flask最近终于发布了它的1.0版本更新，从项目开源到最近的1.0版本flask已经走过了8个年头。
# app.py
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello():
return "Hello World!"
if __name__ == "__main__":
app.run()
运行python app.py，打开浏览器访问http://localhost:5000/就可以看到页面输出了Hello World!
flask的诞生于2010年的愚人节，本来它只是作者无意间写的一个小玩具，没想到它却悄悄流行起来了。漫长的8年时间，flask一直没有发布一个严肃的正式版本，但是却不能阻挡它成了github上最受好评的Python Web框架。
flask内核内置了两个最重要的组件，所有其它的组件都是通过易扩展的插件系统集成进来的。这两个内置的组件分别是werkzeug和jinja2。
werkzeug是一个用于编写Python WSGI程序的工具包，它的结构设计和代码质量在开源社区广受褒扬，其源码被尊为Python技术领域最值得阅读的开源库之一。
# wsgi.py
from werkzeug.wrappers import Request, Response
@Request.application
def application(request):
return Response('Hello World!')
if __name__ == '__main__':
from werkzeug.serving import run_simple
run_simple('localhost', 4000, application)
运行python wsgi.py打开浏览器访问http://localhost:4000/就可以看到页面输出了Hello World!
Have you looked at werkzeug.routing? It's hard to find anything that's simpler, more self-contained, or purer-WSGI than Werkzeug, in general — I'm quite a fan of it!
by Alex Martelli, the author of 《Python in a Nutshell》 && 《Python Cookbook》
jinja2是一个功能极为强大的模板系统，它完美支持unicode中文，每个模板都运行在安全的沙箱环境中，使用jinja2编写的模板代码非常优美。
{% extends "layout.html" %}
{% block body %}
<ul>
{% for user in users %}
<li><a href="{{ user.url }}">{{ user.username }}</a></li>
{% endfor %}
</ul>
{% endblock %}
werkzeug和jinja2这两个库的共同特点是编写的代码赏心悦目，作者Armin Ronacher选择这两个库来作为flask的基石说明作者有非常挑剔的代码品味。那么作者是谁呢，铛！他是一位来自澳大利亚的帅哥！
好，闲话少说言归正传，接下来我们开始体验flask的神奇魅力。
安装flask
pip install flask
圆周率计算API
圆周率可以使用正整数的平方倒数之和求得，当这个级数趋于无限时，值会越来越接近圆周率。
# flask_pi.py
import math
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
@app.route("/pi")
def pi():
# 默认参数
n = int(request.args.get('n', '100'))
s = 0.0
for i in range(1, n):
s += 1.0/i/i
return str(math.sqrt(6*s))
if __name__ == '__main__':
app.run()
运行python flask_pi.py，打开浏览器访问http://localhost:5000/pi?n=1000000，可以看到页面输出3.14159169866，这个值同圆周率已经非常接近。
注意pi()的返回值不能是浮点数，所以必须使用str转换成字符串
再仔细观察代码，你还会注意到一个特殊的变量request，它看起来似乎是一个全局变量。从全局变量里拿当前请求参数，这非常奇怪。如果在多线程环境中，该如何保证每个线程拿到的都是当前线程正在处理的请求参数呢？所以它不能是全局变量，它是线程局部变量，线程局部变量外表上和全局变量没有差别，但是在访问线程局部变量时，每个线程得到的都是当前线程内部共享的对象。
缓存计算结果
为了避免重复计算，我们将已经计算的pi(n)值缓存起来，下次就可以直接查询。同时我们不再只返回一个单纯的字符串，我们返回一个json串，里面有一个字段cached用来标识当前的结果是否从缓存中直接获取的。
import math
import threading
from flask import Flask, request
from flask.json import jsonify
app = Flask(__name__)
class PiCache(object):
def __init__(self):
self.pis = {}
self.lock = threading.RLock()
def set(self, n, pi):
with self.lock:
self.pis[n] = pi
def get(self, n):
with self.lock:
return self.pis.get(n)
cache = PiCache()
@app.route("/pi")
def pi():
n = int(request.args.get('n', '100'))
result = cache.get(n)
if result:
return jsonify({"cached": True, "result": result})
s = 0.0
for i in range(1, n):
s += 1.0/i/i
result = math.sqrt(6*s)
cache.set(n, result)
return jsonify({"cached": False, "result": result})
if __name__ == '__main__':
app.run()
运行python flask_pi.py，打开浏览器访问http://localhost:5000/pi?n=1000000，可以看到页面输出
{
"cached": false,
"result": 3.141591698659554
}
再次刷新页面，我们可以观察到cached字段变成了true，说明结果确实已经缓存了
{
"cached": true,
"result": 3.141591698659554
}
读者也许会问，为什么缓存类PiCache需要使用RLock呢？这是因为考虑到多线程环境下Python的字典读写不是完全线程安全的，需要使用锁来保护一下数据结构。
分布式缓存
上面的缓存仅仅是内存缓存，进程重启后，缓存结果消失，下次计算又得重新开始。
if __name__ == '__main__':
app.run('127.0.0.1', 5001)
如果开启第二个端口5001来提供服务，那这第二个进程也无法享受第一个进程的内存缓存，而必须重新计算。所以这里要引入分布式缓存Redis来共享计算缓存，避免跨进程重复计算，避免重启重新计算。
import math
import redis
from flask import Flask, request
from flask.json import jsonify
app = Flask(__name__)
class PiCache(object):
def __init__(self, client):
self.client = client
def set(self, n, result):
self.client.hset("pis", str(n), str(result))
def get(self, n):
result = self.client.hget("pis", str(n))
if not result:
return
return float(result)
client = redis.StrictRedis()
cache = PiCache(client)
@app.route("/pi")
def pi():
n = int(request.args.get('n', '100'))
result = cache.get(n)
if result:
return jsonify({"cached": True, "result": result})
s = 0.0
for i in range(1, n):
s += 1.0/i/i
result = math.sqrt(6*s)
cache.set(n, result)
return jsonify({"cached": False, "result": result})
if __name__ == '__main__':
app.run('127.0.0.1', 5000)
运行python flask_pi.py，打开浏览器访问http://localhost:5000/pi?n=1000000，可以看到页面输出
{
"cached": false,
"result": 3.141591698659554
}
再次刷新页面，我们可以观察到cached字段变成了true，说明结果确实已经缓存了
{
"cached": true,
"result": 3.141591698659554
}
重启进程，再次刷新页面，可以看书页面输出的cached字段依然是true，说明缓存结果不再因为进程重启而丢失。
MethodView
写过Django的朋友们可能会问，Flask是否支持类形式的API编写方式，回答是肯定的。下面我们使用Flask原生支持的MethodView来改写一下上面的服务。
import math
import redis
from flask import Flask, request
from flask.json import jsonify
from flask.views import MethodView
app = Flask(__name__)
class PiCache(object):
def __init__(self, client):
self.client = client
def set(self, n, result):
self.client.hset("pis", str(n), str(result))
def get(self, n):
result = self.client.hget("pis", str(n))
if not result:
return
return float(result)
client = redis.StrictRedis()
cache = PiCache(client)
class PiAPI(MethodView):
def __init__(self, cache):
self.cache = cache
def get(self, n):
result = self.cache.get(n)
if result:
return jsonify({"cached": True, "result": result})
s = 0.0
for i in range(1, n):
s += 1.0/i/i
result = math.sqrt(6*s)
self.cache.set(n, result)
return jsonify({"cached": False, "result": result})
# as_view提供了参数可以直接注入到MethodView的构造器中
# 我们不再使用request.args，而是将参数直接放进URL里面，这就是RESTFUL风格的URL
app.add_url_rule('/pi/<int:n>', view_func=PiAPI.as_view('pi', cache))
if __name__ == '__main__':
app.run('127.0.0.1', 5000)
我们实现了MethodView的get方法，说明该API仅支持HTTP请求的GET方法。如果要支持POST、PUT和DELETE方法，需要用户自己再去实现这些方法。
flask默认的MethodView挺好用，但是也不够好用，它无法在一个类里提供多个不同URL名称的API服务。所以接下来我们引入flask的扩展flask-classy来解决这个问题。
小试flask扩展flask-classy
使用扩展的第一步是安装扩展pip install flask-classy，然后我们在同一个类里再加一个新的API服务，计算斐波那契级数。
import math
import redis
from flask import Flask
from flask.json import jsonify
from flask_classy import FlaskView, route # 扩展
app = Flask(__name__)
# pi的cache和fib的cache要分开
class PiCache(object):
def __init__(self, client):
self.client = client
def set_fib(self, n, result):
self.client.hset("fibs", str(n), str(result))
def get_fib(self, n):
result = self.client.hget("fibs", str(n))
if not result:
return
return int(result)
def set_pi(self, n, result):
self.client.hset("pis", str(n), str(result))
def get_pi(self, n):
result = self.client.hget("pis", str(n))
if not result:
return
return float(result)
client = redis.StrictRedis()
cache = PiCache(client)
class MathAPI(FlaskView):
@route("/pi/<int:n>")
def pi(self, n):
result = cache.get_pi(n)
if result:
return jsonify({"cached": True, "result": result})
s = 0.0
for i in range(1, n):
s += 1.0/i/i
result = math.sqrt(6*s)
cache.set_pi(n, result)
return jsonify({"cached": False, "result": result})
@route("/fib/<int:n>")
def fib(self, n):
result, cached = self.get_fib(n)
return jsonify({"cached": cached, "result": result})
def get_fib(self, n): # 递归，n不能过大，否则会堆栈过深溢出stackoverflow
if n == 0:
return 0, True
if n == 1:
return 1, True
result = cache.get_fib(n)
if result:
return result, True
result = self.get_fib(n-1)[0] + self.get_fib(n-2)[0]
cache.set_fib(n, result)
return result, False
MathAPI.register(app, route_base='/') # 注册到app
if __name__ == '__main__':
app.run('127.0.0.1', 5000)
访问http://localhost:5000/fib/100，我们可以看到页面输出了
{
"cached": false,
"result": 354224848179261915075
}
访问http://localhost:5000/pi/10000000，计算量比较大，所以多转了一回，最终页面输出了
{
"cached": false,
"result": 3.141592558095893
}
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