Flask的奥秘四

一、蓝图

1. 什么是蓝图？
   在开发中不可能只有一个视图模块，甚至有多个app在一个项目中，蓝图就是为了使项目的目录结构清晰的一个功能模块，可以使多个Flask实例对象由一个Flask实例对象来管理，当请求到来时，由这个Flask对象分发给其他的Flask对象。

2. 简单使用一下蓝图
   第一步：新建一个项目，在根目录中创建views包

   第二步：在新建的views包中的__init__.py文件中实例化一个Flask对象

   第三步：在views包中创建其他的视图模块

   第四步：在views包中的__init__.py文件中导入创建的视图模块，并注册在app中

   第五步：新建一个py文件，导入__init__.py文件中的app，再执行app.run()就可以运行了。

目录结构如下：
init.py 文件类容如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
from flask import Flask
# 导入视图模块view1，view2
from . import view1
from . import view2

#实例化Flask对象
app = Flask(__name__)

# 在app中注册视图模块中的Blueprint对象
app.register_blueprint(view1.view1)
app.register_blueprint(view2.view2)

view1.py 文件类容如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
# 导入flask中Blueprint
from flask import Blueprint

# 实例化Blueprint
view1 = Blueprint("view1", __name__)

@view1.route("/view1_1", methods=['get', 'post'])
def view1_test1():
return "view1_test1"

@view1.route("/view1_2", methods=['get', 'post'])
def view1_test2():
return "view1_test2"

view2.py 文件内容如下：

from flask import Blueprint

view2 = Blueprint("view2", __name__)

@view2.route("/view2_1", methods=['get', 'post'])
def view2_test1():
return "view2_test1"

@view2.route("/view2_2", methods=['get', 'post'])
def view2_test2():
return "view2_test2"

run.py 文件内容如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
from views import app

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

1. 其他

   视图模块中的flask对象可以单独访问templates和static文件，先到最外层寻找资源文件，再到指定的资源文件

   acc = Blueprint(“acc”, name, template_folder=’’, static_folder=’’, url_prefix=’/xxx’)

   url_prefix=’/xxx’ : 为每一个视图模块的路由路径添加"/xx", 否则无法访问。
   template_folder=’’ : 指定模板文件位置
   static_folder=’’ : 指定静态文件位置

   可以再每一个视图模板中添加单独的请求扩展，其他视图模板不执行

   蓝图对象的名称，不能与方法名称相同

ps：使用蓝图，文件结构不限于上文提到的结构，只要导入相关的模块，实现上面的方法即可。

二、上下文管理先导

说到上下文管理，就一定要先说说多线程中的threading.local对象

1. 什么是threading.local, 有什么用处
   threading.local是threading模块中的对象，能够为每一个线程创建一个独立的内存空间来存储数据，这样可以避免加锁
2. threading.local 的实现
   其实这里面就是一个字典，以每一个线程的唯一标识作为key，value就是需要存储的数据
   简单实现如下：

# get_ident可以获取线程的唯一标识
from _thread import get_ident

# 创建local类
class local(object):
def __init__(self):
# 初始化有一个local_dict字典，get_ident两个属性
object.__setattr__(self, "local_dict", {})
object.__setattr__(self, "get_ident", get_ident)

def __setattr__(self, key, value):
self.local_dict[self.get_ident()] = {key: value}

def __getattr__(self, item):
try:
return self.local_dict[self.get_ident()][item]
except:
return None

这样就可以简单实现threading.local ，为每一个线程创建一个独立空间

在flask中也用到threading.local，有一点不同的是，上面写的类只支持线程，而flask中的还支持协程。

ps：下一篇介绍flask上下文管理机制