Python web 开发 flask 实践

1、前言

前文已经介绍了很多关于 python 的算法和脚本的写法，在本文将开启python的 web 的开发，和java 类似的，对于 web 开发也需要引入框架，对于 python 的 web 开发来说常见的有 flask 和 django 两种，在本文中将要介绍的是 flask 框架，相对来说起步简单一点儿。

2、环境准备

在开发之前，需要先安装 flask 的依赖，如下所示：

python 复制代码

pip install flask

案例中的项目使用的环境是 python3.8, 不同于 java, python 的环境会因为依赖产生各种各样的问题，为了保证环境的一致性，需要保证依赖的版本一致。那么如何保证环境和版本的一致呢？

python 复制代码

# 通常采用 pip freeze 生成当前环境的所有依赖
pip freeze > requirements.txt
# 采用 pip install 来安装文件中的所有依赖
pip install -r requirements.txt
# 如果只安装本项目的依赖，则需要安装 pip install pipreqs
# 通过以下命令来生成项目依赖的版本
pipreqs . --encoding=utf8 --force

3、项目结构

对于web项目开发，也可以根据 mvc 的原则来划分项目，如下图所示:

model 模块用来存放数据库表对应的实体
script模块用来存放数据库脚本和sh 脚本
static是项目的静态文件，这里使用的是前端后端不分离的模式，所以有静态模块和html末班
templates html模版文件
web即存放控制器的模块
business存放业务模块
app项目启动的入口
utils即项目木启动所需要的工具类

对于 web 项目的创建，可以使用 pycharm 中的新建项目模块完成项目的创建和基础配置，也可以手工创建文件的方式来创建项目。

4、项目app

flask 的入口文件为 app.py，基础的配置以及依赖都在其中设置。这里通常配置 web 的访问和数据库的配置信息，还有项目的启动设置。

4.1 蓝图 Blueprint

通常情况下页面访问配置为 @app.route 即可访问，但是需要将页面路由的配置设置在 app.py 中，如果业务复杂或者路由过多的情况，就不太合适。通常在开发中可以使用蓝图来处理这类问题。

python 复制代码

# 引入蓝图
from flask import Blueprint
# 注册蓝图，设置蓝图的名称，以及路径，url_prefix即访问前缀, 类似与spring controller 类上标注的 requestmapping。Login 为蓝图的名称，要唯一。
login_blue_print = Blueprint('Login', __name__, url_prefix="/login")

# 在使用蓝图时，需要使用的注解为 @login_blue_print.route 而非 app.route

4.2 数据库配置 sqlalchemy

对于数据库的配置，可以通过配置文件的方式来设置，具体的配置如下图所示：

python 复制代码

# 配置方式
app.config["SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS"] = True
# 配置文件的方式
app.config.from_object(config)

对于数据库的操作，可以使用 pymysql 的方式来操作数据库，对于脚本来说是合适的，但是对于 web 开发来说，还是需要采用面向对象的方式，这里使用的 orm 框架是 SQLAlchemy , 对于 django 框架来说也是同样的。

数据库实体类需要集成db.Model, 在实体类中可以设置数据库的表名称，字段名称，类型，默认值，注释，主键，索引，约束键等信息。数据库采用的是下划线的命名方式，对应的实体是驼峰命名。

python 复制代码

class User(db.Model):

    __tablename__ = "tb_user"
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True, comment='主键')
    userId = db.Column("user_id", db.String(32), default="", unique=True, comment='用户Id')
    username = db.Column(db.String(32), default="", comment='用户')
    email = db.Column(db.String(32), default="", nullable=False, comment='邮箱')
    cellphone = db.Column(db.String(32), default="", comment='手机号')
    status = db.Column(db.String(32), default="",  comment='状态')
    seq = db.Column(db.Integer, default="", comment='seq')
    createTime = db.Column("create_time", db.DateTime, default=datetime.now, comment='创建时间')
    updateTime = db.Column("update_time", db.DateTime, default=datetime.now, comment='更新时间')

4.3 热加载

在开发模式下，需要开启热加载的模式，方便开发的调试，通过以下的方式可以实现热加载。

5、数据库操作

数据库的操作是开展业务的核心，简单的说就是如何在 python 中实现数据的增删改查，sqlalchemy 这个 orm 框架如何实现数据的增删改查呢?

5.1 数据新增

对于数据新增的场景，需要先创建对象，然后需要将对象加入的当前会话中，并提交修改即可。

python 复制代码

user = User()
user.username= "小明"
user.age = 34
# 单条保存
db.session.add(user)
# 多条保存
# db.session.add_all([user, user2, user3])
# 事务失败会自动回滚
db.session.commit()

5.2 数据查询

数据的查询种类比较多，具体如下所示

python 复制代码

# 返回列表, 元素为模型对象
usr = User.query.all()
# 根据条件查询数据的数量
cnt = User.query.count()
print("cnt ", cnt)
# 根据查询第一条数据，根据年龄age和 userId 排序，默认排序为顺序排 desc
fst = User.query.order_by(User.age.asc(), User.userId.desc()).first()
print("user ", autils.trans_item(fst))
res_list = autils.trans_items(usr)
# 查询id = 10 的用户数据
us = User.query.get(10)

# 等值过滤器 关键字实参设置字段值，返回查询的对象
# BaseQuery对象可以续接其他过滤器/执行器  如 all/count/first等
User.query.filter_by(id=4).all()
# 复杂过滤器，参数为比较运算/函数引用等
User.query.filter(User.id == 4).first()

# 查询名字进行查询，字符串结束，开始，包含，最常用的还是 like 模糊查询
User.query.filter(User.username.endswith("李")).all()
User.query.filter(User.username.startswith("明")).all()
User.query.filter(User.username.contains("晓")).all()
User.query.filter(User.username.like("赵")).all()  # 模糊查询
# 根据名称和邮箱进行查询，且的关系
User.query.filter(and_(User.username.startswith('li'), User.email.startswith('li'))).all()
# 或的关系
User.query.filter(or_(User.age == 25, User.email.endswith("itheima.com"))).all()
# 根据id list 进行查询数据
User.query.filter(User.id.in_([1, 3, 5, 7, 9])).all()
# 查询数据 offset limit 结合使用
User.query.order_by(User.age).offset(1).limit(4).all()

# 分页查询,查询第2页的数据，每页10个paginate(页码, 每页条数)
pn = User.query.paginate(page=2, per_page=10)

5.3 数据修改

对于数据的修改，需要先查询数据，然后修改完成之后进行保存即可。数据的修改有两种模式, 具体如下所示

python 复制代码

# 1 执行查询语句, 获取目标模型对象
user = User.query.filter(User.id == 100).first()
# 2 对模型对象的属性进行赋值 (更新数据)
user.age = user.age + 1
# 3 提交会话
db.session.commit()

# 这里的修改传入的是一个字典，需要修改多个需要传入多个值即可。
User.query.filter(User.id = 1).update({'age': User.age - 1})
# 提交会话
db.session.commit()

5.4 数据删除

对于数据的删除，可以先查询后删除，也可以基于过滤条件的删除，和数据修改类似，具体如下所示：

python 复制代码

# 1 执行查询语句, 获取目标模型对象
user = User.query.filter(User.id == 100).first()
# 2 删除数据
db.session.delete(user)
# 3 提交会话
db.session.commit()

# 这里可以根据多个过滤条件进行删除数据
User.query.filter(User.id = 1).delete()
# 提交会话
db.session.commit()

6、前端模块

这里使用的是前后端不分离的形式，如果使用前后端分离的方式，需要配置跨域：

python 复制代码

from flask_cors import CORS
# 配置跨域 cors
cors = CORS(app, supports_credentials=True, resources=r'/*')

如果使用前后端不分离的方式，和 spring 的 model 类似，需要将参数传输到前端用于 html 的数据渲染。这里采用的是 flask 的 render_template，第一个参数是前端模版文件的名称，之后是在前端需要渲染的参数名以及参数值。

在前端渲染时，使用的方式和 jsp 类似，不过采用的是 {``{}} 的方式来渲染参数，对于 for 循环和 if 条件判断也有类似的语法。

7、数据库连接池

前面讲述了如何使用 sqlalchemy 这个 orm 框架来查询数据，返回的对象需要经过转换才能返回到前端，在脚本中可以通过 dbutils.pooled_db 对 pymysql 进行包装来封装数据的操作。具体的操作如下所示：

python 复制代码

import pymysql
from dbutils.pooled_db import PooledDB
# 声明数据库连接池
class DbPool(object):
    # 类变量数据库连接池
    __pool = None
    def __init__(self, db_config):
        # 构造函数，创建数据库连接、游标
        self.coon = DbPool.get_mysql_conn(db_config)
        self.cur = self.coon.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

    # 数据库连接池连接
    @staticmethod
    def get_mysql_conn(db_config):
        # 声明为全局变量
        global __pool
        if DbPool.__pool is None:
            __pool = PooledDB(creator=pymysql, mincached=1, maxcached=20, host=db_config['host'],
                              user=db_config['user'], passwd=db_config['passwd'], db=db_config['db'],
                              port=db_config['port'], charset=db_config['charset'])
        return __pool.connection()

    # 数据插入\更新\删除sql
    def op_update(self, sql, param):
        print('op_insert', sql, param)
        insert_num = self.cur.execute(sql, param)
        # commit 请求 
        self.coon.commit()
        return insert_num

    # 数据查询
    def op_query(self, sql, parm):
        print('op_select', sql, parm)
        self.cur.execute(sql, parm)  # 执行sql
        select_res = self.cur.fetchall()  # 返回结果为字典
        return select_res

    # 批量更新数据
    def op_update_list(self, list):
        sum = 0
        try:
            for tuple in list:
                sql, parm = tuple
                insert_num = self.cur.execute(sql, parm)
                if (insert_num == 0):
                    self.coon.rollback()
                    break
                sum += insert_num
            self.coon.commit()
        except:
            print('事务回滚')
            self.coon.rollback()
        return sum
        # 释放资源

    # 释放资源
    def dispose(self):
        self.coon.close()
        self.cur.close()
if __name__ == '__main__':
    # 数据库连接配置 
    db_config = {
        "host": 'localhost',
        "user": 'root',
        "passwd": '123456',
        "db": 'account',
        "port": 3306,
        "charset": 'utf8mb4'
    }

    db = DbPool(db_config)
    dt_list = db.op_query("select * from user where userid > %s order by userid desc limit 1", (23))
    for nd in dt_list:
        print(nd)

    res = db.op_update("update user set register_date = %s where userid > %s and userid < %s", ("2024-04-19 16:42:50", 17702, 17705))
    print("res is ", res)

8、总结

在本文中详细介绍了 flask 框架搭建 web 项目的全部流程以及注意事项，相对而言flask比较简单容易上手，主要是前端的配置和数据库的配置以及增删改查等操作。本文中所涉及的代码已经上传至 github, 欢迎交流学习。项目地址 flask_web。

作者：豫州牧

链接：https://juejin.cn/post/7382525876032552998