flask缓存、信号的使用

【 一 】flask-ache

​ 它为 Flask 应用程序提供了缓存支持。缓存是 Web 应用程序中非常常见的做法，用于存储频繁访问但不太可能经常更改的数据，以减少对数据库或其他慢速存储系统的访问，从而提高应用程序的性能和响应速度。

​ Flask-Caching 被配置为使用 SimpleCache 作为缓存后端。但是，SimpleCache 实际上并不适用于生产环境，因为它仅将缓存数据存储在内存中，并且不会跨多个服务器实例共享缓存数据。在生产环境中，你可能会使用更强大的缓存后端，如 Redis、Memcached 或数据库缓存。

1. 设置缓存：
   在 index 路由处理函数中，你使用 cache.set('name', 'xxx') 将键 'name' 与值 'xxx' 存储在缓存中。由于你设置了 CACHE_DEFAULT_TIMEOUT 为 300 秒，这个缓存条目将在大约 5 分钟后过期。
2. 从缓存中获取数据：
   在 get 路由处理函数中，你使用 cache.get('name') 从缓存中获取与键 'name' 关联的值。如果缓存中存在该键，则返回相应的值；否则，返回 None。

Flask-Caching 的主要优点包括：

• 性能提升：通过减少对数据库或其他慢速存储系统的访问，缓存可以显著提高应用程序的性能。
• 减少数据库负载：对于频繁访问但不太可能经常更改的数据，缓存可以显著减少数据库的负载。
• 易于配置和使用：Flask-Caching 提供了多种缓存后端选项，并且易于配置和使用。

from flask import Flask
from flask_caching import Cache,SimpleCache

config = {
    "DEBUG": True,  # some Flask specific configs
    "CACHE_TYPE": "SimpleCache",  # Flask-Caching related configs ,可以缓存到redis
    "CACHE_DEFAULT_TIMEOUT": 300
}
app = Flask(__name__)
app.config.from_mapping(config)
cache = Cache(app)


@app.route('/')
def index():
    cache.set('name', '8888')
    return 'index'


@app.route('/get')
def get():
    res=cache.get('name')
    return res


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

# 1 跨域           flask-cors
# 2 jwt            flask-jwt
# 3 后台管理admin   flask-admin
# 4 前后端分离resful flask-resful

【 二 】信号

【 1 】Flask 信号机制的基本概念

• 信号：在 Flask 中，信号是在应用程序中发生的某个事件，例如请求到达、请求处理完成或应用程序错误等。这些事件可以被视为应用程序生命周期中的关键点，开发人员可以在这些点上执行特定的操作。
• 订阅-发布模式：Flask 的信号机制采用了订阅-发布模式。开发人员可以定义特定事件的处理函数（即订阅者），并在事件发生时执行这些函数（即发布事件）。这种机制使得开发人员能够在不修改核心应用逻辑的情况下，为应用程序添加额外的功能或行为。

【 2 】Flask 信号机制的工作原理

• 定义信号：在 Flask 中，信号是通过 Blinker 库实现的。开发人员可以使用 Blinker 库或 Flask 提供的 flask.signals 模块来定义信号。信号通常被定义为一个命名空间（Namespace）下的属性，以便在应用程序中进行管理和引用。
• 发送信号：当应用程序中的某个事件发生时，开发人员可以发送一个信号来通知所有订阅了该信号的函数。发送信号需要指定信号的名称以及要传递给订阅者的任何参数。
• 接收信号：开发人员可以使用装饰器（如 @signal.connect）来定义处理特定信号的函数。这些函数将在信号被发送时自动执行，并可以接收从发送者传递过来的参数。

【 3 】信号的使用

• Flask 提供了多个内置的信号，如请求开始、请求结束等，开发者也可以定义自己的信号。
• 开发者可以在应用程序中注册一个或多个处理函数，这些函数会在信号被触发时执行。这些处理函数可以执行任何操作，如记录日志、发送邮件、更新数据库等。

【 4 】什么是信号

# 1 Flask框架中的信号基于blinker，其主要就是让开发者可以在flask请求过程中定制一些用户行为
# 2 信号是典型的 观察者模式
	-触发某个事执行【模板准备渲染】
    -绑定信号：可以绑定多个
    	只要模板准备渲染--》就会执行这几个绑定的新--》函数
        
        
# 3 面向切面编程(AOP)--》一种方案
	-整个程序正常运行，但是我们可以把一部分代码，插入到某个位置执行
    -钩子函数：只要写了，程序走到哪，就会执行，没写，就不会执行
    	-序列化类的校验
	
# 4 通过信号可以做什么事？
	-在框架整个执行过程中，插入一些代码执行
    	比如：记录某个页面的访问量
    	比如：每次渲染 login.html --->都记录日志
        比如：程序出异常---》记录日志
        比如：用户表中有个用户创建--》给这个用户发点短信
        比如：用户下了订单---》发个邮件通知，让它尽快付款
        
        比如：轮播图表只要发生变化，就删缓存：django中内置信号

【 5 】flask中内置信号的使用

###1 flask中内置信号
request_started = _signals.signal('request-started')                # 请求到来前执行
request_finished = _signals.signal('request-finished')              # 请求结束后执行
 
before_render_template = _signals.signal('before-render-template')  # 模板渲染前执行
template_rendered = _signals.signal('template-rendered')            # 模板渲染后执行
 
got_request_exception = _signals.signal('got-request-exception')    # 请求执行出现异常时执行
 
request_tearing_down = _signals.signal('request-tearing-down')      # 请求执行完毕后自动执行（无论成功与否）
appcontext_tearing_down = _signals.signal('appcontext-tearing-down')# 应用上下文执行完毕后自动执行（无论成功与否）
 
appcontext_pushed = _signals.signal('appcontext-pushed')            # 应用上下文push时执行
appcontext_popped = _signals.signal('appcontext-popped')            # 应用上下文pop时执行
message_flashed = _signals.signal('message-flashed')                # 调用flask在其中添加数据时，自动触发


###2 绑定内置信号，当程序执行到信号位置，就执行我们的函数



### 3 信号和请求扩展的关系
	-有的信号可以完成之前在请求扩展中完成的事
    -但他们机制不一样
    -信号更丰富

from flask import Flask, render_template, signals

app = Flask(__name__)
app.debug = True


###### 内置信号使用---》当模板渲染前[index.html]--》记录日志
# 1 写一个函数
def func1(*args, **kwargs):
    print('模板渲染了')
    print(args)
    print(kwargs.get('template').name)
    if 'index.html' == kwargs.get('template').name:
        print('记日志了')
    # from jinja2.environment import Template


# 2 跟内置信号绑定
signals.before_render_template.connect(func1)


# 3 等待触发(自动)


@app.route('/<string:name>')
def index(name):
    return render_template('index.html', name=name)


@app.route('/login')
def login():
    return render_template('login.html')


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

【 6 】flask自定义信号

# 步骤
# 0 定义一个自定义信号
# 1 写一个函数

# 2 跟内置信号绑定

# 3 等待触发(手动)-->只要blog_tag 插入一条记录，就触发

# pip install blinker

from dbutils.pooled_db import PooledDB
import pymysql
POOL = PooledDB(
    creator=pymysql,  # 使用链接数据库的模块
    maxconnections=6,  # 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数
    mincached=2,  # 初始化时，链接池中至少创建的空闲的链接，0表示不创建
    maxcached=5,  # 链接池中最多闲置的链接，0和None不限制
    maxshared=3,
    # 链接池中最多共享的链接数量，0和None表示全部共享。PS: 无用，因为pymysql和MySQLdb等模块的 threadsafety都为1，所有值无论设置为多少，_maxcached永远为0，所以永远是所有链接都共享。
    blocking=True,  # 连接池中如果没有可用连接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待然后报错
    maxusage=None,  # 一个链接最多被重复使用的次数，None表示无限制
    setsession=[],  # 开始会话前执行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
    ping=0,
    # ping MySQL服务端，检查是否服务可用。# 如：0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='123123',
    database='school',
    charset='utf8'
)

from flask import Flask, request
import pymysql
from Pool import POOL

app = Flask(__name__)
app.debug = True


# 1 写一个函数，用于处理"info"的插入
def handle_info_insert(name, *args, **kwargs):
    print('处理info插入')
    if name == 'info':
        print('记录日志，info增加了')
        print(args)
        print(kwargs)

    # 3 等待触发(手动)-->只要info插入一条记录，就触发


def insert_data(sql, *args):
    # "模拟"发送信号，直接调用处理函数
    handle_info_insert('info', *args)
    conn = POOL.connection()
    cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
    cursor.execute(sql, args)  # 直接使用 args 元组作为 execute 的参数
    conn.commit()


@app.route('/info', methods=['GET'])
def create_tag():
    id = request.args.get('id', type=int)
    name = request.args.get('name')
    money = request.args.get('money')
    sql = "INSERT INTO info (id, name, money) VALUES (%s, %s, %s)"
    print(sql)
    insert_data(sql,  id,name, money)

    return '创建info数据成功！！！'


if __name__ == '__main__':
    app.run()
    
# http://127.0.0.1:5000/info?id=5&name=redis&money=588

【 7 】django中信号的使用

## 1 内置信号
Model signals
    pre_init                    # django的modal执行其构造方法前，自动触发
    post_init                   # django的modal执行其构造方法后，自动触发
    pre_save                    # django的modal对象保存前，自动触发
    post_save                   # django的modal对象保存后，自动触发
    pre_delete                  # django的modal对象删除前，自动触发
    post_delete                 # django的modal对象删除后，自动触发
    m2m_changed                 # django的modal中使用m2m字段操作第三张表（add,remove,clear）前后，自动触发
    class_prepared              # 程序启动时，检测已注册的app中modal类，对于每一个类，自动触发
Management signals
    pre_migrate                 # 执行migrate命令前，自动触发
    post_migrate                # 执行migrate命令后，自动触发
Request/response signals
    request_started             # 请求到来前，自动触发
    request_finished            # 请求结束后，自动触发
    got_request_exception       # 请求异常后，自动触发
Test signals
    setting_changed             # 使用test测试修改配置文件时，自动触发
    template_rendered           # 使用test测试渲染模板时，自动触发
Database Wrappers
    connection_created          # 创建数据库连接时，自动触发
    
    
####### 内置信号使用##############
	1 写一个函数
    2 跟内置信号绑定
    3 等待触发(自动的)
    
   

## 1 写个函数
#放到__init__里
from django.db.models.signals import pre_save
import logging
def callBack(sender, **kwargs):
    # 过滤banner表   ：kwargs就有表名
	print('对象保存了')
    # celery异步
    
# 2 绑定
post_save.connect(callBack)

# 3 绑定方式二，使用装饰器
from django.db.models.signals import pre_save
from django.dispatch import receiver
@receiver(pre_save)
def my_callback(sender, **kwargs):
    print("对象创建成功")
    print(sender)
    print(kwargs)


#### 自定义信号######
# 1 定义信号（一般创建一个py文件）（toppings，size 是接受的参数）
import django.dispatch
pizza_done = django.dispatch.Signal(providing_args=["toppings", "size"])

#2  写个函数注册信号
def callback(sender, **kwargs):
    print("callback")
    print(sender,kwargs)
pizza_done.connect(callback)

# 3 触发信号
from 路径 import pizza_done
pizza_done.send(sender='seven',toppings=123, size=456)

【 8 】用信号的好处

# 代码侵入性低---》解耦

【 9 】 信号和信号量

# 信号：signal 
	-flask，django中得 观察者模式  --》信号机制
    
# 信号量：Semaphore
	-并发编程中概念
    在Python中，信号量（Semaphore）主要用来控制多个线程或进程对共享资源的访问。信号量本质上是一种计数器的锁，它维护一个许可（permit）数量，每次 acquire() 函数被调用时，如果还有剩余的许可，则减少一个，并允许执行；如果没有剩余许可，则阻塞当前线程直到其他线程释放信号量