会话技术

Cookie

客户端端的会话技术
cookie本身由浏览器保存,通过Response将cookie写到浏览器上,下一次访问,浏览器会根据不同的规则携带cookie过来
特点:
    - 客户端会话技术,浏览器的会话技术
    - 数据全都是存储在客户端中
    - 存储使用的键值对结构进行的存储
    - 特性
        - 支持过期时间
        - 默认会自动携带本网站的所有cookie
        - 根据域名进行cookie存储
        - 不能跨域名
        - 不能跨浏览器
    - Cookie是通过服务器创建的Response来创建的
 
 设置cookie:
    response.set_cookie(key,value[,max_age=None,exprise=None)]
        max_age: 整数,指定cookie过期时间
        expries: 整数,指定过期时间,可以指定一个具体日期时间
        max_age和expries两个选一个指定
 获取cookie:
    request.cookie.get(key)
 删除cookie
    response.delete_cookie(key)
 

session

服务器端会话技术,依赖于cookie
特点:
    - 服务端的会话技术
    - 所有数据存储在服务器中
    - 默认存储在内存中
        - django是默认做了数据持久化(存在了数据库中)
    - 存储结构也是key-value形势,键值对
    - session 是离不开cookie的
常用操作:
    设置session
        session[‘key’] = ‘value’ 
        
    获取session
        session.get(key,default=None) 根据键获取会话的值
        
    删除session
        pop(key) 删除某一值  
        clear()   清除所有
       

模板Template

模板是呈现给用户的界面
在MVT中充当T的角色,实现了VT的解耦,开发中VT有这N:M的关系,一个V可以调用任意T,一个T可以被任意V调用
模板处理分为两个过程
  1. 加载
  2. 渲染
模板代码包含两个部分
  1. 静态HTML
  2. 动态插入的代码段
 

Jinja2

Flask中使用Jinja2模板引擎
Jinja2由Flask作者开发
  一个现代化设计和友好的Python模板语言
  模仿Django的模板引擎
优点
  速度快,被广泛使用
  HTML设计和后端Python分离
  减少Python复杂度
  非常灵活,快速和安全
  提供了控制,继承等高级功能

模板语法

模板语法主要分为两种
  变量
  标签
模板中的变量  {{ var }}
  视图传递给模板的数据
  前面定义出来的数据
  变量不存在,默认忽略
模板中的标签  {% tag  %}
  控制逻辑
  使用外部表达式
  创建变量
  宏定义
 

结构标签

block 块操作
  父模板挖坑,子模板填坑 
  {% block xxx %}
  {% endblock %}
extends 继承
  {% extends ‘xxx’ %}
  
  继承后保留块中的内容
  {{ super() }}
include
  包含,将其他html包含进来,体现的是由零到一的概念
  {% include ’xxx’ %}
marco
  宏定义,可以在模板中定义函数,在其它地方调用
  {% marco hello(name) %}
      {{ name }}
  {% endmarco %}
  
宏定义可导入
  {% from ‘xxx’ import xxx %}
  
 

循环

for
  {% for item in cols %}
    AA  
  {% else %}
    BB
  {% endfor %}
可以使用和Python一样的for…else
也可以获取循环信息 loop
loop.first
loop.last
loop.index  
loop.index0
loop.revindex  
loop.revindex0
 

过滤器

语法  
  {{ 变量|过滤器|过滤器… }}
capitalize
lower
upper
title
trim
reverse
striptags 渲染之前,将值中标签去掉
safe
default(1)
last
first
length
sum
sort
...
 

模型Model

Flask模型

Flask默认并没有提供任何数据库操作的API
我们可以选择任何适合自己项目的数据库来使用
Flask中可以自己的选择数据,用原生语句实现功能,也可以选择ORM(SQLAlchemy,MongoEngine)
原生SQL缺点
  代码利用率低,条件复杂代码语句越长,有很多相似语句
  一些SQL是在业务逻辑中拼出来的,修改需要了解业务逻辑
  直接写SQL容易忽视SQL问题
  
 

ORM

将对对象的操作转换为原生SQL
优点
  易用性,可以有效减少重复SQL
  性能损耗少
  设计灵活,可以轻松实现复杂查询
  移植性好
python的ORM(SQLAlchemy)
针对于Flask的支持
  pip install flask-sqlalchemy
数据库连接
    dialect+driver://username:password@host:port/database

dialect: 数据库实现
driver: 数据库的驱动
username: 用户名 
password: 密码
host: 主机
port: 端口
database: 数据库
 

连接SQLite

 
连接数据库需要指定配置
    app.config[‘SQLALCHEMY_DATABASE_URI’] = DB_URI
    app.config[‘SQLALCHEMY_TRAKE_MODIFICATIONS’]=False 
    禁止对象追踪修改
SQLite数据库连接不需要额外驱动,也不需要用户名和密码
SQLite连接的URI
    DB_URI = sqlite:///sqlite3.db
db = SQLAlchemy()
db.init_app(app)
 

连接MySQL

USERNAME=‘root’
PASSWORD=‘root’
HOSTNAME = ’localhost’
PORT=‘3306’
DATABASE=‘HelloFlask’
DB_URI=‘mysql+pymsql://{}:{}@{}:{}/{}’.format(
  USERNAME,
  PASSWORD,
  HOSTNAME,
  PORT,
  DATABASE)
 

创建模型

class Person(db.Model):
    __tablename__=‘person’
    id = db.Column(db.Integer,primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(16),unique=True)

字段类型
    Integer
    Float
    String
    
常用约束
    primary_key
    autoincrement
    unique
    default
数据操作
    创建数据库
        db.create_all()
    删除数据库
        db.drop_all()
    在事务中处理,数据插入
        db.session.add(object)
        db.session.commit()
    获取所有数据
        Person.query.all()
    
 

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