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-RESTPlus，Flask-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:

from flask import Flask
from flask_restful import Resource, Apiapp = Flask(__name__)
api = Api(app)class HelloWorld(Resource):def get(self):return {'hello': 'world'}api.add_resource(HelloWorld, '/')if __name__ == '__main__':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:

from flask import Flask, request
from flask_restful import Resource, Apiapp = Flask(__name__)
api = Api(app)todos = {}class TodoSimple(Resource):def get(self, todo_id):return {todo_id: todos[todo_id]}def put(self, todo_id):todos[todo_id] = request.form['data']return {todo_id: todos[todo_id]}api.add_resource(TodoSimple, '/<string:todo_id>')if __name__ == '__main__':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：

from flask import Flask, request
from flask_restful import Resource, Apiapp = Flask(__name__)
api = Api(app)todos = {}class TodoSimple(Resource):def get(self, todo_id):return {todo_id: todos[todo_id]}def put(self, todo_id):todos[todo_id] = request.form['data']return {todo_id: todos[todo_id]}class Todo1(Resource):def get(self):# Default to 200 OKreturn {'task': 'Hello world'}class Todo2(Resource):def get(self):# Set the response code to 201return {'task': 'Hello world'}, 201class Todo3(Resource):def get(self):# Set the response code to 201 and return custom headersreturn {'task': 'Hello world'}, 201, {'Etag': 'some-opaque-string'}api.add_resource(TodoSimple, '/<string:todo_id>')if __name__ == '__main__':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

from flask import Flask
from flask_restful import Resource, Apiapp = Flask(__name__)
api = Api(app)class HelloWorld(Resource):def get(self):return {'hello': 'world'}class Todo(Resource):def get(self, todo_id):# Default to 200 OKreturn {'task': 'Hello world'}api.add_resource(HelloWorld, '/', '/hello')
api.add_resource(Todo, '/todo/<int:todo_id>', endpoint='todo_ep')if __name__ == '__main__':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

from flask import Flask
from flask_restful import reqparse, Api, Resourceapp = Flask(__name__)
api = Api(app)parser = reqparse.RequestParser()
parser.add_argument('rate', type=int, help='Rate to charge for this resource')class Todo(Resource):def post(self):args = parser.parse_args()print(args)# Default to 200 OKreturn {'task': 'Hello world'}api.add_resource(Todo, '/todos')if __name__ == '__main__':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。

from flask import Flask
from flask_restful import fields, marshal_with, Resource, Apiapp = Flask(__name__)
api = Api(app)resource_fields = {'task': fields.String,'uri': fields.Url('todo')
}class TodoDao(object):def __init__(self, todo_id, task):self.todo_id = todo_idself.task = task# This field will not be sent in the responseself.status = 'active'class Todo(Resource):@marshal_with(resource_fields)def get(self, **kwargs):return TodoDao(todo_id='my_todo', task='Remember the milk')api.add_resource(Todo, '/todo')if __name__ == '__main__':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

from flask import Flask
from flask_restful import reqparse, abort, Api, Resourceapp = Flask(__name__)
api = Api(app)TODOS = {'todo1': {'task': 'build an API'},'todo2': {'task': '?????'},'todo3': {'task': 'profit!'},
}def abort_if_todo_doesnt_exist(todo_id):if todo_id not in TODOS:abort(404, message="Todo {} doesn't exist".format(todo_id))parser = reqparse.RequestParser()
parser.add_argument('task')# Todo
# shows a single todo item and lets you delete a todo item
class Todo(Resource):def get(self, todo_id):abort_if_todo_doesnt_exist(todo_id)return TODOS[todo_id]def delete(self, todo_id):abort_if_todo_doesnt_exist(todo_id)del TODOS[todo_id]return '', 204def put(self, todo_id):args = parser.parse_args()task = {'task': args['task']}TODOS[todo_id] = taskreturn task, 201# TodoList
# shows a list of all todos, and lets you POST to add new tasks
class TodoList(Resource):def get(self):return TODOSdef post(self):args = parser.parse_args()todo_id = int(max(TODOS.keys()).lstrip('todo')) + 1todo_id = 'todo%i' % todo_idTODOS[todo_id] = {'task': args['task']}return TODOS[todo_id], 201##
## Actually setup the Api resource routing here
##
api.add_resource(TodoList, '/todos')
api.add_resource(Todo, '/todos/<todo_id>')if __name__ == '__main__':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

from flask import *
from flask_restful import  Api,Resource,reqparse
from gevent import monkey
from gevent.pywsgi import WSGIServermonkey.patch_all()app=Flask(__name__)
api=Api(app)class infoView(Resource):def post(self):parser = reqparse.RequestParser()parser.add_argument('username', type=str)args = parser.parse_args()return args
api.add_resource(infoView,'/info/')
if __name__ == '__main__':http_server = WSGIServer(('10.45.7.11', int(5001)), app)http_server.serve_forever()# 部署方案
# gunicorn -k gevent -b 10.45.7.11:5001 flask_restful_test:app

flask_restful.marshal 过滤 数据

示例：

from flask import Flask
from flask_restful import Api, Resource, fields, marshalapp = Flask(__name__)
api = Api(app)# 定义一个示例数据
data = {'name_1': 'John','age_1': 30,'email_address': 'john@example.com',
}# 定义字段格式和过滤器
resource_fields = {'name_1': fields.String,'name_2': fields.String,'age_2': fields.Integer,# 可以使用 attribute 指定源数据的键'email': fields.String(attribute='email_address')
}class HelloWorld(Resource):def get(self):# 序列化数据serialized_data = marshal(data, resource_fields)return serialized_dataapi.add_resource(HelloWorld, '/hello', '/', '/world')if __name__ == '__main__':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

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemyapp = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///mydatabase.db'
db = SQLAlchemy(app)class User(db.Model):id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)def __repr__(self):return '<User %r>' % self.username# 创建数据表
db.create_all()# 插入数据
user = User(username='john', email='john@example.com')
db.session.add(user)
db.session.commit()# 查询数据
users = User.query.all()
for user in users:print(user.username)# 更新数据
user = User.query.filter_by(username='john').first()
user.email = 'newemail@example.com'
db.session.commit()# 删除数据
user = User.query.filter_by(username='john').first()
db.session.delete(user)
db.session.commit()if __name__ == '__main__':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。

from flask import Flask
from flask import render_template
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_migrate import Migrateapp = Flask(__name__)
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mysql+pymysql://user:passwd@host/my_db'
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = SQLALCHEMY_DATABASE_URIdb = SQLAlchemy(app)
Migrate(app, db)class User(db.Model):__tablename__ = 'users'id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)email = db.Column(db.String(250), unique=True, nullable=False)username = db.Column(db.String(250), unique=True, nullable=False)password = db.Column(db.String(250), nullable=False)login_time = db.Column(db.Integer)def __init__(self, username, password, email):self.username = usernameself.password = passwordself.email = emaildef __str__(self):return "Users(id='%s')" % self.id@app.route('/')
def index():return 'Hello World'if __name__ == '__main__':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

from flask_restful import Resourceclass xxxApi(Resource):def get(self):passdef post(self):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 )

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_restful import fields, marshal_with, Resource, Apiapp = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///my_database.db'
api = Api(app)
db = SQLAlchemy(app)class User(db.Model):id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)def __repr__(self):return f'<User {self.username}>'# 格式化输出数据，相当于json的格式
user = {'id': fields.Integer,'username': fields.String,'password': fields.String
}# 定义类视图
class UserResource(Resource):# get请求处理# 在对应的api接口上添加配置：@marshal_with(user)@marshal_with(user)  # user的json格式化输出def get(self):users = User.query.all()return usersapi.add_resource(UserResource, '/user')

路由

flask 中路由的写法

@app.route('/user')
def user():         ----------->视图函数.....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：

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

import os
from flask import Flask
from flask import Blueprint, url_for
from flask_restful import marshal_with, marshal
from flask_restful import Resource, fields, reqparse, inputs
from flask_restful import Api
from flask_script import Manager
from werkzeug.datastructures import FileStorage
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_migrate import Migrate##############################################################
setting_conf = {}
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'mysql+pymysql://user:passwd@host/my_db'
# 蓝图的别名为user,看到/api 就是我们写的蓝图
user_bp = Blueprint('user', __name__, url_prefix='/api')
##############################################################flask_app = Flask(__name__, template_folder='../templates', static_folder='../static')
flask_app.config.from_object(setting_conf)
flask_app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = SQLALCHEMY_DATABASE_URI
flask_app.register_blueprint(user_bp)# 将 SALAlchemy插件与app关联。等价于 db.init_app(app=flask_app)
db = SQLAlchemy(flask_app)
# 将api插件与app关联。等价于 api.init_app(app=flask_app)
api = Api(app=flask_app)
print(flask_app.url_map)class User(db.Model):id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)username = db.Column(db.String(20))password = db.Column(db.String(15))icon = db.Column(db.String(15))phone = db.Column(db.String(11))# 格式化输出数据，输出的json格式如下
user = {'id': fields.Integer,'username': fields.String(20),'password': fields.String(15)
}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))
}# 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'])# 定义类视图
class UserResource(Resource):# get请求处理@marshal_with(user)  # user的json格式化输出def get(self):users = User.query.all()print(users)return users@marshal_with(user)def post(self):args = parser.parse_args()username = args.get('username')password = args.get('password')phone = args.get('phone')icon = args.get('icon')host = args.get('Host')print('host:', host)print('icon:', icon)# 创建user对象user_db_model = User()user_db_model.icon = iconuser_db_model.username = usernameuser_db_model.password = passworduser_db_model.phone = phonedb.session.add(user_db_model)db.session.commit()return user_db_modeldef put(self):print('endpoint的使用,反向解析出api：', url_for('all_user'))return {'msg': '-------->ok'}def delete(self):return {'msg': '-------->delete'}class UserGetIdResource(Resource):@marshal_with(user)def get(self, uid):users = User.query.get(uid)return usersdef put(self, uid):passdef post(self, uid):passdef delete(self):passclass UserFriendResoruce(Resource):@marshal_with(user_friend_fields)def get(self, id):friends = Friend.query.filter(Friend.uid == id).all()user = User.query.get(id)friend_list = []for friend in friends:u = User.query.get(friend.fid)friend_list.append(u)# data = {#     'username': user.username,#     'nums': len(friends),#     'friends': marshal(friend_list, user_fields)  # marshal(数据名, 结构名)# }data = {'username': user.username,'nums': len(friends),'friends': friend_list  # 直接是list,因为使用了@marshal_with(user_friend_fields)}return datadef post(self):passif __name__ == '__main__':api.add_resource(UserResource, '/user', endpoint='all_user')api.add_resource(UserGetIdResource, '/user/<int:uid>')api.add_resource(UserFriendResoruce, '/friend/<int:id>')# 搭建数据库# migrate = Migrate(app=flask_app, db=db)pass