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和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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