===sqlalchemy创建的数据模型中:
1 字段是类属性 【模型中定义的字段是类属性,表单中定义的字段也是类字段】
2 若数据库不支持bool类型,则sqlalchemy会自动将bool转成0和1
3 若不显示指明表名,则表名为模型名的小写
4 sqlalchemy默认的__init__会将定义的类属性作为__init__的关键字参数
===查询语句:User是类名,不是实例名
1 User.query.all()
2 User.query.limit(10).all()
3 User.query.order_by(User.age).all()
3 User.query.order_by(User.age.desc()).all()
3 User.query.first()
3 通过主键获取一行数据:User.query.get()
3 过滤:filter 和filter_by,但filter_by只能查找确切值:User.query.filter_by(username='haha').all() User.query.filter(User.username='haha').all()
filter 还支持 in_ or_ not_
db.session.query(func.count(Gift.id), Gift.isbn).filter(
Gift.launched == False,
Gift.isbn.in_(isbn_list),
Gift.status == 1).group_by(
Gift.isbn).all()
3 add、delete和update都要commit,查询不需要
delete 要先查询出再删
user = User.query.first()
db.session.delete(user)
db.session.commit()
增加记录:
user = User()
db.session.add(user)
db.session.commit()
===模型关系
一对多时,外键在多的那一方
uid = Column(Integer, ForeignKey('user.id'), nullable=False) #user是表名,id是表中的字段
综上,ForeignKey里的是表名,relationship里的是类名
=====db.session.commit帮我们实现了事务
======Jinja模板中的变量可以是任意python对象,只要他能被python的str()方法转换成一个字符串
=======
{%if %} if里可以有过滤器
{% else %}
{% endif %}
======
{%for a in b %} 循环内有个特殊 变量 loop,获取循环的一些信息,如迭代次数
{% endfor %}
=====for 和 if 嵌套
Jinja2 还支持宏。宏类似于 Python 代码中的函数
需要在多处重复使用的模板代码片段可以写入单独的文件,再包含在所有模板中, 以避免重复:
{% include 'common.html' %}
另一种重复使用代码的强大方式是模板继承,它类似于 Python 代码中的类继承
block 标签定义的元素可在衍生模板中修改
====
若url_for中的url带参数,可以通过关键字参数的形式传入url_for:url_for('web.book_detail', isbn=current_gift.isbn)
==============
jinja对Flask提供的特有支持:request、config、session、url_for 、get_flashed_messages()、g
=========Bootstrap是一些列CSS样式的集合
get_or_404 first_or_404
============
字段检查器都可以接受一个message参数,表示检测没通过时返回的信息
==========从flask_wtf中import的form才有validate_on_submit这个方法,从wtforms引入的form没有此方法
form.validate_on_submit() 会1)判断请求是否为post请求2)字段是否通过校验
===========
g对象保存每个特定请求的临时数据,是线程安全的,请求结束时,这个对象就销毁了
==========
通常abort和errorhandler一起用,abort返回一个http错误码,errorhandler处理这个错误码
errorhandler可以接收多个错误码
=========类视图函数的定义 MethodView
======
from flask_restful import reqparse
self.paser = reqparse.RequestParser() #参数解析器
self.paser.add_argument('wfids',required=True,location=['args','headers']) #从URL参数中或HTTP请求头中找出wfids变量
args = self.paser.parse_args() #获取参数的解析结果
=========
在return语句中,若返回的是一个元组,第2个内容作为http状态码,还可以用字典作为第3个参数,表示响应头内容
=========
通过curl发送get请求:curl http://localhost:5000/api/post/1
发送post请求:curl -d "title=HAHA" -d "tag=python" http://localhost:5000/api/post
curl中使用-X来创建put请求 curl -X PUT -d "tile=haha" -d "token=***" http://localhost:5000/api/post/110
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对于api,为了进行身份认证,可以使用token,token通常都设过期时间,这样即使token被窃取了也只能用一段时间
from itsdangerous import TimedJSONWebSignatureSerializer as Serializer def generate_token(self, expiration=600): #生成token s = Serializer(secret_key=current_app.config['SECRET_KEY'], expires_in=expiration) return s.dumps({'id': self.id}).decode('utf-8') #######解析token
def parse_token(token): s = Serializer(secret_key=current_app.config['SECRET_KEY']) try: data = s.loads(token.encode('utf-8')) except: return False uid = data.get('id')
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sql 优势:支持事务(持久性、隔离性、原子性、一致性)
劣势:慢(postgre其实也不慢)、可扩展性差(不能把数据拆分到多个库,如A-H的存入一个库,I-P的存入一个库,因为join需要获取整张表的数据)
nosql:劣势:不支持事务
优势:快(不用调优就很快)、可扩展、无固定表结构
BJSON是二进制json,允许把json存为二级制格式,而不是字符串,这样能节省大量空间
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