Python的Bottle框架基本知识总结
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 response response.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 in response.cookies.
from bottle import response response.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>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>{{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 default_app, run app = default_app() newapp = yourmiddleware(app) run(app=newapp)
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.
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, run mybottle = 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, cherrypyserver bottle.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务器之间的负载。.
但也有点缺点:
- 多个python进程里不能共享数据.
- 同一时间可能需要大量内存来运行python和bottle应用和副本.
最快的一个负载是pound当然其他一些http服务器同样可以做的很好.
不久我会加入lighttpd和apache使用.
apache mod_wsgi
发布你的应用当然不是用bottle自带的方法,你可以再apache server使用 mod_wsgi模板和bottles wsgi接口.
你需要建立app.wsgi文件并提供 application对象.这个对象是用使用mod_wsgi启动你的程序并遵循wsgi规范可调用.
# /var/www/yourapp/app.wsgi import bottle # ... add or import your bottle app code here ... # import myapp application = bottle.default_app() # do not use bottle.run() with mod_wsgi
apache配置可能如下:
<virtualhost *> servername example.com wsgidaemonprocess yourapp user=www-data group=www-data processes=1 threads=5 wsgiscriptalias / /var/www/yourapp/app.wsgi <directory /var/www/yourapp> wsgiprocessgroup yourapp wsgiapplicationgroup %{global} order deny,allow allow from all </directory> </virtualhost>
google appengine
import bottle from google.appengine.ext.webapp import util # ... add or import your bottle app code here ... # import myapp # do not use bottle.run() with appengine util.run_wsgi_app(bottle.default_app())
cgi模式
运行缓缓,但可以正常工作.
import bottle # ... add or import your bottle app code here ... bottle.run(server=bottle.cgiserver)
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