Github上最受欢迎的Python轻量级框架Flask入门

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()
复制代码

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_simplerun_simple('localhost', 4000, application)
复制代码

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 %}
复制代码

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 mathfrom flask import Flask, requestapp = Flask(__name__)@app.route("/pi")
def pi():# 默认参数n = int(request.args.get('n', '100'))s = 0.0for i in range(1, n):s += 1.0/i/ireturn str(math.sqrt(6*s))if __name__ == '__main__':app.run()
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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 threadingfrom flask import Flask, request
from flask.json import jsonifyapp = 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] = pidef 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 = 0.0for i in range(1, n):s += 1.0/i/iresult = math.sqrt(6*s)cache.set(n, result)return jsonify({"cached": False, "result": result})if __name__ == '__main__':app.run()
复制代码

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
}
复制代码

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
}
复制代码

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)
复制代码

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 redisfrom flask import Flask, request
from flask.json import jsonifyapp = Flask(__name__)class PiCache(object):def __init__(self, client):self.client = clientdef 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:returnreturn 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 = 0.0for i in range(1, n):s += 1.0/i/iresult = math.sqrt(6*s)cache.set(n, result)return jsonify({"cached": False, "result": result})if __name__ == '__main__':app.run('127.0.0.1', 5000)
复制代码

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
}
复制代码

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
}
复制代码

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 redisfrom flask import Flask, request
from flask.json import jsonify
from flask.views import MethodViewapp = Flask(__name__)class PiCache(object):def __init__(self, client):self.client = clientdef 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:returnreturn float(result)client = redis.StrictRedis()
cache = PiCache(client)class PiAPI(MethodView):def __init__(self, cache):self.cache = cachedef get(self, n):result = self.cache.get(n)if result:return jsonify({"cached": True, "result": result})s = 0.0for i in range(1, n):s += 1.0/i/iresult = 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)
复制代码

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 redisfrom 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 = clientdef 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:returnreturn 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:returnreturn 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 = 0.0for i in range(1, n):s += 1.0/i/iresult = 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stackoverflowif n == 0:return 0, Trueif n == 1:return 1, Trueresult = cache.get_fib(n)if result:return result, Trueresult = self.get_fib(n-1)[0] + self.get_fib(n-2)[0]cache.set_fib(n, result)return result, FalseMathAPI.register(app, route_base='/')  # 注册到appif __name__ == '__main__':app.run('127.0.0.1', 5000)
复制代码

访问http://localhost:5000/fib/100，我们可以看到页面输出了

{"cached": false,"result": 354224848179261915075
}
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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
}
复制代码

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扩展阅读

廖雪峰教你ThreadLocal的正确用法

Python字典是否是线程安全的

Hello Flask知乎专栏

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