Python学习教程：Flask扫盲系列——权限设置

最新推荐文章于 2025-09-23 08:56:05 发布

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#Python #Python学习教程

本文介绍了在Python Flask应用中实现权限控制的过程，包括权限设计、校验和整合前后端。通过设置权限表结构、角色初始化、权限校验函数，确保只有拥有Admin权限的用户才能访问高级功能。

在前面的Python学习教程中，我们设置了系统的注册和登陆功能，已经基本满足了一个小型 Web 应用的需求。那么如果我们想通过这个网站来赚些小钱呢，就需要提供更高级的功能，当然这些高级功能不是免费开放的，设计一个权限系统，来控制高级应用的使用。

撰写高级功能

所谓的高级功能就是用户舍得花钱去购买的功能，像我这种喜欢薅羊毛的主，只配用用基础功能了。

我这里设计的高级功能，就是丰富 K 线图，在我们原来 K 线图的基础上添加移动平均线和成交量。

移动平均线

移动平均线是技术分析中非常普遍的一项指标，“平均”是指单位周期内的平均收盘价格，“移动”则是指将新的交易日收盘价纳入计算周期的同时，剔除最早的交易收盘价。

我们先来观察下通过 tushare 获取到的数据

Python学习教程：Flask扫盲系列——权限设置

可以看到，数据中的 Ma5、Ma10 和 Ma20 值可以用来制作移动平均线，可以通过折线图的方式来展现。

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line


def moving_average() -> Line:
 c = (
 Line()
 .add_xaxis(df.index.tolist())
 .add_yaxis("Ma5", df['ma5'].values.tolist(), is_smooth=True)
 .add_yaxis("Ma10", df['ma10'].values.tolist(), is_smooth=True)
 .add_yaxis("Ma20", df['ma20'].values.tolist(), is_smooth=True)
 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="移动平均线"))
 .set_series_opts(
 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
 )
 )
 return c

moving_average().render_notebook()

Python学习教程：Flask扫盲系列——权限设置

成交量

对于成交量，可以通过柱状图来展示，柱状图的高度，就是成交量的大小。把上涨时的成交量显示成红色，下跌时的成交量显示成绿色。

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line, Bar


volume_rise=[df.volume[x] if df.close[x] > df.open[x] else "0" for x in range(0, len(df.index))]
volume_drop=[df.volume[x] if df.close[x] <= df.open[x] else "0" for x in range(0, len(df.index))]


def volume() -> Bar:
 c = (
 Bar()
 .add_xaxis(df.index.tolist())
 .add_yaxis("volume_rise", volume_rise, stack=True, color=["#ec0000"])
 .add_yaxis("volume_drop", volume_drop, stack=True, color=["#00da3c"])
 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="成交量"),
 datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()],)
 .set_series_opts(
 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
 )
 )
 return c


volume().render_notebook()

Python学习教程：Flask扫盲系列——权限设置

集成三个图表

下面我们就把三个图标，K 线图，移动平均线图和成交量图合成到一起
首先把 K 线图和移动平均线图层叠到一起

def kline_base() -> Kline:
 kline = (
 Kline()
 .add_xaxis(df.index.tolist())
 .add_yaxis("日K图", df[['open', 'close', 'low', 'high']].values.tolist(), markpoint_opts=opts.MarkLineOpts(
 data=[opts.MarkLineItem(type_="max", value_dim="close")]
 ), markline_opts=opts.MarkLineOpts(
 data=[opts.MarkLineItem(type_="max", value_dim="close")]
 ),
 itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
 color="#ec0000",
 color0="#00da3c",
 border_color="#8A0000",
 border_color0="#008F28",
 ),
 )
 .