安装必要的库
首先，确保已经安装了以下库：
python
pip install flask
pip install pyhive代码实现
1. app.py（主应用文件）
python
from flask import Flask, jsonify, request, abort
from pyhive import hive
import re
from datetime import datetime
app = Flask(__name__)
# Hive连接配置
HIVE_HOST = "hadoop-cluster-ip"
HIVE_PORT = 10000
HIVE_USERNAME = "your_username"
HIVE_PASSWORD = "your_password"
# 日期格式正则表达式，用于校验输入的日期格式
DATE_FORMAT_REGEX = re.compile(r'^\d{4}-\d{2}-\d{2}$')
def validate_date(date_str):
"""
校验日期字符串是否符合指定格式（YYYY-MM-DD）
"""
if not DATE_FORMAT_REGEX.match(date_str):
raise ValueError("日期格式不正确，请使用YYYY-MM-DD格式。")
try:
datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
return True
except ValueError:
raise ValueError("日期格式不正确，请使用YYYY-MM-DD格式。")
@app.route('/api/orders', methods=['GET'])
def get_orders():
start_date = request.args.get('start_date')
end_date = request.args.get('end_date')
# 校验日期参数格式
try:
if start_date:
validate_date(start_date)
if end_date:
validate_date(end_date)
except ValueError as e:
abort(400, description=str(e))
try:
# 连接Hive
connection = hive.connect(
host=HIVE_HOST,
port=HIVE_PORT,
username=HIVE_USERNAME,
password=HIVE_PASSWORD
)
cursor = connection.cursor()
# 构建查询语句，添加必要的防止SQL注入的处理
query = f"SELECT order_id, order_date, order_amount FROM orders WHERE order_date BETWEEN '{start_date}' AND '{end_date}'"
query = query.replace("'", "''") # 将单引号替换为两个单引号，防止SQL注入
cursor.execute(query)
results = cursor.fetchall()
# 将结果转换为字典列表形式
orders = []
for row in results:
order = {
"order_id": row[0],
"order_date": row[1],
"order_amount": row[2]
}
orders.append(order)
cursor.close()
connection.close()
return jsonify(orders)
except hive.DatabaseError as e:
# 针对Hive数据库相关错误进行更详细的错误处理
abort(500, description=f"Hive数据库错误: {str(e)}")
except Exception as e:
abort(500, description=f"其他错误: {str(e)}")
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)代码解析
输入参数校验
定义了validate_date函数，通过正则表达式和datetime.strptime来严格校验输入的日期参数是否符合YYYY-MM-DD格式。如果不符合格式，将直接返回400错误给客户端，提示正确的日期格式要求。
错误处理
● 在get_orders函数中，对可能出现的不同类型的错误进行了更细致的处理。对于Hive数据库相关的错误（如连接失败、查询失败等），会返回500错误并明确告知是Hive数据库错误及具体错误信息。对于其他一般性的错误，同样返回500错误并给出相应的错误描述。
安全防护（防止SQL注入）
● 在构建查询语句时，对输入的日期参数进行了处理，将单引号替换为两个单引号。这样可以在一定程度上防止SQL注入攻击，确保查询语句的安全性。
单元测试
- 以下是使用Python的unittest模块对代码进行单元测试的示例：
python
import unittest
from unittest.mock import patch
from app import app, validate_date
class TestApp(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.app = app.test_client()
def test_validate_date_valid(self):
self.assertTrue(validate_date('2024-11-10'))
def test_validate_date_invalid_format(self):
with self.assertRaises(ValueError) as context:
validate_date('2024/11/10')
self.assertEqual(str(context.exception), "日期格式不正确，请使用YYYY-MM-DD格式。")
def test_validate_date_invalid_value(self):
with self.assertRaises(ValueError) as context:
validate_date('2024-13-32')
self.assertEqual(str(context.exception), "日期格式不正确，请使用YYYY-MM-DD格式。")
@patch('app.hive.connect')
def test_get_orders_success(self, mock_connect):
# 模拟查询结果
mock_cursor = mock_connect.return_value.cursor.return_value
mock_cursor.fetchall.return_value = [(1, '2024-11-10', 100.0)]
response = self.app.get('/api/orders?start_date=2024-11-10&end_date=2024-11-10')
self.assertEqual(response.status_code, 200)
self.assertEqual(response.get_json(), [{"order_id": 1, "order_date": "2024-11-10", "order_amount": 100.0}])
def test_get_orders_missing_parameters(self):
response = self.app.get('/api/orders')
self.assertEqual(response.status_code, 400)
self.assertEqual(response.get_json()['description'], "日期格式不正确，请使用YYYY-MM-DD格式。")
@patch('app.hive.connect')
def test_get_orders_database_error(self, mock_connect):
mock_connect.side_effect = hive.DatabaseError("模拟数据库错误")
response = self.app.get('/api/orders?start_date=2024-11-10&end_date=2024-11-10')
self.assertEqual(response.status_code, 500)
self.assertEqual(response.get_json()['description'], "Hive数据库错误: 模拟数据库错误")
@patch('app.hive.connect')
def test_get_orders_general_error(self, mock_connect):
mock_connect.side_effect = Exception("模拟一般错误")
response = self.app.get('/api/orders?start_date=2024-11-10&end_date=2024-11-10')
self.assertEqual(response.status_code, 500)
self.assertEqual(response.get_json()['description'], "其他错误: 模拟一般错误")
if __name__ == '__main__':
unittest.main()代码块解析
上述单元测试代码主要涵盖了以下几个方面：
测试validate_date函数
• test_validate_date_valid测试了validate_date函数对于有效日期格式的验证是否正确。
• test_validate_date_invalid_format和test_validate_date_invalid_value分别测试了对于无效日期格式和无效日期值的情况，是否能正确抛出ValueError异常并给出正确的错误信息。
测试get_orders函数
• test_get_orders_success通过patch模拟了hive.connect和查询结果，测试了get_orders函数在正常情况下是否能正确返回查询结果和状态码200 。
• test_get_orders_missing_parameters测试了在缺少查询参数时，是否能正确返回400错误及相应的错误描述。
• test_get_orders_database_error和test_get_orders_general_error分别模拟了hive.DatabaseError和一般Exception的情况，测试了get_orders函数在出现不同类型错误时是否能正确返回500错误及相应的错误描述。
通过这些单元测试，可以较为全面地验证优化后的代码的正确性和可靠性，确保各个功能模块能够按照预期工作。