Flask快速入门

sohoAPI2025-07-10 10:05
1.框架

Django（MVT）&Flask(轻量级，代码多，类比Java的SpringMVC) 主要实现了路由分发 和模板渲染功能

使用 pipenv 搭建虚拟环境，当然也可以使用 virtualenv，所有的包都注意版本兼容（最新）

python 复制代码 
from flask import Flask

# TODO：__name__ : 当前的文件所在目录就是flask项目目录，会在项目目录下寻找静态文件夹和模板文件。
# TODO : app: 贯穿整个项目，绑定路由，运行项目。
# 1: 创建视图应用 ctrl + p: 提示参数  command + p(苹果)
app = Flask(__name__)

# 2: 编写视图函数，绑定路由
#默认127.0.0.1：5000/
@app.route('/') # 参数1：路由地址信息
def hello_func():# 无需写request,导包就可以了。
    # 在flask中返回的内容会被包装成响应对象
    return "hello word"

# 3：运行flask:默认是5000端口
if __name__ == '__main__':
    # run的参数 debug的优点： 1： 修改自动重启 2：定位bug
    app.run(host='0.0.0.0', port=8000, debug=True)
    # app.run()
启动

方式一run

方式二配置

export FLASK_APP = 当前路径下的文件名。

export FLSK_ENV = development

flask run -h ip地址 -p 端口号

2.路由

结果：返回一个Map类，类中是一个列表，列表分为三部分：路由，请求方式，视图。

注意：@app.route('/', methods=['get', 'POST'])

复制代码 
1： 如果一个视图没有写请求方式，则flask自动给get,head,options请求。
2： flask提供访问静态资源的路由信息：/static/静态文件名
3： options请求一般用于跨域访问，试探请求。
4： head请求一般用于查看服务器是否存在某种资源。
路由转化器
复制代码 
1：格式：<路由转换器的名称:变量名称>
2：转换器父类的所在地：from werkzeug.routing import BaseConverter
3： 在routing.py中存在一个放置路由转换器的字典。键是转换器的名称，值是转换器类名。

自定义转化器

复制代码 
1：自定义转换器，继承于BaseConverter
2: 重写regex属性，正则
3: 将自定义路由转换器添加到默认的转换器字典中
4: 使用自定义路由转换器完成转换。
3.请求

不是参数，分装到request（ 线程隔离）

python 复制代码 
from flask import Flask,request

app = Flask(__name__)

@app.route('/index')
def index():
    print("request.url的类型是 ", type(request.url)) #<class 'str'>
    print("得到的request:", request.url) # 得到的request: http://127.0.0.1:8000/
    return "get_url"

@app.route('/')
def get_remote():
    print("获取访问的用户：", request.remote_user) # 获取访问的用户： None
    print(type(request.remote_user))  # <class 'NoneType'>
    print("获取访问的ip地址：", request.remote_addr) # 获取访问的地址： 127.0.0.1
    print(type(request.remote_addr))  #<class 'str'>
    return "get_remote"

@app.route('/headers')
def get_headers():
    print("获取到的请求头是：", request.headers)
    print("获取到的请求头类型是", type(request.headers)) # 字典对象：获取到的请求头类型是 <class 'werkzeug.datastructures.EnvironHeaders'>
    print("获取请求头中的单个信息", request.headers.get('host')) # 找不到返回空
    print("获取请求头中的单个信息", request.headers['host']) # 找不到报错
    return "get_headers"

@app.route('/methods')
def get_methods_cookies():
    # 注意获取到的是大写的，如果以后要判断方式一定要考虑大写。
    print("获取到的method是: ", request.method) # 获取到的method是:  GET
    print(type(request.method)) # <class 'str'>
    print("获取到的cookies是：", request.cookies) # 获取到的cookies是： ImmutableMultiDict([])
    print(type(request.cookies)) # <class 'werkzeug.datastructures.ImmutableMultiDict'>
    return "get_methods_cookies"

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8000, debug=True)

方法和属性：获取请求路径，访问的用户和地址，请求头，请求方式和cookies

4.响应
python 复制代码 
from flask import Flask, Response, make_response, render_template, jsonify, redirect, url_for

app = Flask(__name__,  # 导入名称, flask会根据该参数查询静态文件的存储路径
            # 官方建议直接使用__name__, 表示从当前目录中查询静态文件存储路径
            static_folder="static1",  # 设置静态文件的存储目录
            static_url_path='/res/img',  # 设置静态文件的URL访问路径 如 127.0.0.1:5000/res/img/123.jpg
            )
#如果取消转换ASCII编码：增加这个配置。
app.config['JSON_AS_ASCII'] = False


@app.route('/demo1')
def demo_01():
    # 返回多个值，python会封装成元组，然后返回
    return "我是响应体信息", 200, {'name':'www'}

@app.route('/demo2')
def demo_02():
    # 1： 创建响应对象
    response = make_response('我是响应体') # type: Response
    # 2:自定义状态码
    response.status_code = 201
    # 201表示新建资源
    # 3:自定义响应头
    response.headers['name'] = 'www'
    # 4： 设置cookie
    # 5: 返回响应对象
    return response

@app.route('/demo3')
def demo_03():
    return render_template("index.html")

@app.route('/json2')
def demo_func():
    # 1: 准备数据
    my_dict = {
        'name': 'www',
        'age': 23
    }
    # 1： 将字典转换成json字符串
    # 2： 将json字符串包装成响应对象，然后在响应头中设置了响应类型：Content-Type: application/json
    json_str = jsonify(my_dict)
    return json_str

@app.route('/')
def demo_redirect():
    url = 'https://www.baidu.com'
    return redirect(url)

@app.route('/demo')
def demo_redirect2():
    # 路由反转： 根据路由名称获取url地址
    url = url_for('demo_redirect')
    return redirect(url)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
访问静态资源
复制代码 
1：将静态资源放入到 项目的 static 文件夹中。
2：通过内置的静态资源的访问路由, URL路径格式为 /static/<filename> 案例：如 static目录放入文件 123.jpg, 则访问URL为 http://127.0.0.1:5000/static/123.jpg
3：返回模板文件作为响应
设置响应数据
  1. 三个返回值（元组）：响应体 （字符串），状态码 （数字），响应头(字典)
  2. 自定义响应对象：使用make_response()函数创建响应对象，请求头无中文，态码只能是数字
返回JSON

jsonnify✔️

重定向

redirect()函数：重定向函数。

url_for()函数：路由反转函数。根据视图名，得到url路径。

5.状态保持

cookie设置响应头的set cookie字段 value必须是str/bytes类型，删除置0

session本质不是全局变量，是一个字典，服务器端，线程id隔离，设置加密密钥，有效期

JWT tocken准备载荷和密钥和过期时间（expire名字固定）

异常处理
复制代码 
捕获http错误
@app.errorhandler(404)
还可以捕获系统内置错误
@app.errorhandler(ZeroDivisionError)
6.高级处理
6.1请求钩子

是框架提供的生命周期拦截点，类似中间件

py 复制代码 
from flask import Flask, make_response, Response, request

app = Flask(__name__)

#请求钩子
# @app.before_first_request
# def inital():
#     """
#     第一次请求之前调用，并且只会调用一次。
#     作用：项目的初始化操作
#     :return: 不要返回值，如果存在返回值会之间返回给前端，就进入不了视图函数
#     """
#     print("请求之前，只调用一次")

@app.before_request
def process_request():
    """
    每次请求之前调用
    作用：封ip, 统一用户权限认证（cookie session jwt），用户信息的提取
    :return:不需要返回值
    """
    # black_list=[]
    # if request.remote_addr in black_list:
    #     return "IP不允许访问"
    print("请求之前调用，每次请求都会调用")

@app.after_request
def process_response(response):
    """
    # 每一次视图执行之后调用。
    作用：拦截响应对象进行统一设置。
    :param response:视图函数返回的响应。
    :return: 一定要返回响应，不返回前端获取不到响应。
    """
    print("我在请求之后被调用了，每次请求之后都会被调用")
    return response

@app.teardown_request
def process_error(error):
    """
    每次请求结束的时候调用
    作用：判断处理异常，收尾工作
    :param error:异常处理对象
    :return:
    """
    print(error)
    print("我会接收异常信息")

@app.route('/login')
def login():
    print("我是视图函数，我被调用了")
    return ""

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8000, debug=True)

三个函数是装饰器

flask2.3 版本之后before_first_request被移除

装饰器两种执行方式：

复制代码 
方法1:语法器
@app.after_request
def func():
	pass
方法2:装饰器理解成函数
@app.after_request(process_response)

appa和中间件不同时写,无@

复制代码 
def view_func():
	pass
app.before_request(view_func)
6.2蓝图

MVT

  • 代码eg. ,小心循环导包，系统同名模块

    1: 在模块的初始化文件，创建蓝图对象。
    2：在视图文件中，利用蓝图对象绑定路由信息。
    3：将蓝图对象注册到app中。
    4：在模块的初始化文件中导入视图文件中的视图。

蓝图其他参数

1：创建蓝图时, 可以通过 url_prefix参数 给蓝图定义的路由添加 统一的URL资源段前缀。

python 复制代码 
from flask import Blueprint
"""
1: 蓝图中可以创建属于自己的模板和静态文件
2： 创建蓝图对象的参数： 蓝图名称， 导包路径
"""
# 1: 创建蓝图对象
home_bp = Blueprint("home", import_name=__name__, url_prefix="/home")

from home.views import *

2：蓝图定义的路由, 其函数标记为 蓝图名.函数名。

python 复制代码 
from flask import url_for

from home import home_bp
"""
蓝图对象没有注册视图路由的能力
"""
@home_bp.route('/home')
def home_page():
    url = url_for("home.home_page")
    print(url)
    return "home page"

3：蓝图也可以 设置请求钩子，但是只有访问该蓝图定义的路由时才会触发，实现局部监听。

python 复制代码 
from flask import Blueprint
"""
蓝图中创建的钩子函数，只对当前蓝图起作用，对其他蓝图不起作用
"""
# 1: 创建蓝图对象
home_bp = Blueprint("home", import_name=__name__, url_prefix="/home")

@home_bp.before_request
def home_pre_prepare():
    print("home_prepare")

from home.views import *
6.3上下文

1：上下文就是一个数据容器 。

2：上下文分为请求上下文 （request和session）和应用上下文 （current_app 和 g）。

3：导包都是from flask import request, session, current_app, g。

4：本质都不是全局变量，底层通过线程进行了隔离。

5：生命周期：请求开始时创建，返回响应时销毁。

6：作用范围：默认只能视图函数内部使用，函数外部使用会报错。

py 复制代码 
#手动开启应用上下文
with app.app_context():
	print(corrent_app)
  • 当模块中够不到app时，想调用app中的配置，使用current_app获取。
  • g能在钩子函数和视图函数进行参数传递。能够在视图函数和自定义函数之间进行参数传递。
    每一次请求之后会清空钩子函数内部的值。
  • 上下文机制不是全局变量，线程隔离
  • 设置使用范围为节省内存
    请求开始时,创建上下文(记录上下文变量)
    请求结束时，销毁上下文(将上下文变量删除，数据占用的空间被释放
6.4综合认证

统一认证

py 复制代码 
from flask import Flask, session, g, abort

app = Flask(__name__)
app.secret_key = 'test'

def login_required(view_func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        #1.装饰器代码
        #判断是否登录
        if g.user_name and g.user_id:
            return view_func(*args,**kwargs)
        else:
            abort(401)#权限认证失败
    #2，原函数
    return wrapper
#统一处理
@app.before_request
def prepare():
    # 使用g变量来获取用户名
    g.user_name =session.get('user_name')
    g.user_id = session.get('user_id')

@app.route('/login')
def login():
    session["user_name"]="www"
    session["user_id"] = 23
    return 'login success'

@app.route('/')
def index():
    # 直接拿过来使用
    if g.user_name and g.user_id:
        return "欢迎:{}".format(g.user_name)
    else:
        return '首页'

#登录后点赞
@app.route('/like')
def like():

    print("点赞成功")
    return 'success'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

需求: 获取用户身份

分析: 除了静态资源,基本所有视图都需要获取用户身份,每个视图单独获取出现大量的代码冗余

解决办法: 设置 请求钩子 ,并通过 g变量 将数据传递给视图函数

访问限制

代码demo5

先登录再...(封装成装饰器先装饰路由，再装饰登录)

装饰器主动装饰视图函数--也能防止装饰器修改被装饰函数名称和文档

6.5应用配置
python 复制代码 
# 方案二 创建一个配置基类
app.config.from_object(DevelopmentConfig)
# 方案三: 从环境变量中加载配置信息
app.config.from_envvar("CONFIG", silent=True)
# 方案一：
app.config['DEBUG'] = True
app.config['SECRET_KEY'] = "python39"
app.config['TESTING'] = True
app.config['LJSON_AS_ASCII'] = False

加载配置

1: 使用app.config 配置字典 添加配置信息[少量 配置信息]

2: 使用app.config.from_object 配置类 setting.py✔️

3: 使用**app.config.from_envvar ** 环境变量

工厂方法：

7.flask-restful风格

三步操作：

  1. 创建扩展/组件对象：组件对象=Api(app)

  2. 定义类视图：class 自定义视图类（Resource）

  3. 组件添加类视图: 组件对象.add_resource（视图类，URL资源段）

    返回字典，底层转化为json字符串

7.1视图
类视图添加装饰器

方案一：method_decorators列表的形式。

方案二：method_decorators字典的形式。

  • （同中间件）装饰的顺序是：先装饰列表前面的，再装饰后面的
  • 执行顺序是：先执行后面的，再执行前面的。
单例设计模式

耗时op:权限认证封装成单例

蓝图和类视图
  1. 创建蓝图对象 蓝图对象=Blueprint('蓝图名'，_ _name __)
  2. 每个蓝图分别创建组件对象(1.) 组件对象=Api(蓝图对象)
  3. 组件对象添加类视图 (3.) 组件对象.add_resource(视图类,URL资源段)
  4. 应用注册蓝图 应用对象.register_blueprint(蓝图对象)
7.2请求

  • 1.获取参数2.参数校验3.逻辑处理4.返回值处理

  • RequestParser 请求解析（含1.2）,步骤：

    • 代码
    1. 创建请求解析器 请求解析器=RequestParser()
    2. 添加参数规则 请求解析器.add_argument(参数名,参数规则...)
    3. 执行解析 参数对象=请求解析器.parse_args()
    4. 获取参数 参数对象.参数名

  • type的三中类型：

    1： python自带的类型

    2：flask_restful自己内置的

    3：自己定义的函数/类。

7.3响应
序列化
  1. 序列化规则=(字段名:序列化类型)
  2. marshsl 函数 按照序列化规则 将模型对象转为字典 序列化后的字典=marshal(模型对象,序列化规则)
    • 方案三：代码demo8
自定义Json
复制代码 
api.representation(mediatype="application/json")(output_json)
8.flask-sqlalchemy扩展

SQLAlchemy 是目前python中最强大的 ORM框架

MariaDB数据库（Mysql社区版）

8.1基本使用
  1. 在app对象中添加数据库连接配置信息
  2. 创建数据库对象-绑定应用对象
  3. 自动以模型类
  4. 根据模型类创建所有的表结构
8.2数据操作

自定义模型类（创建表），懒加载

增加数据
复制代码 
@app.route('/')
def index():
    """增加数据"""

    # 1.创建模型对象
    user1 = User(name='zs', age=20)
    #  = 'zs'
    # user1.age = 20

    # 2.将模型对象添加到会话中
    db.session.add(user1)
    # 添加多条记录
    # db.session.add_all([user1, user2, user3])

    # 3.提交会话 (会提交事务)
    # sqlalchemy会自动创建隐式事务
    # 事务失败会自动回滚
    db.session.commit()

    return "index"
查询数据
修改数据

方案一：先查询再更新

方案二：配合查询过滤器filter() 和 更新执行器update() 进行数据更新✔️

复制代码 
Goods.query.filter( == '方便面').update({'count': Goods.count - 1})
    db.session.commit()
删除数据

方案一: 先查后删除

复制代码 
goods = Goods.query.filter( == '方便面').first()
# 删除数据
db.session.delete(goods)
# 提交会话 增删改都要提交会话
db.session.commit()

方案二：delete子查询

复制代码 
Goods.query.filter( == '方便面').delete()
# 提交会话
db.session.commit()
8.3高级机制

https://blog.51cto.com/u_15317888/4953364

刷新数据

1：Session 会先将操作产生的数据保存到内存中。

2: 在执行 flush刷新操作后, 数据操作才会同步到数据库中。

3：隐式刷新操作：1：提交会话 2：查询操作（包括更新和删除中的子查询）。

4：手动刷新：session.flush()

eg.收获地址（不注册可购买）

多表连接，flush（不提交事务）✔️&commit❌

Flush本质把ORM转化的sqI提交到数据库执行sql语句

django事务（默认关）&Flask-sqlalchemy(默认开，怎删改查都需commit)

多表查询

关系属性：oop外键

  1. 定义关系属性 关系属性名=db.relationship(关联数据所在的模型类")
  2. 外键字段设置外键参数 外健字段=db.Column(字段类型,db.ForeignKey(主表名,主键名))
  3. 通过关系属性获取关联数据 模型对象,关系属性

join连接查询

复制代码 
db.session.query(主表模型字段1,主表模型字段2,从表模型字段1,xx..).join(从表模型类, 主表模型类.主键 == 从表模型类,外键)
Session机制
  • Session中可以包含多个事务，提交事务失败后，会自动执行SQL的回滚操作
  • 同一个谓求中,想要在前一个事多失败的情况下创建新的事务,必须先手动回滚事务Session.rollback
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