信号

内置信号的使用

# 第一步：写一个函数
def test(app, **kwargs):print(app)print(type(kwargs))# 请求地址是根路径，才记录日志，其它都不记录print(kwargs['context']['request'].path)if kwargs['context']['request'].path == '/':print('记录日志了')# 第二步：跟内置信号绑定
# signals 中有很多内置信号
signals.before_render_template.connect(test)# 第三步：等待信号被触发(不需要咱们做)--->只要执行到内置信号位置，绑定的函数就会执行

有哪些内置信号

request_started = _signals.signal('request-started')                # 请求到来前执行
request_finished = _signals.signal('request-finished')              # 请求结束后执行before_render_template = _signals.signal('before-render-template')  # 模板渲染前执行
template_rendered = _signals.signal('template-rendered')            # 模板渲染后执行got_request_exception = _signals.signal('got-request-exception')    # 请求执行出现异常时执行request_tearing_down = _signals.signal('request-tearing-down')      # 请求执行完毕后自动执行（无论成功与否）
appcontext_tearing_down = _signals.signal('appcontext-tearing-down')# 应用上下文执行完毕后自动执行（无论成功与否）appcontext_pushed = _signals.signal('appcontext-pushed')            # 应用上下文push时执行
appcontext_popped = _signals.signal('appcontext-popped')            # 应用上下文pop时执行
message_flashed = _signals.signal('message-flashed')                # 调用flask在其中添加数据时，自动触发

自定义信号

# 1 第一步：定义一个自定义 信号
# 2 第二步：写个函数
# 3 第三步：函数跟自己定义信号绑定
# 4 第四步：触发自定义信号---》我们做

 

from flask import Flask, session, render_template, signals
from flask.signals import _signals# pip3 install blinker
app = Flask(__name__)
app.debug = True
app.secret_key = 'asdfasdfasdf'#### 自定义信号---》session每次放一个值，我们就执行信号
# 1 定义信号
# 自定义信号
session_input = _signals.signal('session_input')# 2 写个函数
def test2(*args, **kwargs):print(args)  # appprint(kwargs)  # {session   kk}print('session放值了')if kwargs.get('kk').get('name') == 'xx':print('记录日志')# 3 绑定信号
session_input.connect(test2)# 4 触发信号
@app.route('/')
def index():session['uu'] = '00'session_input.send(app, session=session, kk={'name': 'uu'})return render_template('index.html')@app.route('/home')
def home():return render_template('home.html')@app.route('/order')
def order():session['xx'] = 'xx'session_input.send(app, session=session, kk={'name': 'xx'})return "order"if __name__ == '__main__':app.run(port=8080)

信号的作用（信号量--》Semaphore）

# 对代码进行解耦  # 1 记录日志：只要是张三用户，访问index页面，就记录日志
# 2 只要用户表中，插入一条记录，就给用户发个短信通知User.object.create--->调用发短信方法--》找到10个地址--》改10个地方-如果有个内置信号---》只要表中增加记录，就会触发这个信号----》通过信号内判断这个表是不是User表，决定要不要发短信-flask中没有这个内置信号---》自定义

信号量

# acquire()：消耗信号量
# release()：释放信号量
import threading
import time
def run(n):semaphore.acquire()  # 计数器获取锁time.sleep(5)  # 程序休眠5秒print (n)semaphore.release()  # 计数器释放锁if __name__ == '__main__':# 添加一个计数器，最大并发线程数量5（最多同时运行5个线程）semaphore = threading.Semaphore(5)for i in range(50):t = threading.Thread(target=run, args=(i, ))  # 创建线程t.start()

django的信号

# 内置信号：#Model signalspre_init                    # django的modal执行其构造方法前，自动触发post_init                   # django的modal执行其构造方法后，自动触发pre_save                    # django的modal对象保存前，自动触发post_save                   # django的modal对象保存后，自动触发pre_delete                  # django的modal对象删除前，自动触发post_delete                 # django的modal对象删除后，自动触发m2m_changed                 # django的modal中使用m2m字段操作第三张表（add,remove,clear）前后，自动触发class_prepared              # 程序启动时，检测已注册的app中modal类，对于每一个类，自动触发
Management signalspre_migrate                 # 执行migrate命令前，自动触发post_migrate                # 执行migrate命令后，自动触发
Request/response signalsrequest_started             # 请求到来前，自动触发request_finished            # 请求结束后，自动触发got_request_exception       # 请求异常后，自动触发
Test signalssetting_changed             # 使用test测试修改配置文件时，自动触发template_rendered           # 使用test测试渲染模板时，自动触发
Database Wrappersconnection_created          # 创建数据库连接时，自动触发# 内置信号使用(当user表创建用户，就给用户发个邮件)1 写个函数   #放到__init__里from django.db.models.signals import pre_saveimport loggingdef callBack(sender, **kwargs):logging.debug('%s创建了一个%s对象'%(sender._meta.model_name,kwargs.get('instance').title))2 绑定内置信号   pre_save.connect(callBack)3 等待触发# 内置信号from django.db.models.signals import pre_savefrom django.dispatch import receiver@receiver(pre_save)def my_callback(sender, **kwargs):print("对象创建成功")print(sender)print(kwargs)# 自定义信号：#1 定义信号（一般创建一个py文件）（toppings，size 是接受的参数）import django.dispatchpizza_done = django.dispatch.Signal(providing_args=["toppings", "size"])# 2 注册信号def callback(sender, **kwargs):print("callback")print(sender,kwargs)pizza_done.connect(callback)
# 3 触发信号from 路径 import pizza_donepizza_done.send(sender='seven',toppings=123, size=456)# 自定义信号干过什么？-做双写一致性的缓存更新

flask-script

# django中，有命令  python manage.py runserverpython manage.py makemigrations...自定制命令（django如何自定制命令）...-python manage.py init_db  excel文件路径  指定表名# flask启动项目，像djagno一样，通过命令启动Flask==2.2.2
Flask_Script==2.0.3#借助于：flask-script 实现-安装：pip3.8 install flask-script-修改代码：from flask_script import Managermanager=Manager(app)manager.run()-用命令启动python38 manage.py runserver# 自定制命令#1  简单自定制命令@manager.commanddef custom(arg):# 命令的代码，比如：初始化数据库， 有个excel表格，使用命令导入到mysql中print(arg)#2 复杂一些的自定制命令@manager.option('-n', '--name', dest='name')@manager.option('-u', '--url', dest='url')def cmd(name, url):# python run.py cmd -n lqz -u xxx# python run.py cmd --name lqz --url uuuprint(name, url)# django 中如何自定制命令

sqlalchemy介绍和快速使用

# orm 框架----》django orm--》只能用在django中，不能独立使用
# python界的orm框架-peewee-sqlalchemy：企业级-djagno rom-Tortoise ORM-GINO# go 界orm框架-gorm  国人写的-Xorm# java界orm框架-ssh 框架springmvc  structs   Hibernate（java的orm框架）-ssh  spring    springmvc   Hibernate-ssm  Spring    SpringMVC    MyBatis (orm框架)-springboot ：sb框架 ---》java工程师就是spring工程师-spring cloud# 分层：
Engine，框架的引擎
Connection Pooling ，数据库连接池
Dialect，选择连接数据库的DB API种类（sqlite,mysql...）
Schema/Types，架构和类型
SQL Exprression Language，SQL表达式语言#操作不同数据库
MySQL-Pythonmysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>pymysqlmysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]MySQL-Connectormysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>cx_Oracleoracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]更多：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html# 了解orm不能创建数据库---》只能创建表，删除表---》sqlalchemy不能增加删除字段--》借助于第三方插件实现

sqlalchemy的原生操作

import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.engine.base import Engine# 第一步：创建engine对象
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/cars?charset=utf8",max_overflow=0,  # 超过连接池大小外最多创建的连接pool_size=5,  # 连接池大小pool_timeout=30,  # 池中没有线程最多等待的时间，否则报错pool_recycle=-1  # 多久之后对线程池中的线程进行一次连接的回收（重置）
)# 第二步：通过engine获得链接
conn=engine.raw_connection()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("select * from news"
)
result = cursor.fetchall()
print(result)
cursor.close()
conn.close()