聊聊后端Web开发框架(Python)的简单使用

简介: - 页面渲染:客户端渲染页面(SPA)、服务端渲染页面(模板技术)- 数据库连接技术:数据库连接池、数据访问- 服务管理:接口、路由、权限- 异步任务调度:异步、同步、回调- Python:Flask- Java:Spark Java- Python:Django- Java:Spring 全家桶## Flask Flask 是一个使用 Python 编写的轻量级 Web
  • 页面渲染:客户端渲染页面(SPA)、服务端渲染页面(模板技术)
  • 数据库连接技术:数据库连接池、数据访问
  • 服务管理:接口、路由、权限
  • 异步任务调度:异步、同步、回调
  • Python:Flask
  • Java:Spark Java
  • Python:Django
  • Java:Spring 全家桶

Flask

Flask 是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用程序框架。

官网:https://flask.palletsprojects.com/en/2.0.x/

安装

使用 pip 进行安装:

pip install Flask
AI 代码解读

简单使用

安装好后,输入以下代码开启 flask 服务:

from flask import Flask
# 指定 Flask 名字为文件名
app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello_world():
    return "<p>Hello, World!</p>"
AI 代码解读

可以在命令行运行代码,下面命令的hello 是文件名:

Windows 使用 CMD 运行:

> set FLASK_APP=hello
> flask run
 * Running on http://127.0.0.1:5000/
AI 代码解读

MAC 或 Linux 使用 BASH 运行:

$ export FLASK_APP=hello
$ flask run
 * Running on http://127.0.0.1:5000/
AI 代码解读

,可获得响应:

Hello, World!
AI 代码解读

对 /login 路径返回指定请求:

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

# methods 代表只监听 get 和 post 请求
@app.route("/login", methods=['post', 'get'])
def login():
    res = {
        "methods": request.method, # 请求方法
        "path": request.path, # 请求路径
        "args": request.args, # 请求参数
        "form": request.form # 表单
    }
    return res
AI 代码解读

时:

{
"args": {
"a": "1",
"b": "2"
},
"form": {},
"methods": "GET",
"path": "/login"
}
AI 代码解读

使用 curl 命令发送 post 请求:

curl -X POST [http://127.0.0.1:5000/login](http://127.0.0.1:5000/login) -d "a=2"
AI 代码解读
{"args":{},"form":{"a":"2"},"methods":"POST","path":"/login"}
AI 代码解读

Session

Session 是基于 Cookie 实现, 保存在服务端的键值对,在浏览器的 Cookie 中也对应相同的随机字符串,用来再次请求的时候验证:

from flask import Flask, request, session

app = Flask(__name__)
# 配置密钥
app.secret_key = "hello"

# methods 代表只监听 get 和 post 请求
@app.route("/login", methods=['post', 'get'])
def login():
    # 使用 session 将请求的 name 参数存到 session
    session["name"] = request.args.get("name")
    return {"msg": "OK"}
AI 代码解读

在发起请求的浏览器可以看到 Cookies :

后端web开发框架就先介绍到这里,大家可以试着做一下练习,我们后面会讲数据持久化技术,请持续关注哦~

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