}\d{1,3}$"
ip_addr = sys.argv[1]
ip_port = sys.argv[2]
if re.match(_ip_check,ip_addr) !=None and re.match(r'^[1-9]\d{1,5}$',ip_port)!=None:
PORT=int(ip_port)
HOST=ip_addr
http_server=HTTPServer(WSGIContainer(app))
http_server.listen(PORT,HOST)
IOLoop.instance().start()
if __name__ == '__main__':
main()
使用uvicorn 、tornado承载需要注意一点:如果你的服务需要处理高并发的场景,一定要在服务的前面加一个代理来限制最高并发数量,否则你的服务可能会出现崩溃的情况;这是uvicorn 、tornado一个大坑,两个库都没有做最大并发限制,如果并发超过服务器主机的最大限制,操作系统会报一个 select描述符错,而这两个库并不处理这个异常(针对这个问题stackoverflow论坛上有很多人吐槽)。
https
生成密钥(windows环境下需要自行安装openssl):
# 生成私钥,按照提示填写内容
openssl genrsa -des3 -out server.key 1024
# 生成csr文件 ,按照提示填写内容
openssl req -new -key server.key -out server.csr
# Remove Passphrase from key
cp server.key server.key.org
openssl rsa -in server.key.org -out server.key
# 生成crt文件,有效期1年(365天)
openssl x509 -req -days 365 -in server.csr -signkey server.key -out server.crt
Flask app中配置的方式
from flask import Flask
from log_hander import init_app
app = Flask(__name__)
if __name__ == "__main__":
app.run(host='127.0.0.1',port=10262,
ssl_context = ("SLL_CRT_PATH","SSL_KEY_PATH")) # 设置ssl 密钥路径
tornado承载中配置
如果使用tornado承载部署,可以在tornado.httpserver.HTTPServer中设置密钥
http_server=HTTPServer(WSGIContainer(app),
ssl_options={
"certfile":"SLL_CRT_PATH",
"keyfile":"SSL_KEY_PATH"
})