Flask 进阶

OOP 面向对象反射

# __call__方法

# class Foo(object):

# 	def __call__(self, *args, **kwargs):

# 		return "i am call"

#

#

# f = Foo()  # f 是Foo的对象

# print(f())  # f() 对象加括号执行当前对象下__call__ 函数

# __setattr__ , def __getattr__ 属性的创建  赋值  提取

# class Foo(object):

#   # 属性赋值

# 	def __setattr__(self, key, value):

# 		print(f'{key},{value}')

#

# 	# def __getattr__(self, key, value):

# 	# 	print(key)

#   # 获取属性名

# 	def __getattribute__(self, item):

# 		print(item)

# f = Foo()

# 调用__setattr__ 方法;属性的创建及赋值

# f.name = "anwen"  # 对象.name  对象打点调属性

# 调用__getattribute__ 方法

# f.name

# __setitem__  __getitem__

class Foo(object):

	# 字典的键值

	def __setitem__(self, key, value):

		# name anwen

		print(key, value)

	# 字典的键

	def __getitem__(self, item):

		print(item)

f = Foo()

# 调用 __setitem__ 方法；

f["name"] = "anwen"

# 调用__getitem__ 方法；获取的是字典的键

print(f["name"])

偏函数

from functools import partial

# def abfunc(a, b):

# 	print("a:", a)

# 	print("b:", b)

# 	return a + b

#

# # 将原函数和原函数接收的参数一并存放，返回新函数 在执行新函数时 将参数传入原函数中一并执行

# new_ab = partial(abfunc, a=2, b=3)

# print(new_ab)

# print(new_ab())

# 传入 x ，等待计算

def abfunc(a, b, x):

	print("a:", a)

	print("b:", b)

	return a + b + x

# 将原函数和原函数接收的参数一并存放，返回新函数， 在执行新函数时 将参数传入原函数中一并执行

new_ab = partial(abfunc, x=4)

print(new_ab)

print(new_ab(2, 3))

线程安全

import time

import copy

from copy import deepcopy

from threading import Thread, get_ident

class Foo(object):

	pass

f = Foo()

f.num = 0

local_dic = {}

# {

# 	get_ident():{f.num:1},

# 	get_ident():{f.num:2},

# 	get_ident():{f.num:3},

# }

def add(i):

	# print(get_ident())

	# 极快解决阻塞问题，保证公共对象的安全性；但是浪费了很多内存，空间换时间

	local_dic[get_ident()] = deepcopy(f)

	local_dic[get_ident()].num = i

	f.num = i

	time.sleep(1)

	print(local_dic[get_ident()].num)

for i in range(20):

	# 多线程操作同一个对象， 出现线程不安全

	task = Thread(target=add, args=(i,))

	# add(i)

	task.start()

线程安全 local

import time

from threading import Thread, local

# 继承local 解决线程安全问题，还不浪费资源

class Foo(local):

	pass

f = Foo()

f.num = 0

def add(i):

	f.num = i

	time.sleep(1)

	print(f.num)

for i in range(20):

	# 多线程操作同一个对象， 出现线程不安全

	task = Thread(target=add, args=(i,))

	# add(i)

	task.start()

请求上下文 阅读源码

# 请求是如何到达Flask应用的

from werkzeug.wrappers import Request, Response

from werkzeug import run_simple

@Request.application

def app(env):

	print(env, type(env))

	return Response("200 ok")   # 函数+()运行

run_simple("127.0.0.1", 5000, app)