基本映射
映射使用在根据不同URLs请求来产生相对应的返回内容.Bottle使用route() 修饰器来实现映射.
from bottle import route, run@route('/hello')def hello(): return "Hello World!"run() # This starts the HTTP server
运行这个程序,访问http://localhost:8080/hello将会在浏览器里看到 "Hello World!".
GET, POST, HEAD, ...
这个映射装饰器有可选的关键字method默认是method='GET'. 还有可能是POST,PUT,DELETE,HEAD或者监听其他的HTTP请求方法.
from bottle import route, request@route('/form/submit', method='POST')def form_submit(): form_data = request.POST do_something(form_data) return "Done"
动态映射
你可以提取URL的部分来建立动态变量名的映射.
@route('/hello/:name')def hello(name): return "Hello %s!" % name
默认情况下, 一个:placeholder会一直匹配到下一个斜线.需要修改的话,可以把正则字符加入到#s之间:
@route('/get_object/:id#[0-9]+#')def get(id): return "Object ID: %d" % int(id)
或者使用完整的正则匹配组来实现:
@route('/get_object/(?P<id>[0-9]+)')def get(id): return "Object ID: %d" % int(id)
正如你看到的,URL参数仍然是字符串, 即使你正则里面是数字.你必须显式的进行类型强制转换.
@validate() 装饰器
Bottle 提供一个方便的装饰器validate() 来校验多个参数.它可以通过关键字和过滤器来对每一个URL参数进行处理然后返回请求.
from bottle import route, validate# /test/validate/1/2.3/4,5,6,7@route('/test/validate/:i/:f/:csv')@validate(i=int, f=float, csv=lambda x: map(int, x.split(',')))def validate_test(i, f, csv): return "Int: %d, Float:%f, List:%s" % (i, f, repr(csv))
你可能需要在校验参数失败时抛出ValueError.
返回文件流和JSON
WSGI规范不能处理文件对象或字符串.Bottle自动转换字符串类型为iter对象.下面的例子可以在Bottle下运行, 但是不能运行在纯WSGI环境下.
@route('/get_string')def get_string(): return "This is not a list of strings, but a single string"@route('/file')def get_file(): return open('some/file.txt','r')
字典类型也是允许的.会转换成json格式,自动返回Content-Type: application/json.
@route('/api/status')def api_status(): return {'status':'online', 'servertime':time.time()}
你可以关闭这个特性:bottle.default_app().autojson = False
Cookies
Bottle是把cookie存储在request.COOKIES变量中.新建cookie的方法是response.set_cookie(name, value[, **params]). 它可以接受额外的参数,属于SimpleCookie的有有效参数.
from bottle import responseresponse.set_cookie('key','value', path='/', domain='example.com', secure=True, expires=+500, ...)
设置max-age属性(它不是个有效的Python参数名) 你可以在实例中修改 cookie.SimpleCookie inresponse.COOKIES.
from bottle import responseresponse.COOKIES['key'] = 'value'response.COOKIES['key']['max-age'] = 500
模板
Bottle使用自带的小巧的模板.你可以使用调用template(template_name, **template_arguments)并返回结果.
@route('/hello/:name')def hello(name): return template('hello_template', username=name)
这样就会加载hello_template.tpl,并提取URL:name到变量username,返回请求.
hello_template.tpl大致这样:
<h1 id="Hello-username">Hello {{username}}</h1><p>How are you?</p>
模板搜索路径
模板是根据bottle.TEMPLATE_PATH列表变量去搜索.默认路径包含['./%s.tpl', './views/%s.tpl'].
模板缓存
模板在编译后在内存中缓存.修改模板不会更新缓存,直到你清除缓存.调用bottle.TEMPLATES.clear().
模板语法
模板语法是围绕Python很薄的一层.主要目的就是确保正确的缩进块.下面是一些模板语法的列子:
- %...Python代码开始.不必处理缩进问题.Bottle会为你做这些.
- %end关闭一些语句%if ...,%for ...或者其他.关闭块是必须的.
- {{...}}打印出Python语句的结果.
- %include template_name optional_arguments包括其他模板.
- 每一行返回为文本.
Example:
%header = 'Test Template' %items = [1,2,3,'fly'] %include http_header title=header, use_js=['jquery.js', 'default.js']<h1 id="header-title">{{header.title()}}</h1><ul>%for item in items: <li> %if isinstance(item, int): Zahl: {{item}} %else: %try: Other type: ({{type(item).__name__}}) {{repr(item)}} %except: Error: Item has no string representation. %end try-block (yes, you may add comments here) %end </li> %end</ul>%include http_footer
Key/Value数据库
Bottle(>0.4.6)通过bottle.db模块变量提供一个key/value数据库.你可以使用key或者属性来来存取一个数据库对象.调用 bottle.db.bucket_name.key_name和bottle.db[bucket_name][key_name].
只要确保使用正确的名字就可以使用,而不管他们是否已经存在.
存储的对象类似dict字典, keys和values必须是字符串.不支持 items() and values()这些方法.找不到将会抛出KeyError.
持久化
对于请求,所有变化都是缓存在本地内存池中. 在请求结束时,自动保存已修改部分,以便下一次请求返回更新的值.数据存储在bottle.DB_PATH文件里.要确保文件能访问此文件.
Race conditions
一般来说不需要考虑锁问题,但是在多线程或者交叉环境里仍是个问题.你可以调用 bottle.db.save()或者botle.db.bucket_name.save()去刷新缓存,但是没有办法检测到其他环境对数据库的操作,直到调用bottle.db.save()或者离开当前请求.
Example
from bottle import route, db@route('/db/counter')def db_counter(): if 'hits' not in db.counter: db.counter.hits = 0 db['counter']['hits'] += 1 return "Total hits: %d!" % db.counter.hits
使用WSGI和中间件
bottle.default_app()返回一个WSGI应用.如果喜欢WSGI中间件模块的话,你只需要声明bottle.run()去包装应用,而不是使用默认的.
from bottle import default_app, runapp = default_app()newapp = YourMiddleware(app)run(app=newapp)
默认default_app()工作
Bottle创建一个bottle.Bottle()对象和装饰器,调用bottle.run()运行. bottle.default_app()是默认.当然你可以创建自己的bottle.Bottle()实例.
from bottle import Bottle, runmybottle = Bottle()@mybottle.route('/')def index(): return 'default_app'run(app=mybottle)
发布
Bottle默认使用wsgiref.SimpleServer发布.这个默认单线程服务器是用来早期开发和测试,但是后期可能会成为性能瓶颈.
有三种方法可以去修改:
- 使用多线程的适配器
- 负载多个Bottle实例应用
- 或者两者
多线程服务器
最简单的方法是安装一个多线程和WSGI规范的HTTP服务器比如Paste, flup, cherrypy or fapws3并使用相应的适配器.
from bottle import PasteServer, FlupServer, FapwsServer, CherryPyServerbottle.run(server=PasteServer) # Example
如果缺少你喜欢的服务器和适配器,你可以手动修改HTTP服务器并设置bottle.default_app()来访问你的WSGI应用.
def run_custom_paste_server(self, host, port): myapp = bottle.default_app() from paste import httpserver httpserver.serve(myapp, host=host, port=port)
多服务器进程
一个Python程序只能使用一次一个CPU,即使有更多的CPU.关键是要利用CPU资源来负载平衡多个独立的Python程序.
单实例Bottle应用,你可以通过不同的端口来启动(localhost:8080, 8081, 8082, ...).高性能负载作为反向代理和远期每一个随机瓶进程的新要求,平衡器的行为,传播所有可用的支持与服务器实例的负载.这样,您就可以使用所有的CPU核心,甚至分散在不同的物理服

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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