06-mini-web框架02

作者: 努力爬行中的蜗牛 | 来源:发表于2018-11-26 22:19 被阅读1次

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闭包

多层函数的嵌套
内部函数用到外部函数的变量

# 闭包 一个函数里面套了另外一个函数的定义
def line_6(k, b):
    def create_y(x):
        print(k*x + b)
    return create_y

line_6_1 = line_6(1, 2)
line_6_1(0)
line_6_1(1)
line_6_1(2)
line_6_2 = line_6(11, 22)
line_6_2(0)
line_6_2(1)
line_6_2(2)

函数、匿名函数、闭包、对象当做实参的区别

匿名函数嫩能够完成基本的简单功能，传递的是这个函数的引用，只有功能。
普通函数能够完成较为复杂的功能，传递的是这个函数的引用，只有功能
闭包能够将较为复杂的功能，传递的是闭包中的函数意义数据，因此传递是功能+数据
对象能够完成最为复杂的功能，传递是很多数据+很多功能，因此传递是功能+数据

闭包修改数据

x = 300
def test1():
    x = 200
    def test2():
        nonlocal x
        print("----1----x=%d" % x)
        x = 100
        print("----2----x=%d" % x)
    return test2

t1 = test1()
t1()

装饰器

装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼。
装饰器实现原理例子

def set_func(func):
    def call_func():
        print("--这是权限验证1")
        func()
    return call_func

def test1():
    print("---test1----")

test1 = set_func(test1)
# 在不修改原来函数的基础上，给函数添加了验证功能
test1()

def set_func(func):
    def call_func():
        print("--这是权限验证1")
        func()
    return call_func

@set_func  
# 等价于test1 = set_func(test1)
def test1():
    print("---test1----")

test1()

有参数的闭包

def set_func(func):
    def call_func(a):
        print("--这是权限验证1")
        func(a)
    return call_func

@set_func
def test1(num):
    print("----test1----%d" % num)

test1(100)

装饰器可以装饰多个函数

def set_func(func):
    def call_func(a):
        print("--这是权限验证1")
        func(a)
    return call_func

@set_func
def test1(num):
    print("----test1----%d" % num)

@set_func
def test2(num):
    print("----test2----%d" % num)

test1(100)
test2(200)

不定长参数的函数装饰

def set_func(func):
    def call_func(*args, **kwargs):
        print("--这是权限验证1")
        func(*args, **kwargs)
    return call_func

@set_func
def test1(num, *args, **kwargs):
    print("----test1----%d" % num)
    print("----test1----", args)
    print("----test1----", kwargs)

test1(100)
test1(200, 300)

对应有返回值函数进行装饰、通用装饰器

def set_func(func):
    def call_func(*args, **kwargs):
        print("--这是权限验证1")
        return func(*args, **kwargs)
    return call_func

@set_func
def test1(num, *args, **kwargs):
    print("----test1----%d" % num)
    print("----test1----", args)
    print("----test1----", kwargs)
    return "ok"

@set_func
def test2():
    pass

ret = test1(100)
print(ret)

ret = test2()
print(ret)

多个装饰器对同一个函数装饰

def add_auth(func):
    def call_func(*args, **kwargs):
        print("--这是权限验证1")
        return func(*args, **kwargs)
    return call_func

def add_auth2(func):
    def call_func(*args, **kwargs):
        print("--这是权限验证2")
        return func(*args, **kwargs)
    return call_func

@add_auth
@add_auth2
def test1():
    print("----test1----");

test1()

def set_func_2(func):
    def call_func():
        return "<td>" + func() + "</td>"
    return call_func

def set_func_1(func):
    def call_func():
        return "<h1>" + func() + "</h1>"
    return call_func

@set_func_1  # get_str = set_func_1(get_str)
@set_func_2  # get_str = set_func_2(get_str)
def get_str():
    return "haha"

print(get_str())

使用类当做装饰器

class Test(object):
    def __init__(self, func):
        self.func = func

    def __call__(self):
        print("这里是装饰器添加的功能...")
        return self.func()

@Test  # get_str = Test(get_str)
def get_str():
    return "haha"

print(get_str())

带有参数的装饰器

def set_level(level_num):
    def set_func(func):
        def call_func(*args, **kwargs):
            if level_num == 1:
                print("----权限验证1----")
            elif level_num == 2:
                print("----权限验证2----")
            return func()
        return call_func
    return set_func

@set_level(1)
# 调用set_func并且将1当做实参传递
# 用上一步调用的返回值当做装饰器对test1函数进行装饰
def test1():
    print("----test1----")
    return "ok"

@set_level(2)
def test2():
    print("----test2----")
    return "ok"

test1()
test2()

用装饰器完成路由功能

import re

URL_FUNC_DICT = dict()

def route(url):
    def set_func(func):
        URL_FUNC_DICT[url] = func
        def call_func(*args, **kwargs):
            return func(*args, **kwargs)
        return call_func
    return set_func

@route("/index.py")
def index():
    with open("./templates/index.html") as f:
        content = f.read()

    my_stock_info = "哈哈哈哈 这是你的本月名称....."

    content = re.sub(r"\{%content%\}", my_stock_info, content)

    return content
     
@route("/center.py")
def center():
    with open("./templates/center.html") as f:
        content = f.read()

    my_stock_info = "这里是从mysql查询出来的数据。。。"

    content = re.sub(r"\{%content%\}", my_stock_info, content)

    return content
     

def application(env, start_response):
    start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html;charset=utf-8')])
    
    file_name = env['PATH_INFO']
    # file_name = "/index.py"

    """
    if file_name == "/index.py":
        return index()
    elif file_name == "/center.py":
        return center()
    else:
        return 'Hello World! 我爱你中国....'
    """
    try:
        return URL_FUNC_DICT[file_name]()
    except Exception as ret:
        return "产生了异常： %s" % str(ret)

伪静态、静态和动态的区别

静态URL
静态URL类似“域名/new/2015-5-18/110.html”我们一般称为静态URL，每个网页有真实的物理路径，也就是真实存在服务器里的。
动态URL
动态URL类似“域名/newsmore.asp?id=5"带有？的url，我们一般称为动态网址，每个url只是一个逻辑地址，并不是真实物理存在服务器硬盘里的。
伪静态URL
伪静态URL类似”域名/courese/74.html"这个URL和真静态URL类似。他是通过伪静态规则把动态URL伪装成静态网址。也是逻辑地址，不存在物理地址

url编码

import urllib.parse

def main():
    result = urllib.parse.quote("中国")
    print(result)

    result = urllib.parse.unquote("%E4%B8%AD%E5%9B%BD")
    print(result)

if __name__ == '__main__':
    main()

log日志功能
1.日志级别
日志一共分为5个登记，从低到高分别是：

DEBUG
INFO
WARNING
ERROR
CRITICAL
说明：

DEBUG：详细的信息，通常只会出现在诊断问题上
INFO：确认一切按预期运行
WARNING：一个迹象表明，一些意想不到的事发生了,或表明一些问题再不久的将来
ERROR：更严重的问题，软件没能执行一些功能
CRITICAL：一个严重的错误，表明程序本身可能无法继续运行
这5个登记，也分别对应5中打日志的方法：debug、info、warnig、error、critical。默认的是WARNING，当在WARNING或者之上才被跟踪

日志输出

有两种方式记录跟踪，一种输出控制台，另一种记录到文件中，如日志文件。
输出到控制台

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s")

# 开始使用log功能
logging.debug("这是 logging debug message")
logging.info("这是 logging info message")
logging.warning("这是 logging warning message")
logging.error("这是 logging error message")
logging.critical("这是 logging critical message")

将日志输出到文件
可以将日志输出到文件，只需要在logging.basicConfig函数中设置好输出文件的文件名和文件的模式。

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                    filename="./log.txt",
                    filemode="w",
                    format="%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s")

# 开始使用log功能
logging.debug("这是 logging debug message")
logging.info("这是 logging info message")
logging.warning("这是 logging warning message")
logging.error("这是 logging error message")
logging.critical("这是 logging critical message")

既可以把日志输出到控制台，还要写入日志文件

import logging

# 第一步，建立一个logger
logger = logging.getLogger()
logger.setLevel(logging.INFO)  # log等级总开关

# 第二步，创建一个handler，用于写入日志
logfile = "./log.txt"
fh = logging.FileHandler(logfile, mode="a")  # open模式
fh.setLevel(logging.DEBUG)  # 输出到file的log等级的开关

# 第三步， 再创建一个handler，用于输出到控制台
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.WARNING)  # 输出到console的log等级的开关

# 第四步，定义handler的输出格式
formatter = logging.Formatter("%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: %(message)s")
fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)

# 第五步，将logger添加到handler里面
logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(ch)

# 日志
logger.debug("这是 logging debug message")
logger.info("这是 logging info message")
logger.warning("这是 logging warning message")
logger.error("这是 logging error message")
logger.critical("这是 logging critical message")

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