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 werkzeug示例(flask) wsgiref示例(wsgi) 本质的本质 flask View Code 三、配置文件 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支持的类型： 　　　　　 　　 示例 @app.route和@app.add_url_rule参数 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 请求相关信息 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 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 代码示例 执行顺序 代码示例 请求拦截后，response所有都执行，函数不再执行 代码示例 定制错误信息 代码示例 模板中定义方法 代码示例 第一次进来要执行的操作 代码示例 十一、中间件 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 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) 　　 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 　　　　 View Code 　　2.使用 　　　　 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) 　　　　 代码示例 多app应用 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 View Code 十三、偏函数 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 代码示例 面向对象私有 代码示例 十五、拼接列表中的值 实例一 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 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 　　 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： 　　　　　　 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　 　　　　 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 　　　　 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https://www.cnblogs.com/ccmldl/p/9651663.html