一、python实现web服务器
web开发首先要有web服务器才行。比如apache,但是在开发阶段最好有一个简单方便的开发服务器,
容易重启进行调试,等开发调试完毕后,再将代码部署到成熟稳定高效的web服务器。
# -*- coding: utf-8 -*- from wsgiref import simple_server # 定义一个输出 hello world 和环境变量的简单web应用程序 def hello_app(environ, start_response): # 输出 http 头,text/plain 表示是纯文本 start_response('200 OK', [('Content-type','text/plain')]) # 准备输出的内容 content = [] content.append('Hello world') for key, value in environ.items(): content.append('%s : %s' % (key, value)) # 输出,根据 wsgi 协议,返回的需要是一个迭代器,返回一个 list 就可以 return ['\n'.join(content)] # 构造开发服务器对象,设置绑定的地址和端口,并把 hello world 应用程序传给他 server = simple_server.make_server('localhost', 8080, hello_app) # 启动开发服务器 server.serve_forever()
执行上面这个程序后,打开浏览器,访问一个以 http://localhost:8080 开头的网址即可看到 environ 所包含的内容。
(截取一小部分)
二、基础知识
浏览器和web应用之间使用的是http协议,它规定了请求和响应的格式。
1、请求包(Http Request)
请求主要包括请求的方法,请求的URL,请求头,请求体。
请求的方法http规定有GET, POST, PUT, DELETE,只不过通过浏览器发起的web请求一般只涉及GET和POST请求。
GET一般用来获取服务器内容,POST类似修改内容,PUT添加,DELETE删除。
一般通过提交html的form表单发起POST请求。成功后需要进行重定向。
从协议上看GET,HTTP请求最大的区别就是GET请求没有请求体,而POST请求有。这就意味着可以通过POST请求
向服务器发送大量数据,如上传文件等,当然GET请求也可以通过URL本身以及其参数向服务器传递参数,比如
url?arg1=value&arg2=value
请求头就是包含了请求包的描述信息。 比如编码,包长度等。
2、响应包(Http Response)
http的响应包的格式更简单一些,包括状态码,响应头和响应体,状态码表示该请求的结果,比如
200表示成功
404表示资源没有找到
500表示服务器错误
301表示资源已经换了地址,客户端需要跳转。
响应头和请求头类似,包括一些描述信息,响应体一般就是输出内容了,大部分是页面html代码。
3、请求的生命周期
1. web服务器接收到原始的http请求后进行一定程度的包装再交给web应用程序
2. web应用程序处理后,再以一定的格式返回数据给web服务器
3. web服务器再将数据包装成http响应包返回给浏览器。
4、关于cgi
cgi(common gateway interface)就是web服务器与web应用程序之间的一个古老的协议,在cgi协议中,
web服务器将http请求的各种信息放到cgi应用程序的环境变量中,cgi应用程序再通过标准输出,输出它的响应头
和相应内容给web服务器。
上面用到的开发服务器与应用程序之间所使用的协议叫做wsgi,它和cgi类似,同样将请求包装成一种key-value对,
只不过cgi通过环境变量传给cgi应用程序,而wsgi直接使用python的字典对象来传递。
hello_app的第一个参数environ就是包含请求信息的字典对象,第二个参数是个函数,web应用程序在输出响应内容
前需要先调用它来输出状态码和响应头。
处理web请求和响应这里使用webob模块来处理请求和响应,需要安装,这里首先要安装setuptools模块,一个包管理的工具,可以通过这个工具自动下载需要的软件包,类似ubuntu的app-get。下面是地址:http://pypi.python.org/pypi/setuptools安装结束,可以直接在命令行中输入:easy_install webob这样就会自动下载安装。
简单使用:
>>> # 导入 Request 对象
>>> from webob import Request
>>> environ = {}
>>> # 使用 Request 来包装 environ 字典
>>> req = Request(environ)
使用一个Request类来包装environ,然后通过Request对象的属性和方法对environ进行访问。由于只有在一个web环境才能得到一个真实的environ字典,为了方便大家在shell中进行测试,webob提供了一个模拟简单web请求的方法:
也可以通过req查找其它有用的信息
同时也可以通过webob模块中的Response对象来包装响应信息。
下面使用webob模块重写之前的hello_app
# -*- coding: utf-8 -*- from wsgiref import simple_server from webob import Request, Response # 我们顺便增加了一个功能,就是根据用户在 URL 后面传递的参数 # 显示相应的内容 def hello_app(request): content = [] # 获取 get 请求的参数 content.append('Hello %s'%request.GET['name']) # 输出所有 environ 变量 for key, value in request.environ.items(): content.append('%s : %s' % (key, value)) response = Response(body='\n'.join(content)) response.headers['content-type'] = 'text/plain' return response # 对请求和响应进行包装 def wsgi_wrapper(environ, start_response): request = Request(environ) response = hello_app(request) # response 对象本身也实现了与 wsgi 服务器之间通讯的协议, # 所以可以帮我们处理与web服务器之间的交互。 # 这一句比较奇怪,对象使用括号是什么意思。。。。 return response(environ, start_response) server = simple_server.make_server('localhost', 8080, wsgi_wrapper) server.serve_forever()
为了让 wsgi_wrapper 更加通用一点,可以把它设计成装饰器的形式:
# -*- coding: utf-8 -*- from wsgiref import simple_server from webob import Request, Response # 写成装饰器的 wsgi_wrapper def wsgi_wrapper(func): def new_func(environ, start_response): request = Request(environ) response = func(request) return response(environ, start_response) new_func.__name__ = func.__name__ new_func.__doc__ = func.__doc__ return new_func # 应用程序 @wsgi_wrapper def hello_app(request): content = [] content.append('Hello %s'%request.GET['name']) for key, value in request.environ.items(): content.append('%s : %s' % (key, value)) response = Response(body='\n'.join(content)) response.headers['content-type'] = 'text/plain' return response server = simple_server.make_server('localhost', 8080, hello_app) server.serve_forever()
三、模板
果然,还是需要用到模板,不能总是直接在Response中写上长串的html代码。
python中的模板引擎主要有mako, genshi, jinjia等。
mako 主要特点在于模板里面 可以比较方便的嵌入Python代码,而且执行效率一流;
genshi 的特点在于基于 xml, 非常简单易懂的模板语法,对于热爱xhtml的朋友来说是很好的选择,
同时也可以嵌入Python 代码,实现一些复杂的展现逻辑;
jinja 和genshi 一样拥有很简单的模板语法,只是不 依赖于 xml 的格式,同样很适合设计人员直接进行模板的制作,
同时也可以嵌入Python 代码实现一些复杂的展现逻辑。
这里使用Mako,地址http://pypi.python.org/pypi/Mako,下载python setup.py install进行安装
简单的模块例子:
## -*- coding: utf-8 -*- <html> <head> <title>简单mako模板</title> </head> <body> <h5 id="Hello-name">Hello ${name}!</h5> <ul> % for key, value in data.items(): <li> ${key} - ${value} <li> % endfor </ul> </body> </html>
保存为simple.html文件,然后需要给模板对象传递data和name两个参数,然后进行渲染,就可以输入html内容
# -*- coding: utf-8 -*- # 导入模板对象 from mako.template import Template # 使用模板文件名构造模板对象 tmpl = Template(filename='./simple.html', output_encoding='utf-8') # 构造一个简单的字典填充模板,并print出来 print tmpl.render(name='python', data = {'a':1, 'b':2})
保存为test_template.py文件,运行就可以输入内容:
$ python test_template.py
<html> <head> <title>简单mako模板</title> </head> <body> <h5 id="Hello-python">Hello python!</h5> <ul> <li> a - 1 <li> <li> b - 2 <li> </ul> </body> </html>
下面对hello_app程序进行重构:
1. 把 wsgi_wrapper 单独放到通用模块 utils.py:
# -*- coding: utf-8 -*- from webob import Request def wsgi_wrapper(func): def new_func(environ, start_response): request = Request(environ) response = func(request) return response(environ, start_response) new_func.__name__ = func.__name__ new_func.__doc__ = func.__doc__ return new_func
2. 把 hello_app 给彻底独立出来,形成单独的模块 controller.py :
# -*- coding: utf-8 -*- from utils import wsgi_wrapper from webob import Response from mako import Template # 整合了模板功能的 hello_app @wsgi_wrapper def hello_app(request): tmpl = Template(filename='./simple.html', output_encoding='utf-8') content = tmpl.render(name=request.GET['name'], data=request.environ) return Response(body=content)
3. 这样 main.py 就变成这样了:
# -*- coding: utf-8 -*- from wsgiref import simple_server from controller import hello_app server = simple_server.make_server('localhost', 8080, hello_app) server.serve_forever()
四、ORM(Object Relation Mapping, 对象关系映射)
终于也要这一步了,作为web应用,还是需要与数据库进行合作。
这里使用sqlalchemy,是一个 ORM (对象-关系映射)库,提供Python对象与关系数据库之间的映射。和Django的models
用法很像,也是可以通过python代码来创建数据库表,并进行操作。
sqlalchemy 还可以自动映射 Python 对象的继承,可以实现eager loading、lazy loading, 可以直接将 Model 映射到自定
义的 SQL 语句,支持n多的数据库等等等等。 可以说 sqlalchemy 既有不输于 Hibernate 的强大功能,同时不失 Python
的简洁优雅。
使用方法:
# -*- coding: utf-8 -*- from sqlalchemy import * from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base # 创建数据库引擎,这里我们直接使用 Python2.5 自带的数据库引擎:sqlite, # 直接在当前目录下建立名为 data.db 的数据库 engine = create_engine('sqlite:///data.db') # sqlalchemy 中所有数据库操作都要由某个session来进行管理 # 关于 session 的详细信息请参考:http://www.sqlalchemy.org/docs/05/session.html Session = scoped_session(sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)) Base = declarative_base() class Dictionary(Base): # Python 对象对应关系数据库的表名 __tablename__ = 't_dictionary' # 定义自动,参数含义分别为:数据库字段名,字段类型,其他选项 key = Column('key', String(255), primary_key=True) value = Column('value', String(255)) # 创建数据库 Base.metadata.create_all(engine) session = Session() for item in ['python','ruby','java']: # 构造一个对象 dictionary = Dictionary(key=item, value=item.upper()) # 告诉 sqlalchemy ,将该对象加到数据库 session.add(dictionary) # 提交session,在这里才真正执行数据库的操作,添加三条记录到数据库 session.commit() # 查询数据库中Dictionary对象对应的数据 for dictionary in session.query(Dictionary): print dictionary.key, dictionary.value
上面的代码你执行两遍就会报错,为什么。。。因为插入数据库的主键重复了。。。。
这样就可以整合到之前的controller.py文件中
# -*- coding: utf-8 -*- from utils import wsgi_wrapper from webob import Response from mako.template import Template # 导入公用的 model 模块 from model import Session, Dictionary @wsgi_wrapper def hello_app(request): session = Session() # 查询到所有 Dictionary 对象 dictionaries = session.query(Dictionary) # 然后根据 Dictionary 对象的 key、value 属性把列表转换成一个字典 data = dict([(dictionary.key, dictionary.value) for dictionary in dictionaries]) tmpl = Template(filename='./simple.html', output_encoding='utf-8') content = tmpl.render(name=request.GET['name'], data=data) return Response(body=content)
五、URL分发控制
给不同的资源设计不同的 URL, 客户端请求这个 URL,web应用程序再根据用户请求的 URL 定位到具体功能并执行之。
提供一个干净的 URL 有很多好处:
1. 可读性,通过 URL 就可以大概了解其提供什么功能
2. 用户容易记住也方便直接输入
3.设计良好的 URL 一般都更短小精悍,对搜索引擎也 更友好
使用selector模块来处理url映射
下载地址http://pypi.python.org/pypi/selector, 下载那个source文件进行python setup.py install
首先把urls的配置单独放到urls.py中
# -*- coding: utf-8 -*- from controller import hello_app mappings = [('/hello/{name}', {'GET':hello_app})]
修改main.py
# -*- coding: utf-8 -*- from wsgiref import simple_server from urls import mappings from selector import Selector # 构建 url 分发器 app = Selector(mappings) server = simple_server.make_server('localhost', 8080, app) server.serve_forever()
然后,在 hello_app 中就可以通过 environ['wsgiorg.routing_args'] 获取到 name 参数了,
不过在 wsgi_wrapper 其实还可以进一步简化 hello_app 的工作: 直接把解析得到的参数
当作函数参数传过去!修改 utils.py:
from webob import Request def wsgi_wrapper(func): def new_func(environ, start_response): request = Request(environ) position_args, keyword_args = environ.get('wsgiorg.routing_args', ((), {})) response = func(request, *position_args, **keyword_args) return response(environ, start_response) new_func.__name__ = func.__name__ new_func.__doc__ = func.__doc__ return new_func
那 hello_app 就可以改成这样了:
... @wsgi_wrapper def hello_app(request, name=''): ... content = tmpl.render(name=name, data=data) return Response(body=content) 执行main.py,访问http://localhost:8080/hello/Python
总结
以上部分的实现,就是类似Django框架中的几个主要的功能模块,希望对大家的学习有所帮助。

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

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