一 前言
1 我在实例化一个user对象的时候，可以user=User（name='lqz',password='123'）
2 也可以 user=User()
user['name']='lqz'
user['password']='123'
3 也可以 user=User()
user.name='lqz'
user.password='password'
前两种，可以通过继承字典dict来实现，第三种，用getattr和setattr
__getattr__ 拦截点号运算。当对未定义的属性名称和实例进行点号运算时，就会用属性名作为字符串调用这个方法。如果继承树可以找到该属性，则不调用此方法
__setattr__会拦截所有属性的的赋值语句。如果定义了这个方法，self.arrt = value 就会变成self,__setattr__("attr", value).这个需要注意。当在__setattr__方法内对属性进行赋值是，不可使用self.attr = value,因为他会再次调用self,__setattr__("attr", value),则会形成无穷递归循环，最后导致堆栈溢出异常。应该通过对属性字典做索引运算来赋值任何实例属性，也就是使用self.__dict__['name'] = value
二 定义Model基类
class Model(dict):
def __init__(self, **kw):
super(Model, self).__init__(**kw)
def __getattr__(self, key):# .访问属性触发
try:
return self[key]
except KeyError:
raise AttributeError('没有属性：%s' % key)
def __setattr__(self, key, value):
self[key] = value
三 定义Field
数据库中每一列数据，都有：列名，列的数据类型，是否是主键，默认值
class Field:
def __init__(self, name, column_type, primary_key, default_value):
self.name = name
self.column_type = column_type
self.primary_key = primary_key
self.default_value = default_value
class StringField(Field):
def __init__(self, name, column_type='varchar(100)', primary_key=False, default_value=None):
super().__init__(name, column_type, primary_key, default_value)
class IntegerField(Field):
def __init__(self, name, primary_key=False, default_value=0):
super().__init__(name, 'int', primary_key, default_value)
四 定义元类
数据库中的每个表，都有表名，每一列的列名，以及主键是哪一列
既然我要用数据库中的表，对应这一个程序中的类，那么我这个类也应该有这些类属性
但是不同的类这些类属性又不尽相同，所以我应该怎么做？在元类里拦截类的创建过程，然后把这些东西取出来，放到类里面
所以用到了元类
class ModelMetaclass(type):
def __new__(cls, name, bases,attrs):
if name=='Model':
return type.__new__(cls,name,bases,attrs)
table_name=attrs.get('table_name',None)
if not table:
table_name=name
primary_key=None
mappings=dict()
for k,v in attrs.items():
if isinstance(v,Field):#v 是不是Field的对象
mappings[k]=v
if v.primary_key:
#找到主键
if primary_key:
raise TypeError('主键重复：%s'%k)
primary_key=k
for k in mappings.keys():
attrs.pop(k)
if not primary_key:
raise TypeError('没有主键')
attrs['table_name']=table_name
attrs['primary_key']=primary_key
attrs['mappings']=mappingsreturn type.__new__(cls,name,bases,attrs)
五 继续Model基类
Model类是所有要对应数据库表类的基类，所以，Model的元类应该是咱上面写的那个，而每个数据库表对应类的对象，都应该有查询，插入，保存，方法
所以：
class Model(dict, metaclass=ModelMetaclass):
def __init__(self, **kw):
super(Model, self).__init__(**kw)
def __getattr__(self, key): # .访问属性触发
try:
return self[key]
except KeyError:
raise AttributeError('没有属性：%s' % key)
def __setattr__(self, key, value):
self[key] = value
@classmethod
def select_all(cls, **kwargs):
ms = mysql_singleton.Mysql().singleton()
if kwargs: # 当有参数传入的时候
key = list(kwargs.keys())[0]
value = kwargs[key]
sql = "select * from %s where %s=?" % (cls.table_name, key)
sql = sql.replace('?', '%s')
re = ms.select(sql, value)
else: # 当无参传入的时候查询所有
sql = "select * from %s" % cls.table_name
re = ms.select(sql)
return [cls(**r) for r in re]
@classmethod
def select_one(cls, **kwargs):
# 此处只支持单一条件查询
key = list(kwargs.keys())[0]
value = kwargs[key]
ms = mysql_singleton.Mysql().singleton()
sql = "select * from %s where %s=?" % (cls.table_name, key)
sql = sql.replace('?', '%s')
re = ms.select(sql, value)
if re:
return cls(**re[0])
else:
return None
def save(self):
ms = mysql_singleton.Mysql().singleton()
fields = []
params = []
args = []
for k, v in self.mapping.items():
fields.append(v.name)
params.append('?')
args.append(getattr(self, k, v.default))
sql = "insert into %s (%s) values (%s)" % (self.table_name, ','.join(fields), ','.join(params))
sql = sql.replace('?', '%s')
ms.execute(sql, args)
def update(self):
ms = mysql_singleton.Mysql().singleton()
fields = []
args = []
pr = None
for k, v in self.mapping.items():
if v.primary_key:
pr = getattr(self, k, v.default)
else:
fields.append(v.name + '=?')
args.append(getattr(self, k, v.default))
sql = "update %s set %s where %s = %s" % (
self.table_name, ', '.join(fields), self.primary_key, pr)
sql = sql.replace('?', '%s')
print(sql)
ms.execute(sql, args)
六 基于pymsql的数据库操作类（单例）
from conf import setting
import pymysql
class Mysql:
__instance = None
def __init__(self):
self.conn = pymysql.connect(host=setting.host,
user=setting.user,
password=setting.password,
database=setting.database,
charset=setting.charset,
autocommit=setting.autocommit)
self.cursor = self.conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
def close_db(self):
self.conn.close()
def select(self, sql, args=None):
self.cursor.execute(sql, args)
rs = self.cursor.fetchall()
return rs
def execute(self, sql, args):
try:
self.cursor.execute(sql, args)
affected = self.cursor.rowcount
# self.conn.commit()
except BaseException as e:
print(e)
return affected
@classmethod
def singleton(cls):
if not cls.__instance:
cls.__instance = cls()
return cls.__instance
七 数据库连接池版的数据库操作类
在此之前，要先学习数据库链接池:链接
db_pool.py
import pymysql
from conf import setting
from DBUtils.PooledDB import PooledDB
POOL = PooledDB(
creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块
maxconnections=6, # 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数
mincached=6, # 初始化时，链接池中至少创建的空闲的链接，0表示不创建
maxcached=5, # 链接池中最多闲置的链接，0和None不限制
maxshared=3,
# 链接池中最多共享的链接数量，0和None表示全部共享。
blocking=True, # 连接池中如果没有可用连接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待然后报错
maxusage=None, # 一个链接最多被重复使用的次数，None表示无限制
setsession=[], # 开始会话前执行的命令列表。
ping=0,
# ping MySQL服务端，检查是否服务可用。
host=setting.host,
port=setting.port,
user=setting.user,
password=setting.password,
database=setting.database,
charset=setting.charset,
autocommit=setting.autocommit
)
mysql_pool.py
import pymysql
from ormpool import db_pool
from threading import current_thread
class MysqlPool:
def __init__(self):
self.conn = db_pool.POOL.connection()
# print(db_pool.POOL)
# print(current_thread().getName(), '拿到连接', self.conn)
# print(current_thread().getName(), '池子里目前有', db_pool.POOL._idle_cache, '
')
self.cursor = self.conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
def close_db(self):
self.cursor.close()
self.conn.close()
def select(self, sql, args=None):
self.cursor.execute(sql, args)
rs = self.cursor.fetchall()
return rs
def execute(self, sql, args):
try:
self.cursor.execute(sql, args)
affected = self.cursor.rowcount
# self.conn.commit()
except BaseException as e:
print(e)
finally:
self.close_db()
return affected
setting.py
host = '127.0.0.1' port = 3306 user = 'root' password = '123456' database = 'youku2' charset = 'utf8' autocommit = True
cookie,session,token介绍
1、很久很久以前，Web 基本上就是文档的浏览而已， 既然是浏览，作为服务器， 不需要记录谁在某一段时间里都浏览了什么文档，每次请求都是一个新的HTTP协议， 就是请求加响应， 尤其是我不用记住是谁刚刚发了HTTP请求， 每个请求对我来说都是全新的。这段时间很嗨皮
2、但是随着交互式Web应用的兴起，像在线购物网站，需要登录的网站等等，马上就面临一个问题，那就是要管理会话，必须记住哪些人登录系统， 哪些人往自己的购物车中放商品， 也就是说我必须把每个人区分开，这就是一个不小的挑战，因为HTTP请求是无状态的，所以想出的办法就是给大家发一个会话标识(session id), 说白了就是一个随机的字串，每个人收到的都不一样， 每次大家向我发起HTTP请求的时候，把这个字符串给一并捎过来， 这样我就能区分开谁是谁了
3、这样大家很嗨皮了，可是服务器就不嗨皮了，每个人只需要保存自己的session id，而服务器要保存所有人的session id ！ 如果访问服务器多了， 就得由成千上万，甚至几十万个。
这对服务器说是一个巨大的开销 ， 严重的限制了服务器扩展能力， 比如说我用两个机器组成了一个集群， 小F通过机器A登录了系统， 那session id会保存在机器A上， 假设小F的下一次请求被转发到机器B怎么办？ 机器B可没有小F的 session id啊。
有时候会采用一点小伎俩： session sticky ， 就是让小F的请求一直粘连在机器A上， 但是这也不管用， 要是机器A挂掉了， 还得转到机器B去。
那只好做session 的复制了， 把session id 在两个机器之间搬来搬去， 快累死了。
后来有个叫Memcached的支了招： 把session id 集中存储到一个地方， 所有的机器都来访问这个地方的数据， 这样一来，就不用复制了， 但是增加了单点失败的可能性， 要是那个负责session 的机器挂了， 所有人都得重新登录一遍， 估计得被人骂死。
也尝试把这个单点的机器也搞出集群，增加可靠性， 但不管如何， 这小小的session 对我来说是一个沉重的负担
4 于是有人就一直在思考， 我为什么要保存这可恶的session呢， 只让每个客户端去保存该多好？
可是如果不保存这些session id , 怎么验证客户端发给我的session id 的确是我生成的呢？ 如果不去验证，我们都不知道他们是不是合法登录的用户， 那些不怀好意的家伙们就可以伪造session id , 为所欲为了。
嗯，对了，关键点就是验证 ！
比如说， 小F已经登录了系统， 我给他发一个令牌(token)， 里边包含了小F的 user id， 下一次小F 再次通过Http 请求访问我的时候， 把这个token 通过Http header 带过来不就可以了。
不过这和session id没有本质区别啊， 任何人都可以可以伪造， 所以我得想点儿办法， 让别人伪造不了。
那就对数据做一个签名吧， 比如说我用HMAC-SHA256 算法，加上一个只有我才知道的密钥， 对数据做一个签名， 把这个签名和数据一起作为token ， 由于密钥别人不知道， 就无法伪造token了。
这个token 我不保存， 当小F把这个token 给我发过来的时候，我再用同样的HMAC-SHA256 算法和同样的密钥，对数据再计算一次签名， 和token 中的签名做个比较， 如果相同， 我就知道小F已经登录过了，并且可以直接取到小F的user id , 如果不相同， 数据部分肯定被人篡改过， 我就告诉发送者： 对不起，没有认证。
Token 中的数据是明文保存的（虽然我会用Base64做下编码， 但那不是加密）， 还是可以被别人看到的， 所以我不能在其中保存像密码这样的敏感信息。
当然， 如果一个人的token 被别人偷走了， 那我也没办法， 我也会认为小偷就是合法用户， 这其实和一个人的session id 被别人偷走是一样的。
这样一来， 我就不保存session id 了， 我只是生成token , 然后验证token ， 我用我的CPU计算时间获取了我的session 存储空间 ！
解除了session id这个负担， 可以说是无事一身轻， 我的机器集群现在可以轻松地做水平扩展， 用户访问量增大， 直接加机器就行。 这种无状态的感觉实在是太好了！
Cookie
cookie 是一个非常具体的东西，指的就是浏览器里面能永久存储的一种数据，仅仅是浏览器实现的一种数据存储功能。
cookie由服务器生成，发送给浏览器，浏览器把cookie以kv形式保存到某个目录下的文本文件内，下一次请求同一网站时会把该cookie发送给服务器。由于cookie是存在客户端上的，所以浏览器加入了一些限制确保cookie不会被恶意使用，同时不会占据太多磁盘空间，所以每个域的cookie数量是有限的。
Session
session 从字面上讲，就是会话。这个就类似于你和一个人交谈，你怎么知道当前和你交谈的是张三而不是李四呢？对方肯定有某种特征（长相等）表明他就是张三。
session 也是类似的道理，服务器要知道当前发请求给自己的是谁。为了做这种区分，服务器就要给每个客户端分配不同的“身份标识”，然后客户端每次向服务器发请求的时候，都带上这个“身份标识”，服务器就知道这个请求来自于谁了。至于客户端怎么保存这个“身份标识”，可以有很多种方式，对于浏览器客户端，大家都默认采用 cookie 的方式。
服务器使用session把用户的信息临时保存在了服务器上，用户离开网站后session会被销毁。这种用户信息存储方式相对cookie来说更安全，可是session有一个缺陷：如果web服务器做了负载均衡，那么下一个操作请求到了另一台服务器的时候session会丢失。
Token
在Web领域基于Token的身份验证随处可见。在大多数使用Web API的互联网公司中，tokens 是多用户下处理认证的最佳方式。
以下几点特性会让你在程序中使用基于Token的身份验证
1.无状态、可扩展
2.支持移动设备
3.跨程序调用
4.安全
那些使用基于Token的身份验证的大佬们
大部分你见到过的API和Web应用都使用tokens。例如Facebook, Twitter, Google+, GitHub等。
Token的起源
在介绍基于Token的身份验证的原理与优势之前，不妨先看看之前的认证都是怎么做的。
基于服务器的验证
我们都是知道HTTP协议是无状态的，这种无状态意味着程序需要验证每一次请求，从而辨别客户端的身份。
在这之前，程序都是通过在服务端存储的登录信息来辨别请求的。这种方式一般都是通过存储Session来完成。
下图展示了基于服务器验证的原理
随着Web，应用程序，已经移动端的兴起，这种验证的方式逐渐暴露出了问题。尤其是在可扩展性方面。
基于服务器验证方式暴露的一些问题
1.Seesion：每次认证用户发起请求时，服务器需要去创建一个记录来存储信息。当越来越多的用户发请求时，内存的开销也会不断增加。
2.可扩展性：在服务端的内存中使用Seesion存储登录信息，伴随而来的是可扩展性问题。
3.CORS(跨域资源共享)：当我们需要让数据跨多台移动设备上使用时，跨域资源的共享会是一个让人头疼的问题。在使用Ajax抓取另一个域的资源，就可以会出现禁止请求的情况。
4.CSRF(跨站请求伪造)：用户在访问银行网站时，他们很容易受到跨站请求伪造的攻击，并且能够被利用其访问其他的网站。
在这些问题中，可扩展行是最突出的。因此我们有必要去寻求一种更有行之有效的方法。
基于Token的验证原理
基于Token的身份验证是无状态的，我们不将用户信息存在服务器或Session中。
这种概念解决了在服务端存储信息时的许多问题
NoSession意味着你的程序可以根据需要去增减机器，而不用去担心用户是否登录。
基于Token的身份验证的过程如下:
1.用户通过用户名和密码发送请求。
2.程序验证。
3.程序返回一个签名的token 给客户端。
4.客户端储存token,并且每次用于每次发送请求。
5.服务端验证token并返回数据。
每一次请求都需要token。token应该在HTTP的头部发送从而保证了Http请求无状态。我们同样通过设置服务器属性Access-Control-Allow-Origin:* ，让服务器能接受到来自所有域的请求。需要主要的是，在ACAO头部标明(designating)*时，不得带有像HTTP认证，客户端SSL证书和cookies的证书。
实现思路：
1.用户登录校验，校验成功后就返回Token给客户端。
2.客户端收到数据后保存在客户端
3.客户端每次访问API是携带Token到服务器端。
4.服务器端采用filter过滤器校验。校验成功则返回请求数据，校验失败则返回错误码
当我们在程序中认证了信息并取得token之后，我们便能通过这个Token做许多的事情。
我们甚至能基于创建一个基于权限的token传给第三方应用程序，这些第三方程序能够获取到我们的数据（当然只有在我们允许的特定的token）
Tokens的优势
无状态、可扩展
在客户端存储的Tokens是无状态的，并且能够被扩展。基于这种无状态和不存储Session信息，负载负载均衡器能够将用户信息从一个服务传到其他服务器上。
如果我们将已验证的用户的信息保存在Session中，则每次请求都需要用户向已验证的服务器发送验证信息(称为Session亲和性)。用户量大时，可能会造成
一些拥堵。
但是不要着急。使用tokens之后这些问题都迎刃而解，因为tokens自己hold住了用户的验证信息。
安全性
请求中发送token而不再是发送cookie能够防止CSRF(跨站请求伪造)。即使在客户端使用cookie存储token，cookie也仅仅是一个存储机制而不是用于认证。不将信息存储在Session中，让我们少了对session操作。
token是有时效的，一段时间之后用户需要重新验证。我们也不一定需要等到token自动失效，token有撤回的操作，通过token revocataion可以使一个特定的token或是一组有相同认证的token无效。
可扩展性（）
Tokens能够创建与其它程序共享权限的程序。例如，能将一个随便的社交帐号和自己的大号(Fackbook或是Twitter)联系起来。当通过服务登录Twitter(我们将这个过程Buffer)时，我们可以将这些Buffer附到Twitter的数据流上(we are allowing Buffer to post to our Twitter stream)。
使用tokens时，可以提供可选的权限给第三方应用程序。当用户想让另一个应用程序访问它们的数据，我们可以通过建立自己的API，得出特殊权限的tokens。
多平台跨域
我们提前先来谈论一下CORS(跨域资源共享)，对应用程序和服务进行扩展的时候，需要介入各种各种的设备和应用程序。
Having our API just serve data, we can also make the design choice to serve assets from a CDN. This eliminates the issues that CORS brings up after we set a quick header configuration for our application.
只要用户有一个通过了验证的token，数据和资源就能够在任何域上被请求到。
Access-Control-Allow-Origin: *
基于标准
创建token的时候，你可以设定一些选项。我们在后续的文章中会进行更加详尽的描述，但是标准的用法会在JSON Web Tokens体现。
最近的程序和文档是供给JSON Web Tokens的。它支持众多的语言。这意味在未来的使用中你可以真正的转换你的认证机制。
优酷客户端
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