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  • Flask

    　　首先，学习flask之前，先了解一下Django和Flask中是怎么渲染字符串的。在Django中使用mark_safe()；在Flask中使用Markup()；还可以在HTML中使用管道符{{ add | safe }}。简单介绍一下Flask，它是轻量型的，第三方组件非常丰富，可扩展性比较强，用法和Django差不多。

    一、介绍Flask、Django、Tornado框架

    Django：重武器，内部包含了非常多的组件(ORM、Form、ModelForm、缓存、Session、中间件、信号等)

    Flask：短小精悍，内部没有太多的组件，第三方组件非常丰富。路由比较特殊，基于装饰器来实现，但是究其本质还是通过add_url_rule来实现。

    Tornado：异步非阻塞框架(node.js)

    bottle：第三方库比较少

    web.py：比较老

    二、Flask入门

    安装

    　　pip3  install  flask

    WSGI

     1  from werkzeug.wrappers import Request, Response
 2 
 3 @Request.application
 4 def hello(request):
 5     return Response('Hello World!')
 6 
 7 if __name__ == '__main__':
 8     from werkzeug.serving import run_simple
 9     run_simple('localhost', 4000, hello)  # 看到run_simple要知道socket就来了
10
    werkzeug示例(flask)
     from wsgiref.simple_server import make_server

def runserver(environ, start_response):
    start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])
    return [bytes('<h1>Hello, web!</h1>', encoding='utf-8'), ]
            
if __name__ == '__main__':
    # obj = WSGIHandler()
    # httpd = make_server('', 8000, obj)
    httpd = make_server('', 8000, runserver)
    print("Serving HTTP on port 8000...")
    httpd.serve_forever()
    wsgiref示例(wsgi)
     1  import socket
 2   
 3 def handle_request(client):
 4     buf = client.recv(1024)
 5     client.send("HTTP/1.1 200 OK

")
 6     client.send("Hello, Seven")
 7               
 8 def main():
 9     sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
10     sock.bind(('localhost',8000))
11     sock.listen(5)
12               
13     while True:
14         connection, address = sock.accept()
15         handle_request(connection)
16         connection.close()
17               
18 if __name__ == '__main__':
19     main()
    本质的本质

    flask

     1 from flask import Flask
 2 
 3 # 实例化Flask对象
 4 app = Flask(__name__)
 5         
 6 @app.route('/')  #  -->1.v = app.route('/')  2.v(hello_world)
 7 def hello_world():
 8     return 'Hello World!'
 9         
10 if __name__ == '__main__':
11     app.run()
    View Code

    三、配置文件

     1 class Config(object):
 2     DEBUG = False
 3     TESTING = False
 4     DATABASE_URI = 'sqlite://:memory:'
 5 
 6 class ProductionConfig(Config):
 7     DATABASE_URI = 'mysql://user@localhost/foo'
 8 
 9 class DevelopmentConfig(Config):
10     DEBUG = True
11 
12 class TestingConfig(Config):
13     TESTING = True
14             
15 # 在create_app函数中写上下面这句话，就可以使用配置了
16 app.config.from_object("settings.py.DevelopmentConfig")
    settings.py

    四、路由系统 

    设置URL路由使用route()装饰器，route()装饰哪个函数，那么route()中的参数就映射到哪个函数

    路由路径支持变量

    　　形式：<converter:variable_name>

    　　converter支持的类型：

    　　　　　

    　　 
    1 @app.route('/user/<username>')
2 @app.route('/post/<int:post_id>')
3 @app.route('/post/<float:post_id>')
4 @app.route('/post/<path:path>')
5 @app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
    示例

    @app.route和@app.add_url_rule参数

    1 rule                                      　　 URL规则 
2 view_func                             　　 视图函数名称
3 defaults=None                     　　  默认值，当URL中无参数，函数需要参数时，使用defaults={'k':'v'}为函数提供参数
4 endpoint=None,                    　　 名称，用于反向生成URL，即： url_for('名称')
5 methods=None,                       　  允许的请求方式，如：["GET","POST"]
6 strict_slashes=False/True              对URL最后的 / 符号是否严格要求
7 注意：如果设置为True，URL后面没有加"/"，访问的时候一定不能加"/"
8 redirect_to=None                          重定向到指定地址
9 subdomain=None                          子域名访问
    View Code

    五、模板语言

    Flask使用的是jinja2模板，所以其语法和Django无差别

    Flask中自定义模板方法的方式和Bottle相似，创建一个函数并通过参数的形式传入render_template

    六、请求&响应相关

     1 request.method
 2 request.args
 3 request.form
 4 request.values
 5 request.cookies
 6 request.headers
 7 request.path
 8 request.full_path
 9 request.script_root
10 request.url
11 request.base_url
12 request.url_root
13 request.host_url
14 request.host
15 request.files
16 obj = request.files['the_file_name']
17 obj.save('/var/www/uploads/' + secure_filename(f.filename))
    请求相关信息
     1 return "字符串"
 2 return render_template('html模板路径',**{})
 3 return redirect('/index.html')
 4 
 5 response = make_response(render_template('index.html'))
 6 # response是flask.wrappers.Response类型
 7 response.delete_cookie('key')
 8 response.set_cookie('key', 'value')
 9 response.headers['X-Something'] = 'A value'
10 return response
    响应相关信息

    七、Session&Cookie

     　　除请求对象之外，还有一个 session 对象。它允许你在不同请求间存储特定用户的信息。它是在 Cookies 的基础上实现的，并且对 Cookies 进行密钥签名要使用会话，你需要设置一个密钥。
    　　设置：session['username'] ＝ 'xxx'
    　　删除：session.pop('username', None)
    八、闪现(基于session实现的)
    应用：对临时数据操作，如显示错误信息
     1 from flask import Flask, flash, get_flashed_messages
 2 
 3 app = Flask(__name__)
 4 app.secret_key = 'asdfasdf'
 5 
 6 @app.route('/get')
 7 def get():
 8     # 从某个地方获取设置过得所有值，并清除
 9     data = get_flashed_messages()
10     print(data)
11     return 'Hello World!'
12 
13 @app.route('/set')
14 def set():
15     # 向某个地方设置一个值
16     flash('阿斯蒂芬')
17     return 'Hello World!'
18 if __name__ == '__main__':
19     app.run()
    代码示例

    九、蓝图(blueprint)

    目标：构造程序目录
    优点：可以批量URL
    　　　指定模板路径/静态文件路径
    　　　请求扩展(针对pp或者针对某个蓝图)
    注意：蓝图对象名称和函数名称不能重复
    十、请求扩展(Django中间件)
    基于before_request做用户登录认证
    1 @app.before_request
2 def process_request(*args, **kwargs):
3     if request.path == '/login':
4         return None
5     user = session.get('user_info')
6     if user:
7         return None
8     return redirect('/login')
    代码示例

    执行顺序

     1  from flask import Flask, render_template, request, redirect, session, url_for
 2 app = Flask(__name__)
 3 app.secret_key = 'asdfasdf'
 4 
 5 @app.before_request
 6 def process_request1(*args, **kwargs):
 7     print('process_request1进来了')
 8 
 9 @app.before_request
10 def process_request2(*args, **kwargs):
11     print('process_request2进来了')
12 
13 @app.after_request
14 def process_response1(response):
15     print('process_response1走了')
16     return response
17 
18 @app.after_request
19 def process_response2(response):
20     print('process_response2走了')
21     return response
22 
23 @app.route('/index', methods=['GET'])
24 def index():
25     print('index函数')
26     return 'Index'
27 
28 if __name__ == '__main__':
29     app.run()
30 
31 运行结果：
32     process_request1进来了
33     process_request2进来了
34     index函数
35     process_response2走了
36     process_response1走了
    代码示例

    请求拦截后，response所有都执行，函数不再执行

     1 from flask import Flask, render_template, request, redirect, session, url_for
 2 
 3 app = Flask(__name__)
 4 app.secret_key = 'asdfasdf'
 5 
 6 @app.before_request
 7 def process_request1(*args, **kwargs):
 8     print('process_request1进来了')
 9     return '拦截'
10 
11 @app.before_request
12 def process_request2(*args, **kwargs):
13     print('process_request2进来了')
14 
15 @app.after_request
16 def process_response1(response):
17     print('process_response1走了')
18     return response
19 
20 @app.after_request
21 def process_response2(response):
22     print('process_response2走了')
23     return response
24 
25 @app.route('/index', methods=['GET'])
26 def index():
27     print('index函数')
28     return 'Index'
29 
30 if __name__ == '__main__':
31     app.run()
    代码示例

    定制错误信息

    1 @app.errorhandler(404)
2 def error_404(arg):
3     return '404错误了'
    代码示例

    模板中定义方法

     1 @app.template_global()
 2 def sb(a1, a2):
 3     return a1 + a2
 4 
 5 # 在HTNL中使用：{{sb(1,2)}}
 6         
 7 @app.template_filter()
 8 def db(a1, a2, a3):
 9     return a1 + a2 + a3
10 
11 # 在HTNL中使用：{{ 1|db(2,3)}}
    代码示例

    第一次进来要执行的操作

    1 @app.before_first_request
2 def first(*args, **kwargs):
3     pass
    代码示例

    十一、中间件

     1 from flask import Flask, request
 2 
 3 app = Flask(__name__)
 4 
 5 @app.route('/')
 6 def index():
 7     return 'Hello World!'
 8 
 9 
10 class Md(object):
11     def __init__(self, old_wsgi_app):
12         self.old_wsgi_app = old_wsgi_app
13     def __call__(self, environ, start_response):
14         print('开始之前')
15         ret = self.old_wsgi_app(environ, start_response)
16         print('结束之后')
17         return ret
18 
19 if __name__ == '__main__':
20     app.wsgi_app = Md(app.wsgi_app)
21     app.run()
    代码示例

    十二、上下文管理

    请求上下文
    threading.local对象，用于为每个线程开辟一块空间来保存它独有的值
     1 import threading
 2 import time
 3 
 4 local_values = threading.local()
 5 
 6 class Foo(object):
 7     def __init__(self):
 8         self.name = 0
 9 
10 local_values = Foo()
11 
12 def func(num):
13      local_values.name = num
14      time.sleep(1)
15      print(local_values.name, threading.current_thread().name)
16 
17 for i in range(20):
18     th = threading.Thread(target=func, args=(i,), name='线程%s' % i)
19     th.start()
    代码示例

    源码(request)

    　　情况一：单进程单线程，基于全局变量做
    　　情况二：单进程多进程，基于threading.local对象做
    　　情况三：单进程单线程(多个协程)，threading.local对象做不到
    决定
    　　以后不支持协程：threading.local对象
    　　支持：自定义threading.local对象(支持协程)
    　　 
     1  import threading
 2 
 3 try:
 4     from greenlet import getcurrent as get_ident  # 协程
 5 except ImportError:
 6     try:
 7         from thread import get_ident
 8     except ImportError:
 9          from _thread import get_ident  # 线程
10 
11 
12 class local(object):
13     def __init__(self):
14         self.storage = {}
15         self.get_ident = get_ident
16     
17     def set(self, k, v):
18          ident = self.get_ident()
19          origin = self.storage.get(ident)
20          if not origin:
21             origin = {k:v}
22          else:
23             origin[k] = v
24           self.storage[ident] = origin
25      
26     def get(self, k):
27            ident = self.get_ident()
28            origin = self.storage.get(ident)
29            if not origin:
30                return None
31            return origin.get(k, None)
32 
33 local_values = local()
34 
35 def task(num):
36     local_values.set('name', num)
37     import time
38     time.sleep(1)
39   print(local_values.get('name'),threading.current_thread().name)
40 
41 for i in range(20):
42     th = threading.Thread(target=task, args=(i,), name='线程%s' % i)
43     th.start()
    代码示例

    自定义类似threading.local对象

    　　一、self.storage={}
    　　　　object.__setattr__(self, 'storage', {})  使用此方法时，对象.xx不会调用__setattr__()方法
    　　二、对象.xx
    　　　　触发：
    　　　　　　def __setattr__(self, key, value):
    　　　　　　　　print(key, value)
    flask上下文管理机制
    　　1.threading.local对每个线程保留它自己的值，但是flask为了支持协程，它自己定义了一个Local对象，其中创建了一个字典{greenlet做唯一标识：存数据}，保证数据隔离，在Local对象中保存它的值
    　　2.三个流程
    　　　　a.请求到来时
    　　　　　　ctx=封装RequestContext(request, session)
    　　　　　　ctx放到local中
    　　　　　　请求刚进来封装了一个RequestContext对象，ctx=封装RequestContext(request,session)，ctx通过push()加到local对象中
    　　　　　　具体用到的是_local.stack把信息加到local对象中
    　　　　b.执行视图时
    　　　　　　导入request
    　　　　　　print(request)        --> LocalProxy对象的__str__方法
    　　　　　　request.method    --> LocalProxy对象的__getattr__方法
    　　　　　　request + 1           --> LocalProxy对象的__add__方法
    　　　　　　都会调用_lookup_req_object函数：去local中将requestContext获取到，再去requestContext中获取request或session
    　　　　c.请求结束
    　　　　　　ctx.auto_pop()
    　　　　　　ctx从local中移除
    　　　　　　拿到之后在执行_request_ctx_stack.pop()，去local里面把原来请求相关的requestContext对象删除掉，这次请求终止
    　　3.与Django相比是两种不同的实现方式
    　　　　Django/tornado是通过传参数形式
    　　　　flask是通过上下文管理，两种方式都可以实现，只不过实现方式不一样
    应用上下文
    请求流程：
    　　_request_ctx_stack.local = { }
            _app_ctx_stack.local = { }
    　　1.请求到来，有人来访问
    　　　　 
     1 # ctx = RequestContext对象
 2 # 将请求相关的数据environ封装到了RequestContext对象中
 3 # 再将对象封装到Local中(每个线程/协程独立空间存储)
 4 # ctx.app(当前app的名称)
 5 # ctx.request(封装请求相关的东西)
 6 # ctx.session 空
 7 _request_ctx_stack.local = {
 8     唯一标识:{
 9         'stack':[ctx,]
10     },
11     唯一标识:{
12          'stack':[ctx,]
13     },
14 }
15 # app_ctx = AppContext对象
16 # app_ctx.app
17 # app_ctx.g
18 _app_ctx_stack.local = {
19     唯一标识:{
20         'stack':[app_ctx,]
21     },
22     唯一标识:{
23          'stack':[app_ctx,]
24     },
25 }
    View Code

    　　2.使用

    　　　　 
    1 from flask import request, session, g, current_app
2 print(request, session, g, current_app)
3 都会执行相应LocalProxy对象的__str__
4 request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'request'))
5 session = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'session'))
6 current_app = LocalProxy(_find_app)
7 g = LocalProxy(partial(_lookup_app_object, 'g'))
    View Code

    　　3.终止，ctx、app_ctx全部pop

    问题1：多线程是如何实现？

    　　不管几个线程进来都是两个local对象，只不过是每个线程的唯一标识不同，而所有线程的唯一标识都放在对应的Local对象中，使用时取自己对应的不会出错

    问题2：flask的local中保存数据时，使用列表创建出来的是栈

    　　如果写web程序，web运行环境：栈中永远保存1条数据(可以不用栈)

    　　写脚本获取app信息时，可能存在app上下文嵌套关系(要使用栈)

    　　　　 
     1 from flask import Flask, current_app, globals, _app_ctx_stack
 2 app1 = Flask('app01')
 3 app1.debug = True  
 4 app2 = Flask('app02')
 5 app2.debug = False
 6 with app1.app_context():
 7     print(current_app.name)
 8     print(_app_ctx_stack._local.__storage__)
 9 with app2.app_context():
10     print(current_app.name)
11     print(_app_ctx_stack._local.__storage__)
12 print(current_app.name)
    代码示例

    多app应用

     1 from werkzeug.wsgi import DispatcherMiddleware
 2 from werkzeug.serving import run_simple
 3 from flask import Flask, current_app
 4 app1 = Flask('app01')
 5 app2 = Flask('app02')
 6 @app1.route('/index')
 7 def index():
 8     print(current_app)
 9     return "app01"
10 @app2.route('/index2')
11 def index2():
12     print(current_app)
13     return "app02"
14 
15 # http://www.oldboyedu.com/index
16 # http://www.oldboyedu.com/sec/index2
17 # 通过URL分发
18 dm = DispatcherMiddleware(app1, {
19             '/sec': app2,
20 })
21 
22 if __name__ == '__main__':
23     # app2.__call__
24     run_simple('localhost', 5000, dm)
    代码示例

    问题3：web访问多app应用时，上下文管理是如何实现？

    　　每个app都会调用自己的__call__方法，而且都有自己的唯一标识，并且添加到相应的local对象中，只是对应的app是不一样的，执行过程和多线程实现过程类似

    补充：当用脚本写flask时，有可能会出现堆栈

     1 from flask import Flask, current_app, globals, _app_ctx_stack
 2 app1 = Flask('app01')
 3 app1.debug = True   # 用户名/密码/邮箱
 4 app2 = Flask('app02')
 5 app2.debug = False  
 6 # with AppContext(self):   # 执行__enter__方法
 7 # app_ctx = AppContext(self)
 8 # app_ctx.app
 9 # app_ctx.g
10 with app1.app_context():# 执行__enter__方法 -> push -> app_ctx添加到_app_ctx_stack.local
11 # {<greenlet.greenlet object at 0x00000184FEEBCCC0>: {'stack': [<flask.ctx.AppContext object at 0x00000184FEFC5748>]}}
12 print(current_app.name)  # app01
13 # print(current_app.config['DEBUG'])
14 print(_app_ctx_stack._local.__storage__)
15 with app2.app_context():
16 # {<greenlet.greenlet object at 0x00000184FEEBCCC0>: {'stack': [<flask.ctx.AppContext object at 0x00000184FEFC5748>, <flask.ctx.AppContext object at 0x00000184FEFC5860>]}}
17 print(current_app.name)  # app02
18 # print(current_app.config['DEBUG'])
19 print(_app_ctx_stack._local.__storage__)
20 print(current_app.name)  # app01
    View Code
    十三、偏函数
    1 import functools
2 
3 def func(a1, a2):
4     print(a1, a2)
5 
6 new_func = functools.partial(func, 666)
7 new_func(999)
    代码示例

    十四、面向对象

    当把面向对象中的所有__函数__实现时，对象做任何操作时，都会执行其中对应的方法
     1 class Foo(object):
 2     def __init__(self, num):
 3         self.num = num
 4     
 5     def __add__(self, other):
 6         data = self.num + other.num
 7         return Foo(data)
 8 
 9 obj1 = Foo(1)
10 obj2 = Foo(2)
11 v = obj1 + obj2
    代码示例

    面向对象私有

     1 class Foo(object):
 2     def __init__(self):
 3         self.name = 'alex'
 4         self.__age = 18
 5     
 6     def get_age(self):
 7          return self.__age
 8 
 9 obj = Foo()
10 print(obj.name)
11 # 强制获取私有字段
12 print(obj._Foo__age)
13 print(obj.get_age())
    代码示例

    十五、拼接列表中的值

    1 from itertools import chain
2 
3 v1 = [11, 22, 33]
4 v2 = [44, 55, 66]
5 new = chain(v1, v2)
6 for item in new:
7     print(item)
    实例一
     1 from itertools import chain
 2 
 3 def f1(x):
 4     return x + 1
 5 
 6 func1_list = [f1, lambda x:x-1]
 7 
 8 def f2(x):
 9     return x + 10
10 
11 new_fun_list = chain([f2], func1_list)
12 
13 for func in new_fun_list:
14     print(func)
    实例二

    十六、数据库连接池(基于threading.local实现)

    友情链接：https://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/8184686.html

    Django和Flask使用数据库分析

    　　Django：ORM(pymysql/MySQLdb)
    　　Flask：原生SQL
    　　　　　 　　pymysql(2/3)
    　　　　　　　 MySQLdb(2)
    　　　　　 SQLAlchemy(ORM)
    原生SQL
     1 import pymysql
 2 CONN = pymysql.connect(host='127.0.0.1',
 3                                        port=3306,
 4                                        user='root',
 5                                        password='123',
 6                                        database='pooldb',
 7                                        charset='utf8')
 8 cursor = CONN.cursor()
 9 cursor.execute('select * from tb1')
10 result = cursor.fetchall()
11 cursor.close()
12 print(result)
    代码示例

    问题

    　　1.来一个用户连接一次数据库(把连接数据库的操作放到全局变量中)

    　　2.并发运行时，拿到的数据有可能是错的

    　　3.加锁可以解决信息错误的问题，但是没有并发运行

    解决思路

    　　不能为每个用户创建一个连接

    　　创建一定数量的连接池，如果有人来使用时有空的就拿去用，用完再还回来，没有时就等待

    使用DBUtils模块

    　　安装：如果安装到虚拟环境，需要先切换到虚拟环境
    　　使用：
    　　　　模式一：为每个线程创建一个连接
    　　　　模式二：创建n个连接，多线程来时，去获取
    　　 
     1 import time
 2 import pymysql
 3 from DBUtils.PooledDB import PooledDB
 4 
 5 POOL = PooledDB(
 6     creator=pymysql,  # 使用链接数据库的模块
 7     maxconnections=6,  # 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数
 8     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
 9     maxcached=5,  # 链接池中最多闲置的链接，0和None不限制
10     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。
11     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
12     maxusage=None,  # 一个链接最多被重复使用的次数，None表示无限制
13     setsession=[],  # 开始会话前执行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
14     ping=0,
15     # 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
16     host='127.0.0.1',
17     port=3306,
18     user='root',
19     password='123',
20     database='pooldb',
21     charset='utf8'
22 )
23 
24 class SQLHelper(object):
25 @staticmethod
26 def fetch_one(sql, args):
27     conn = POOL.connection()
28     cursor = conn.cursor()
29     cursor.execute(sql, args)
30     result = cursor.fetchone()
31     conn.close()
32     return result
33     
34 @staticmethod
35 def fetch_all(sql, args):
36     conn = POOL.connection()
37     cursor = conn.cursor()
38     cursor.execute(sql, args)
39     result = cursor.fetchall()
40     conn.close()
41     return result
42 
43 result = SQLHelper.fetch_one('select * from tb1 where id > %s', [1,])
44 print(result)
    代码示例
    十七、信号(只能执行不能终止)
    Django：要有请求、有信号、信号中注册函数
    Flask：
    　　before_first_request
    　　触发request_started信号
    　　before_request
    　　模板渲染
    　　　　渲染前的信号：before_render_template.send(app, template=template, context=context)
    　　　　　　rv = template.render(context)  # 模板渲染
    　　　　渲染后的信号：template_rendered.send(app, template=template, context=context)
    　　after_request
    　　session.save_session()
    　　触发request_finished信号
    　　如果上述过程出错：
    　　　　触发错误处理信号：got_request_exception.send(self, exception=e)
    　　触发信号：request_tearing_down
    十八、MetaClass
    作用：用来指定当前类是由谁来创建(默认type创建)
    类由type创建：class Foo(metaclass=type)
    继承type：class Foo(type)
    十九、Flask-session
    Flask中的session处理机制(内置：将session保存在加密的cookie中实现)
    　　请求刚进来：获取随机字符串，存在则去"数据库"中获取原来的个人数据，否则创建一个空容器。--> 内存：对象(随机字符串，{放置数据的容器})
    　　　　# 到底是什么对象？
                  # 1.obj = 创建SecureCookieSessionInterface()
                  # 2.obj = open_session(self.app, self.request) = SecureCookieSession()
                  # self.session = SecureCookieSession()对象
                  # 为session创建一个特殊的字典
                  self.session = session_interface.open_session(self.app, self.request)
    　　视图：操作内存中对象(随机字符串，{放置数据的容器})
    　　　　响应：内存对象(随机字符串，{放置数据的容器})
    　　　　　　将数据保存到数据库
    　　　　　　把随机字符串写在用户cookie中            
    　　自定义
    　　　　请求刚进来：
    　　　　　　# 创建特殊的字典，并添加到Local中
                    　  # 调用关系：
                         #     self.session_interface.open_session(self, request)
                         #     由于默认app中的session_interface = SecureCookieSessionInterface()
                         #         SecureCookieSessionInterface().open_session(self, request)
                         #   由于默认app中的session_interface = MySessionInterFace()
                         #         MySessionInterFace().open_session(self, request)
                         self.session = session_interface.open_session(self.app, self.request)
    　　　　调用：
    　　　　　　session --> LocalProxy --> 偏函数 --> LocalStack --> Local
    　　　　请求终止：
    　　　　　　#     由于默认app中的session_interface = SecureCookieSessionInterface()
                         #         SecureCookieSessionInterface().save_session(self, app, session, response)
                         #   由于默认app中的session_interface = MySessionInterFace()
                         #         MySessionInterFace().save_session(self, app, session, response)
    　　flask-session组件
    　　　　随机生成一个ID
    　　　　　　>>> from uuid import uuid4
                         >>> uuid4()
                    　 UUID('81a3ae5a-991f-4eb9-9e1d-76c11d248887')
    　　　　使用：  
    　　　　　　 
     1  from flask import Flask, session
 2 from flask_session import RedisSessionInterface
 3 app = Flask(__name__)
 4 app.secret_key = 'asdfasdf'
 5 
 6 # 方式一
 7 from redis import Redis
 8 conn = Redis()
 9 app.session_interface = RedisSessionInterface(conn, key_prefix='__', use_signer=False)
10 
11 # 方式二
12 from redis import Redis
13 from flask_session import Session
14 app.config['SESSION_TYPE'] = 'redis'
15 app.config['SESSION_REDIS'] = Redis(host='localhost',port='6379')
16 Session(app)
17 
18 @app.route('/')
19 def index():
20     session['xxx'] = 123
21     return "index"
22 
23 if __name__ == '__main__':
24     app.run()
    代码示例
    　　　　问题：设置cookie时，如何设定关闭浏览器则cookie失效
    　　　　　　request.set_cookie('k', 'v', exipre=None)   
    二十、总结
    1.哪里还用到过threading.local
    　　DBUtils
    2.上下文管理
    　　请求：
    　　　　request：封装请求相关信息
    　　　　session：保存用户回话相关信息
    　　应用：
    　　　　app：当前应用相关信息
    　　　　g：每个请求周期都会创建一个用于在请求周期中传递值的一个容器
    3.多app应用&蓝图
    　　都是分发URL，多app应用是在app前面分发，蓝图是在app后面分发
    4.为什么用栈？
    　　存在app上下文嵌套关系时，会将信息堆栈，但是不用担心取值的问题，因为当前app每次取值都是取的最后一个，用完之后就清除了，而不会影响其他app的使用，相当于一个先进后出的队列
    5.面向对象
    　　封装　
    　　　　 
     1  class Foo:
 2     def __init__(self):
 3        self.age = 23
 4        self.name = 'xiaoming'
 5 
 6 class Bar:
 7     def __init__(self):
 8         self.xx = 123
 9 
10 # 把类再封装到一个对象里面
11 class Base:
12     def __init__(self):
13         self.f = Foo()
14         self.x = Bar()
    View Code

    　　某个值 + 括号

    　　　　函数/方法：看谁调用，判断函数或方法

    　　　　类和对象

    　　特殊的双下划线方法，flask中的LocalProxy里面都使用过

    　　　　 
     __new__
__init__
__call__
__str__
__setattr__
__getattr__
__setitem__
__enter__
__exit__
__add__
    View Code

    　　强制调用私有字段，只能在自己这个类中调用

    　　　　子类和派生类中都不能调用基类私有字段
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