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Python flask-restful 框架讲解_flask_restful

flask_restful

1、简介

Django 和 Flask 一直都是 Python 开发 Web 的首选,而 Flask 的微内核更适用于现在的云原生微服务框架。但是 Flask 只是一个微型的 Web 引擎,所以我们需要扩展 Flask 使其发挥出更强悍的功能。

python flask框架详解:https://blog.csdn.net/shifengboy/article/details/114274271

Flask-RESTful

Flask-RESTful 就是 Flask 扩展中的佼佼者,它增加了对快速构建 RESTful API 的支持,将 Flask 封装了一层,使其更容易、更快速、更便捷的开发 RESTful API。

GitHub:https://github.com/flask-restful/flask-restful
英文文档:https://flask-restful.readthedocs.io/en/latest/
中文文档:http://www.pythondoc.com/Flask-RESTful/

Flask-RESTPlus

我们知道 Flask-RESTful 是 Flask 的扩展,而 Flask-RESTPlus 则是 Flask-RESTful 的扩展,对 Flask-RESTful 完全兼容且对其进行增强了接口文档的支持。

Flask-RESTPlus 提供了一个连贯的装饰器和工具集合来描述文档 API 所需要的参数和对象,并使用 Swagger 将其解析成正确的接口文档。

GitHub:https://github.com/noirbizarre/flask-restplus
Docs:https://flask-restplus.readthedocs.io/en/latest/

Flask-RESTX

既然已经有了很完美的 Flask-RESTPlus,那为什么还需要 Flask-RESTX 呢?
其实在很长时间中我都一直都在使用 Flask-RESTPlus,但是难受的是作者丢了!没错,就是物理意义上的丢了,Flask-RESTPlus 这个项目团队的成员都找不动他了,团队为了持续维护这个项目只能另开一个分支,将 Flask-RESTPlus 继续延续下去,继续延续后的项目就是 Flask-RESTX。Flask-RESTX 完全兼容 Flask-RESTPlusFlask-RESTPlus 项目里积攒的问题、BUG 都由 Flask-RESTX 完全继承并且社区团队在积极维护汇总,

GitHub:https://github.com/python-restx/flask-restx
Docs:https://flask-restx.readthedocs.io/en/latest/

FastAPI

FastAPI 是独立于 Flask 的新式 Web 框架,虽然能看到很多 Flask 和相关扩展的影子,但是它也成为不可忽视的 Web 框架之一,而且 FastAPI 还号称是最快的Python框架之一。
GitHub:https://github.com/tiangolo/fastapi
Docs:https://fastapi.tiangolo.com

2、快速入门

安装:pip install flask-restful

简单示例

一个最小的 Flask-RESTful API 像这样:

  1. from flask import Flask
  2. from flask_restful import Resource, Api
  3. app = Flask(__name__)
  4. api = Api(app)
  5. class HelloWorld(Resource):
  6. def get(self):
  7. return {'hello': 'world'}
  8. api.add_resource(HelloWorld, '/')
  9. if __name__ == '__main__':
  10. app.run(debug=True)

把上述代码保存为 api.py 并且在你的 Python 解释器中运行它。需要注意地是我们已经启用了 Flask 调试 模式,这种模式提供了代码的重载以及更好的错误信息。调试模式绝不能在生产环境下使用。

$ python api.py
 * Running on http://127.0.0.1:5000/

现在打开一个新的命令行窗口使用 curl 测试你的 API:

$ curl http://127.0.0.1:5000/
{"hello": "world"}

"资源(视图) 和 路由" 绑定

视图中的类 需要继承 flask_restful 中的 Resource

Flask-RESTful 提供的主要构建块是资源。资源构建在 Flask 可插入视图之上,只需在资源上定义方法,就可以轻松访问多个 HTTP 方法。一个 todo 应用程序的基本 CRUD 资源是这样的:

  1. from flask import Flask, request
  2. from flask_restful import Resource, Api
  3. app = Flask(__name__)
  4. api = Api(app)
  5. todos = {}
  6. class TodoSimple(Resource):
  7. def get(self, todo_id):
  8. return {todo_id: todos[todo_id]}
  9. def put(self, todo_id):
  10. todos[todo_id] = request.form['data']
  11. return {todo_id: todos[todo_id]}
  12. api.add_resource(TodoSimple, '/<string:todo_id>')
  13. if __name__ == '__main__':
  14. app.run(debug=True)

你可以尝试这样:

$ curl http://localhost:5000/todo1 -d "data=Remember the milk" -X PUT
{"todo1": "Remember the milk"}
$ curl http://localhost:5000/todo1
{"todo1": "Remember the milk"}
$ curl http://localhost:5000/todo2 -d "data=Change my brakepads" -X PUT
{"todo2": "Change my brakepads"}
$ curl http://localhost:5000/todo2
{"todo2": "Change my brakepads"}

或者如果你安装了 requests 库的话,可以从 python shell 中运行:

>>> from requests import put, get
>>> put('http://localhost:5000/todo1', data={'data': 'Remember the milk'}).json()
{u'todo1': u'Remember the milk'}
>>> get('http://localhost:5000/todo1').json()
{u'todo1': u'Remember the milk'}
>>> put('http://localhost:5000/todo2', data={'data': 'Change my brakepads'}).json()
{u'todo2': u'Change my brakepads'}
>>> get('http://localhost:5000/todo2').json()
{u'todo2': u'Change my brakepads'}

Flask-RESTful 支持视图方法多种类型的返回值。同 Flask 一样,你可以返回任一迭代器,它将会被转换成一个包含原始 Flask 响应对象的响应。Flask-RESTful 也支持使用多个返回值来设置响应代码和响应头,如下所示:

  1. from flask import Flask, request
  2. from flask_restful import Resource, Api
  3. app = Flask(__name__)
  4. api = Api(app)
  5. todos = {}
  6. class TodoSimple(Resource):
  7. def get(self, todo_id):
  8. return {todo_id: todos[todo_id]}
  9. def put(self, todo_id):
  10. todos[todo_id] = request.form['data']
  11. return {todo_id: todos[todo_id]}
  12. class Todo1(Resource):
  13. def get(self):
  14. # Default to 200 OK
  15. return {'task': 'Hello world'}
  16. class Todo2(Resource):
  17. def get(self):
  18. # Set the response code to 201
  19. return {'task': 'Hello world'}, 201
  20. class Todo3(Resource):
  21. def get(self):
  22. # Set the response code to 201 and return custom headers
  23. return {'task': 'Hello world'}, 201, {'Etag': 'some-opaque-string'}
  24. api.add_resource(TodoSimple, '/<string:todo_id>')
  25. if __name__ == '__main__':
  26. app.run(debug=True)

测试

curl -i  http://127.0.0.1:5000/todo1
curl -i  http://127.0.0.1:5000/todo2
curl -i  http://127.0.0.1:5000/todo3

端点 ( Endpoints )

很多时候,在一个 API 中,你的资源会有多个 url。可以将多个 url 传递给 Api 对象上的 add _ resource ()方法。每一个都将被路由到Resource

api.add_resource(HelloWorld,
    '/',
    '/hello')

你也可以为你的资源方法指定 endpoint 参数。

api.add_resource(Todo,
    '/todo/<int:todo_id>', endpoint='todo_ep')

示例

  1. from flask import Flask
  2. from flask_restful import Resource, Api
  3. app = Flask(__name__)
  4. api = Api(app)
  5. class HelloWorld(Resource):
  6. def get(self):
  7. return {'hello': 'world'}
  8. class Todo(Resource):
  9. def get(self, todo_id):
  10. # Default to 200 OK
  11. return {'task': 'Hello world'}
  12. api.add_resource(HelloWorld, '/', '/hello')
  13. api.add_resource(Todo, '/todo/<int:todo_id>', endpoint='todo_ep')
  14. if __name__ == '__main__':
  15. app.run(debug=True)

测试

curl  http://127.0.0.1:5000/
curl  http://127.0.0.1:5000/hello
curl  http://127.0.0.1:5000/todo/1
curl  http://127.0.0.1:5000/todo/2

参数解析

尽管 Flask 能够简单地访问请求数据(比如查询字符串或者 POST 表单编码的数据),验证表单数据仍然很痛苦。Flask-RESTful 内置了支持验证请求数据,它使用了一个类似 argparse 的库。

示例

  1. from flask import Flask
  2. from flask_restful import reqparse, Api, Resource
  3. app = Flask(__name__)
  4. api = Api(app)
  5. parser = reqparse.RequestParser()
  6. parser.add_argument('rate', type=int, help='Rate to charge for this resource')
  7. class Todo(Resource):
  8. def post(self):
  9. args = parser.parse_args()
  10. print(args)
  11. # Default to 200 OK
  12. return {'task': 'Hello world'}
  13. api.add_resource(Todo, '/todos')
  14. if __name__ == '__main__':
  15. app.run(debug=True)

测试

curl -d 'rate=100' http://127.0.0.1:5000/todos
curl -d 'rate=foo' http://127.0.0.1:5000/todos

与 argparse 模块不同,reqparse. RequestParser.parse _ args ()返回 Python 字典,而不是自定义数据结构。

输入模块提供了许多常用的转换函数,例如 inputs.date ()和 inputs.url ()。
使用 strict = True 调用 parse _ args 可以确保在请求包含您的解析器没有定义的参数时抛出错误。

args = parser.parse_args(strict=True)

curl -d 'rate2=foo' http://127.0.0.1:5000/todos

数据格式化

默认情况下,在你的返回迭代中所有字段将会原样呈现。尽管当你刚刚处理 Python 数据结构的时候,觉得这是一个伟大的工作,但是当实际处理它们的时候,会觉得十分沮丧和枯燥。为了解决这个问题,Flask-RESTful 提供了 fields 模块和 marshal_with() 装饰器。类似 Django ORM 和 WTForm,你可以使用 fields 模块来在你的响应中格式化结构。

  1. from flask import Flask
  2. from flask_restful import fields, marshal_with, Resource, Api
  3. app = Flask(__name__)
  4. api = Api(app)
  5. resource_fields = {
  6. 'task': fields.String,
  7. 'uri': fields.Url('todo')
  8. }
  9. class TodoDao(object):
  10. def __init__(self, todo_id, task):
  11. self.todo_id = todo_id
  12. self.task = task
  13. # This field will not be sent in the response
  14. self.status = 'active'
  15. class Todo(Resource):
  16. @marshal_with(resource_fields)
  17. def get(self, **kwargs):
  18. return TodoDao(todo_id='my_todo', task='Remember the milk')
  19. api.add_resource(Todo, '/todo')
  20. if __name__ == '__main__':
  21. app.run(debug=True)

上面的例子接受一个 python 对象并准备将其序列化。marshal_with() 装饰器将会应用到由 resource_fields 描述的转换。从对象中提取的唯一字段是 task。fields.Url 域是一个特殊的域,它接受端点(endpoint)名称作为参数并且在响应中为该端点生成一个 URL。许多你需要的字段类型都已经包含在内。请参阅 fields 指南获取一个完整的列表。

$ curl  http://127.0.0.1:5000/todo
{
    "task": "Remember the milk",
    "uri": "/todo"
}

完整 示例

  1. from flask import Flask
  2. from flask_restful import reqparse, abort, Api, Resource
  3. app = Flask(__name__)
  4. api = Api(app)
  5. TODOS = {
  6. 'todo1': {'task': 'build an API'},
  7. 'todo2': {'task': '?????'},
  8. 'todo3': {'task': 'profit!'},
  9. }
  10. def abort_if_todo_doesnt_exist(todo_id):
  11. if todo_id not in TODOS:
  12. abort(404, message="Todo {} doesn't exist".format(todo_id))
  13. parser = reqparse.RequestParser()
  14. parser.add_argument('task')
  15. # Todo
  16. # shows a single todo item and lets you delete a todo item
  17. class Todo(Resource):
  18. def get(self, todo_id):
  19. abort_if_todo_doesnt_exist(todo_id)
  20. return TODOS[todo_id]
  21. def delete(self, todo_id):
  22. abort_if_todo_doesnt_exist(todo_id)
  23. del TODOS[todo_id]
  24. return '', 204
  25. def put(self, todo_id):
  26. args = parser.parse_args()
  27. task = {'task': args['task']}
  28. TODOS[todo_id] = task
  29. return task, 201
  30. # TodoList
  31. # shows a list of all todos, and lets you POST to add new tasks
  32. class TodoList(Resource):
  33. def get(self):
  34. return TODOS
  35. def post(self):
  36. args = parser.parse_args()
  37. todo_id = int(max(TODOS.keys()).lstrip('todo')) + 1
  38. todo_id = 'todo%i' % todo_id
  39. TODOS[todo_id] = {'task': args['task']}
  40. return TODOS[todo_id], 201
  41. ##
  42. ## Actually setup the Api resource routing here
  43. ##
  44. api.add_resource(TodoList, '/todos')
  45. api.add_resource(Todo, '/todos/<todo_id>')
  46. if __name__ == '__main__':
  47. app.run(debug=True)

测试

curl http://localhost:5000/todos        获取列表
curl http://localhost:5000/todos/todo3  获取一个单独任务

删除一个任务

$ curl http://localhost:5000/todos/todo2 -X DELETE -v
*   Trying ::1...
* TCP_NODELAY set
* Connection failed
* connect to ::1 port 5000 failed: Connection refused
*   Trying 127.0.0.1...
* TCP_NODELAY set
* Connected to localhost (127.0.0.1) port 5000 (#0)
> DELETE /todos/todo2 HTTP/1.1
> Host: localhost:5000
> User-Agent: curl/7.64.1
> Accept: */*

* HTTP 1.0, assume close after body
< HTTP/1.0 204 NO CONTENT
< Content-Type: application/json
< Server: Werkzeug/1.0.1 Python/3.9.2
< Date: Sat, 06 Mar 2021 03:29:33 GMT

* Closing connection 0

增加一个新的任务

$ curl http://localhost:5000/todos -d "task=something new" -X POST -v
Note: Unnecessary use of -X or --request, POST is already inferred.
*   Trying ::1...
* TCP_NODELAY set
* Connection failed
* connect to ::1 port 5000 failed: Connection refused
*   Trying 127.0.0.1...
* TCP_NODELAY set
* Connected to localhost (127.0.0.1) port 5000 (#0)
> POST /todos HTTP/1.1
> Host: localhost:5000
> User-Agent: curl/7.64.1
> Accept: */*
> Content-Length: 18
> Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

* upload completely sent off: 18 out of 18 bytes
* HTTP 1.0, assume close after body
< HTTP/1.0 201 CREATED
< Content-Type: application/json
< Content-Length: 32
< Server: Werkzeug/1.0.1 Python/3.9.2
< Date: Sat, 06 Mar 2021 03:31:02 GMT

{
    "task": "something new"
}
* Closing connection 0

更新一个任务

$  curl http://localhost:5000/todos/todo3 -d "task=something different" -X PUT -v
*   Trying ::1...
* TCP_NODELAY set
* Connection failed
* connect to ::1 port 5000 failed: Connection refused
*   Trying 127.0.0.1...
* TCP_NODELAY set
* Connected to localhost (127.0.0.1) port 5000 (#0)
> PUT /todos/todo3 HTTP/1.1
> Host: localhost:5000
> User-Agent: curl/7.64.1
> Accept: */*
> Content-Length: 24
> Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

* upload completely sent off: 24 out of 24 bytes
* HTTP 1.0, assume close after body
< HTTP/1.0 201 CREATED
< Content-Type: application/json
< Content-Length: 38
< Server: Werkzeug/1.0.1 Python/3.9.2
< Date: Sat, 06 Mar 2021 03:32:44 GMT

{
    "task": "something different"
}
* Closing connection 0

获取最新列表

$ curl http://localhost:5000/todos
{
    "todo1": {
        "task": "build an API"
    },
    "todo3": {
        "task": "something different"
    },
    "todo4": {
        "task": "something new"
    }
}

使用 gunicorn、异步

安装:pip install gunicorn

gunicorn 部署 flask 项目简单示例:https://blog.csdn.net/feng_1_ying/article/details/107469379

  1. from flask import *
  2. from flask_restful import Api,Resource,reqparse
  3. from gevent import monkey
  4. from gevent.pywsgi import WSGIServer
  5. monkey.patch_all()
  6. app=Flask(__name__)
  7. api=Api(app)
  8. class infoView(Resource):
  9. def post(self):
  10. parser = reqparse.RequestParser()
  11. parser.add_argument('username', type=str)
  12. args = parser.parse_args()
  13. return args
  14. api.add_resource(infoView,'/info/')
  15. if __name__ == '__main__':
  16. http_server = WSGIServer(('10.45.7.11', int(5001)), app)
  17. http_server.serve_forever()
  18. # 部署方案
  19. # gunicorn -k gevent -b 10.45.7.11:5001 flask_restful_test:app

flask_restful.marshal 过滤 数据

示例:

  1. from flask import Flask
  2. from flask_restful import Api, Resource, fields, marshal
  3. app = Flask(__name__)
  4. api = Api(app)
  5. # 定义一个示例数据
  6. data = {
  7. 'name_1': 'John',
  8. 'age_1': 30,
  9. 'email_address': 'john@example.com',
  10. }
  11. # 定义字段格式和过滤器
  12. resource_fields = {
  13. 'name_1': fields.String,
  14. 'name_2': fields.String,
  15. 'age_2': fields.Integer,
  16. # 可以使用 attribute 指定源数据的键
  17. 'email': fields.String(attribute='email_address')
  18. }
  19. class HelloWorld(Resource):
  20. def get(self):
  21. # 序列化数据
  22. serialized_data = marshal(data, resource_fields)
  23. return serialized_data
  24. api.add_resource(HelloWorld, '/hello', '/', '/world')
  25. if __name__ == '__main__':
  26. app.run(debug=True)

flask_sqlalchemy

https://flask-sqlalchemy.palletsprojects.com/en/3.0.x/

Flask-SQLAlchemy 是一个与 Flask 配合使用的 SQLAlchemy 扩展,它提供了在 Flask 应用程序中使用 SQLAlchemy 进行数据库操作的便利方法和工具。

安装 flask_sqlalchemy 扩展:pip install flask_sqlalchemy

  1. from flask import Flask
  2. from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
  3. app = Flask(__name__)
  4. app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///mydatabase.db'
  5. db = SQLAlchemy(app)
  6. class User(db.Model):
  7. id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
  8. username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
  9. email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)
  10. def __repr__(self):
  11. return '<User %r>' % self.username
  12. # 创建数据表
  13. db.create_all()
  14. # 插入数据
  15. user = User(username='john', email='john@example.com')
  16. db.session.add(user)
  17. db.session.commit()
  18. # 查询数据
  19. users = User.query.all()
  20. for user in users:
  21. print(user.username)
  22. # 更新数据
  23. user = User.query.filter_by(username='john').first()
  24. user.email = 'newemail@example.com'
  25. db.session.commit()
  26. # 删除数据
  27. user = User.query.filter_by(username='john').first()
  28. db.session.delete(user)
  29. db.session.commit()
  30. if __name__ == '__main__':
  31. app.run(debug=True)

Flask_migrate

在开发时,以删除表再重建的方式更新数据库简单直接,但明显的缺陷是会丢掉数据库中的所有数据。在生产环境下,没有人想把数据都删除掉,这时需要使用数据库迁移工具来完成这个工作。SQLAlchemy的开发者Michael Bayer写了一个数据库迁移工作—Alembic来帮助我们实现数据库的迁移,数据库迁移工具可以在不破坏数据的情况下更新数据库表的结构。蒸馏器(Alembic)是炼金术士最重要的工具,要学习SQL炼金术(SQLAlchemy),当然要掌握蒸馏器的使用。

扩展 Flask-Migrate 继承了 Alembic,提供了一些 flask 命令来简化迁移工作,可以使用它来迁移数据库。

  1. from flask import Flask
  2. from flask import render_template
  3. from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
  4. from flask_migrate import Migrate
  5. app = Flask(__name__)
  6. SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mysql+pymysql://user:passwd@host/my_db'
  7. app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = SQLALCHEMY_DATABASE_URI
  8. db = SQLAlchemy(app)
  9. Migrate(app, db)
  10. class User(db.Model):
  11. __tablename__ = 'users'
  12. id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
  13. email = db.Column(db.String(250), unique=True, nullable=False)
  14. username = db.Column(db.String(250), unique=True, nullable=False)
  15. password = db.Column(db.String(250), nullable=False)
  16. login_time = db.Column(db.Integer)
  17. def __init__(self, username, password, email):
  18. self.username = username
  19. self.password = password
  20. self.email = email
  21. def __str__(self):
  22. return "Users(id='%s')" % self.id
  23. @app.route('/')
  24. def index():
  25. return 'Hello World'
  26. if __name__ == '__main__':
  27. app.run(debug=True)

3、总结:整体流程

Restful 运用于前后端分离

前端:app,小程序,pc页面
后端:没有页面,mvt:模型模板视图 去掉了t模板
mv:模型 视图
模型的使用:更原来的用法相同
视图:api构建视图

创建 api 对象在exts扩展包中

# 在创建app的函数中绑定API 等价于 api.init_app(app=app)

api = Api(app=app)

# 在创建app的函数中绑定db  等价于 db.init_app(app=app)
db = SQLAlchemy(api=蓝图对象)  

定义 视图

视图中的类需要基础 flask_restful 中的 Resource

  1. from flask_restful import Resource
  2. class xxxApi(Resource):
  3. def get(self):
  4. pass
  5. def post(self):
  6. pass

给 app 绑定 api 视图(view中完成)

api.add_resource(xxxApi,'/user')

格式化输出 ( 都在view中完成 )

  1. from flask import Flask
  2. from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
  3. from flask_restful import fields, marshal_with, Resource, Api
  4. app = Flask(__name__)
  5. app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///my_database.db'
  6. api = Api(app)
  7. db = SQLAlchemy(app)
  8. class User(db.Model):
  9. id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
  10. username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
  11. email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)
  12. def __repr__(self):
  13. return f'<User {self.username}>'
  14. # 格式化输出数据,相当于json的格式
  15. user = {
  16. 'id': fields.Integer,
  17. 'username': fields.String,
  18. 'password': fields.String
  19. }
  20. # 定义类视图
  21. class UserResource(Resource):
  22. # get请求处理
  23. # 在对应的api接口上添加配置:@marshal_with(user)
  24. @marshal_with(user) # user的json格式化输出
  25. def get(self):
  26. users = User.query.all()
  27. return users
  28. api.add_resource(UserResource, '/user')

路由

flask 中路由的写法

  1. @app.route('/user')
  2. def user(): ----------->视图函数
  3. .....
  4. return response对象

增加 修改 删除 查询 按钮动作 都是自己在模板中写的

回顾 flask 路由路径上的参数解析使用:

路由的变量规则(解析路径上的参数)
string (缺省值)接收任何不包含斜杠的文本值
int 接收正整数
float 接收正浮点数
path 类似string,但是可以接收斜杠
UUID  接收UUID字符
route规则中如果传入了变量,那么被绑定的函数中也必须需要传入相应的参数

解析路径上的参数案例:

  1. @app.route('/<int:key>') # key是一个变量,默认就是字符串类型
  2. def city(key):
  3. return data.get(key)

restful 中路由写法

restful:------->api-------->接口-------->资源------>uri

概述基本的 ResuFul 的建立:

class xxxApi(Response): -------视图类
    def get(self):
        pass
     ....

http://127.0.0.1:5000/user  这个路径可以做的事:
        get
        post
        put
        delete
        ...
        
增加  修改  删除  查询  是通过请求方式完成的

路径产生:
api.add_resource(xxxApi,'/user')
api.add_resource(xxxApi,'/goods')
api.add_resource(xxxApi,'/order')

api 解析路径参数:http://127.0.0.1:5000/user/1
api 中的路径参数解析(与模板中的路径参数解析类型):
class UserGetIdResource(Resource):
    @marshal_with(user)
    def get(self, uid):
        users = User.query.get(uid)
        return users
api.add_resource(UserGetIdResource, '/user/<int:uid>')

endpoint 的使用,便捷的反向解析出api

# 定义类视图
class UserResource(Resource):
    def put(self):
        print('endpoint的使用,反向解析出api:', url_for('all_user'))
        return {'msg': '-------->ok'}

api.add_resource(UserResource, '/user', endpoint='all_user')

数据传入(进)( request )

参数解析:

1.使用 reqparse 对象进行传入的参数进行解析

parser = reqparse.RequestParser() # 创建解析对象

2.使用
parser.add_argument('username', type=str, required=True, help="必须输入账号", location=['form'])

args = parser.parse_args()
username = args.get('username')

案例:用于api中的数据被接收,我们需要验证或者过滤

# 参数解析
parser = reqparse.RequestParser(bundle_errors=True)  # 解析对象
parser.add_argument('username', type=str, required=True, help="必须输入账号", location=['form'])
parser.add_argument('password', type=inputs.regex(r'^\d{6,12}$'), required=True, help="必须输入密码", location=['form'])
parser.add_argument('phone ', type=inputs.regex(r'^1[356789]\d{9}$'), location=['form'])
parser.add_argument('icon', required=True, type=FileStorage, location=['files'])
# From the request headers
parser.add_argument('Host', type=str, required=True, location=['headers'])

#在对应请求中的使用
args = parser.parse_args()
username = args.get('username')
password = args.get('password')
phone = args.get('phone')
icon = args.get('icon')
host = args.get('Host')

数据返回(出)( response )

概述:return data
主要:data 必须是 json 格式,默认的返回类型不是 json 格式,并且强行转换还会报错。解决方法如下。数据需要返回的格式类型

    {
        'aa':'haha',
        'bb':[
            {
            'id':1,
            'xxx':[
                    {},{},{}
                ]
            }
        ]
    }

如果直接返回不能有自定义的对象:User,Friend......
如果有,需要 marshal(),marshal_with() 帮助 JSON 的序列化进行转换.

  • 1. marshal(对象,对象的fields格式) #对象的fields格式是指字典的输出格式 marshal([对象,对象],对象的fields格式)
  • 2. marshal_with() 作为装饰器,修饰你的请求方法

 @marshal_with(user_friend_fields)
 def get(self,id):
    .....
    data={
        xxx:xxx
        xxx:xxx
        'friends': friend_list  # 直接是list,因为使用了@marshal_with(user_friend_fields)
    }
    return data

函数需要参数,参数就是最终数据输出的格式
参数:user_friend_fields,类型:dict类型
如:

user_fields = {
    'id': fields.Integer,
    'username': fields.String(default='匿名'),
    'pwd': fields.String(attribute='password'),
    'isDelete': fields.Boolean(attribute='isdelete')
}
user_friend_fields={
    'username':fields.String,
    'nums':fields.Integer,
    'friends':fields.List(fields.Nested(user_fields))
}

3.fields.Nested 的作用

高级类型的数据转换
fields.Nested(fields.String) ---> ['aaa','bbb','bbbbv']
fields.Nested(user_fields)   ---> user_fields是一个字典结构,将里边的每一个对象转 换成user_fields---->[user,user,user]

示例代码:

  1. import os
  2. from flask import Flask
  3. from flask import Blueprint, url_for
  4. from flask_restful import marshal_with, marshal
  5. from flask_restful import Resource, fields, reqparse, inputs
  6. from flask_restful import Api
  7. from flask_script import Manager
  8. from werkzeug.datastructures import FileStorage
  9. from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
  10. from flask_migrate import Migrate
  11. ##############################################################
  12. setting_conf = {}
  13. SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mysql+pymysql://user:passwd@host/my_db'
  14. # 蓝图的别名为user,看到/api 就是我们写的蓝图
  15. user_bp = Blueprint('user', __name__, url_prefix='/api')
  16. ##############################################################
  17. flask_app = Flask(__name__, template_folder='../templates', static_folder='../static')
  18. flask_app.config.from_object(setting_conf)
  19. flask_app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = SQLALCHEMY_DATABASE_URI
  20. flask_app.register_blueprint(user_bp)
  21. # 将 SALAlchemy插件与app关联。等价于 db.init_app(app=flask_app)
  22. db = SQLAlchemy(flask_app)
  23. # 将api插件与app关联。等价于 api.init_app(app=flask_app)
  24. api = Api(app=flask_app)
  25. print(flask_app.url_map)
  26. class User(db.Model):
  27. id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
  28. username = db.Column(db.String(20))
  29. password = db.Column(db.String(15))
  30. icon = db.Column(db.String(15))
  31. phone = db.Column(db.String(11))
  32. # 格式化输出数据,输出的json格式如下
  33. user = {
  34. 'id': fields.Integer,
  35. 'username': fields.String(20),
  36. 'password': fields.String(15)
  37. }
  38. user_fields = {
  39. 'id': fields.Integer,
  40. 'username': fields.String(default='匿名'),
  41. 'pwd': fields.String(attribute='password'),
  42. 'isDelete': fields.Boolean(attribute='isdelete')
  43. }
  44. user_friend_fields = {
  45. 'username': fields.String,
  46. 'nums': fields.Integer,
  47. 'friends': fields.List(fields.Nested(user_fields))
  48. }
  49. # 参数解析
  50. parser = reqparse.RequestParser(bundle_errors=True) # 解析对象
  51. parser.add_argument('username', type=str, required=True, help="必须输入账号", location=['form'])
  52. parser.add_argument('password', type=inputs.regex(r'^\d{6,12}$'), required=True, help="必须输入密码", location=['form'])
  53. parser.add_argument('phone ', type=inputs.regex(r'^1[356789]\d{9}$'), location=['form'])
  54. parser.add_argument('icon', required=True, type=FileStorage, location=['files'])
  55. # From the request headers
  56. parser.add_argument('Host', type=str, required=True, location=['headers'])
  57. # 定义类视图
  58. class UserResource(Resource):
  59. # get请求处理
  60. @marshal_with(user) # user的json格式化输出
  61. def get(self):
  62. users = User.query.all()
  63. print(users)
  64. return users
  65. @marshal_with(user)
  66. def post(self):
  67. args = parser.parse_args()
  68. username = args.get('username')
  69. password = args.get('password')
  70. phone = args.get('phone')
  71. icon = args.get('icon')
  72. host = args.get('Host')
  73. print('host:', host)
  74. print('icon:', icon)
  75. # 创建user对象
  76. user_db_model = User()
  77. user_db_model.icon = icon
  78. user_db_model.username = username
  79. user_db_model.password = password
  80. user_db_model.phone = phone
  81. db.session.add(user_db_model)
  82. db.session.commit()
  83. return user_db_model
  84. def put(self):
  85. print('endpoint的使用,反向解析出api:', url_for('all_user'))
  86. return {'msg': '-------->ok'}
  87. def delete(self):
  88. return {'msg': '-------->delete'}
  89. class UserGetIdResource(Resource):
  90. @marshal_with(user)
  91. def get(self, uid):
  92. users = User.query.get(uid)
  93. return users
  94. def put(self, uid):
  95. pass
  96. def post(self, uid):
  97. pass
  98. def delete(self):
  99. pass
  100. class UserFriendResoruce(Resource):
  101. @marshal_with(user_friend_fields)
  102. def get(self, id):
  103. friends = Friend.query.filter(Friend.uid == id).all()
  104. user = User.query.get(id)
  105. friend_list = []
  106. for friend in friends:
  107. u = User.query.get(friend.fid)
  108. friend_list.append(u)
  109. # data = {
  110. # 'username': user.username,
  111. # 'nums': len(friends),
  112. # 'friends': marshal(friend_list, user_fields) # marshal(数据名, 结构名)
  113. # }
  114. data = {
  115. 'username': user.username,
  116. 'nums': len(friends),
  117. 'friends': friend_list # 直接是list,因为使用了@marshal_with(user_friend_fields)
  118. }
  119. return data
  120. def post(self):
  121. pass
  122. if __name__ == '__main__':
  123. api.add_resource(UserResource, '/user', endpoint='all_user')
  124. api.add_resource(UserGetIdResource, '/user/<int:uid>')
  125. api.add_resource(UserFriendResoruce, '/friend/<int:id>')
  126. # 搭建数据库
  127. # migrate = Migrate(app=flask_app, db=db)
  128. pass

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