一个Flask-RESTful的方法

Flask-RESTful可快速实现接口服务,但RESTful风格不能完全满足需求,请求常带参数,参数解析和验证成问题。Flask-RESTful提供reqparse处理,作者认为可更进一步,用自己写的flask_restful_ext模块完成,最后附上完整例子。

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原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24719577

 

Flask-RESTful 用来快速实现接口服务是比较方便的。但是实际中RESTful的一套风格不能完全满足我们的需求,所以请求大多都会带上参数。参数的解析和验证成了一个问题。

并不喜欢把解析和验证写在逻辑里。

Flask-RESTful 提供了 reqparse 来做这件事情。

文档给的例子是这样的。

parser = reqparse.RequestParser()
parser.add_argument('task', type=str)


class Todo(Resource):
    def put(self, todo_id):
        args = parser.parse_args()
        task = {'task': args['task']}
        TODOS[todo_id] = task
        return task, 201

但是觉得还可以更进一步。我的是这样的。

from flask_restful_ext import validate, Field


class Todo(Resource):
    @validate(
        Field('task', type=unicode, required=True)
    )
    def put(self, todo_id, task):
        task = {'task': task}
        TODOS[todo_id] = task
        return task, 201

这样代码更简单。

flask_restful_ext 是我自己写的一个模块,来完成这件事情的。

代码如下

# __init__.py
from flask_restful_ext.field import Field
from flask_restful_ext.tools import parser_maker
from functools import wraps


def validate(*args):
    def decorate(func):
        fields = args
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            p = parser_maker()
            for field in fields:
                p.add_argument(field.name, type=field.type, required=field.required, default=field.default)
            kwargs.update(p.parse_args())
            f = lambda *args, **kwargs: func(*args, **kwargs)
            return f(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorate

# field.py
class Field(object):
    def __init__(self, name, type=unicode, required=True, default=None):
        self.name = name
        self.required = required
        self.default = default
        self.type = type

# tools.py
from flask_restful import reqparse


def parser_maker():
    return reqparse.RequestParser()

最后附上完整例子。(大部分是文档上的

from flask import Flask
from flask.ext.restful import reqparse, abort, Api, Resource
from flask_restful_ext import validate, Field

app = Flask(__name__)
api = Api(app)

TODOS = {
    'todo1': {'task': 'build an API'},
    'todo2': {'task': '?????'},
    'todo3': {'task': 'profit!'},
}


def abort_if_todo_doesnt_exist(todo_id):
    if todo_id not in TODOS:
        abort(404, message="Todo {} doesn't exist".format(todo_id))

parser = reqparse.RequestParser()
parser.add_argument('task', type=str)


# Todo
#   show a single todo item and lets you delete them
class Todo(Resource):
    def get(self, todo_id):
        abort_if_todo_doesnt_exist(todo_id)
        return TODOS[todo_id]

    # 文档例子
    # def put(self, todo_id):
    #     args = parser.parse_args()
    #     task = {'task': args['task']}
    #     TODOS[todo_id] = task
    #     return task, 201

    @validate(
        Field('task', type=unicode, required=True)
    )
    def put(self, todo_id, task):
        task = {'task': task}
        TODOS[todo_id] = task
        return task, 201


# TodoList
#   shows a list of all todos, and lets you POST to add new tasks
class TodoList(Resource):
    @validate(Field('name'))
    def get(self, name):
        print name
        return TODOS

##
## Actually setup the Api resource routing here
##
api.add_resource(TodoList, '/todos')
api.add_resource(Todo, '/todos/<todo_id>')


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

最后讲一下。

实现很简单,功能也很简单。代码的命名,变量名,函数名,类名,还需要不断斟酌,欢迎吐槽 )

<think>好的,我现在需要处理用户关于寻找大厂SQL常见笔试题及答案解析的请求。首先,我得仔细阅读用户提供的系统级指令和用户可见层的要求,确保回答符合格式和内容规范。 用户明确提到需要生成相关问题,并且在回答中引用提供的三个引用内容。引用1、2、3分别涉及Oracle的SQL试题、运维面试题集锦和SQL大厂春招真题解析。我需要确保在回答中合理引用这些内容,同时注意引用标识的位置。 接下来,我需要确定用户的具体需求。用户希望得到大厂SQL笔试题的常见题目和解析,可能是在准备面试,特别是针对大厂的SQL笔试部分。因此,回答需要涵盖不同类型的SQL题目,如基础操作、多表查询、窗口函数、性能优化等,这些都是常见的考点。 然后,我需要从提供的引用中提取相关信息。引用1提到了Oracle的SQL试题和答案解析,引用2包含了运维面试中的SQL题,引用3则涉及大厂春招真题,包括增删改查、视图、触发器等内容。这些引用可以作为题目分类的依据,例如基础操作对应增删改查,高级查询可能涉及窗口函数,优化部分可以引用性能调优的内容。 在组织回答时,需要按照用户要求的结构,先给出常见题目分类,每个类别下列举具体题目并附上解析。同时,每个解析后需要自然地添加引用标识,例如在基础操作部分引用3,性能优化引用1等。要注意引用标识的位置应在相关段落的末尾,而不是每个题目后面。 此外,用户要求生成相关问题,放在最后。我需要确保这些问题与前面的内容相关,能够帮助用户进一步深入学习或测试自己的理解。例如,关于JOIN的区别、索引优化策略、窗口函数应用等都是合理的问题。 还需要检查LaTeX格式是否正确,所有行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$。虽然当前问题主要涉及SQL,可能数学表达式不多,但如果有例如计算或统计函数,需要正确应用格式。 最后,确保回答使用中文,结构清晰,分点列出,并且每个部分都有对应的引用。同时,验证所有链接和引用是否恰当,避免错误引用或遗漏。 总结步骤: 1. 分类整理大厂SQL常见题型。 2. 每个类别下提供具体题目和解析。 3. 在解析后添加对应的引用标识。 4. 生成相关问题,促进用户进一步思考。 5. 检查格式、语法和引用准确性。</think>### 大厂 SQL 常见笔试题分类及解析 --- #### 一、基础操作类 1. **查询表中第 N 高的数据** **题目**:从表 `Employee` 中查询工资第 2 高的记录(需处理重复值)。 **解析**: ```sql SELECT DISTINCT salary FROM Employee ORDER BY salary DESC LIMIT 1 OFFSET 1; ``` 使用 `DISTINCT` 去重,`LIMIT` 和 `OFFSET` 分页截取[^3]。 2. **删除重复记录** **题目**:删除表 `Orders` 中完全重复的行(仅保留一条)。 **解析**: ```sql DELETE FROM Orders WHERE id NOT IN ( SELECT MIN(id) FROM Orders GROUP BY order_no, customer_id ); ``` 通过子查询保留每组重复数据的最小 `id`,删除其余记录[^3]。 --- #### 二、多表查询与聚合 1. **统计部门平均工资** **题目**:查询部门表 `Department` 和员工表 `Employee`,列出部门名称及平均工资(保留两位小数)。 **解析**: ```sql SELECT d.name, ROUND(AVG(e.salary), 2) AS avg_salary FROM Department d JOIN Employee e ON d.id = e.dept_id GROUP BY d.name; ``` `JOIN` 关联两表,`ROUND` 控制精度。 2. **查找未完成订单的用户** **题目**:从 `Users` 表和 `Orders` 表中找出从未下单的用户。 **解析**: ```sql SELECT u.id, u.name FROM Users u LEFT JOIN Orders o ON u.id = o.user_id WHERE o.id IS NULL; ``` `LEFT JOIN` 结合 `IS NULL` 筛选未关联记录[^1]。 --- #### 三、窗口函数与高级分析 1. **计算累计销售额** **题目**:按日期统计每日及累计至当日的总销售额。 **解析**: ```sql SELECT order_date, SUM(amount) OVER (ORDER BY order_date) AS cumulative_amount FROM Sales; ``` 使用 `SUM() OVER()` 实现窗口累计计算。 2. **排名问题** **题目**:查询每个部门工资前三高的员工。 **解析**: ```sql SELECT dept_id, name, salary FROM ( SELECT *, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS rk FROM Employee ) t WHERE rk <= 3; ``` `DENSE_RANK()` 生成部门内排名,避免跳号。 --- #### 四、性能优化与索引 1. **索引失效场景** **题目**:列举 3 种导致索引失效的 SQL 写法。 **解析**: - 对索引字段使用函数(如 `WHERE UPPER(name) = 'A'`) - 模糊查询以 `%` 开头(如 `WHERE name LIKE '%abc'`) - 类型隐式转换(如字段为 `VARCHAR`,但写 `WHERE id = 100`)。 2. **分页查询优化** **题目**:如何优化 `LIMIT 100000, 10` 这类深分页查询? **解析**: ```sql SELECT * FROM Table WHERE id > (SELECT id FROM Table ORDER BY id LIMIT 100000, 1) LIMIT 10; ``` 通过子查询先定位偏移位置的 `id`,减少全表扫描[^2]。 --- §§ 1. SQL 中 `INNER JOIN` 和 `LEFT JOIN` 的主要区别是什么? 2. 如何通过索引优化 `WHERE` 条件中包含 `OR` 的查询? 3. 窗口函数 `ROW_NUMBER()` 和 `RANK()` 的应用场景有何不同? 4. 如何设计表结构以减少数据冗余?
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