微信公众号搜"智元新知"关注
微信扫一扫可直接关注哦!

详解Python的Flask框架中的signals信号机制

Flask 提供了信号(Signals)功能,是一种消息分发机制。类似于钩子(Hooks)。使用信号功能可以降低程序的耦合,分解复杂的业务模型。例如在更新了产品数据后,可以发送一个信号。当有需要对产品数据进行处理的功能时,就可以捕获信号进行处理。比如要建立产品缓存,或是更新搜索索引等。

定义信号

Flask 信号功能使用了 Blinker 模块,所以需要先安装 Blinker 模块

pip install blinker

定义一个信号:

from blinker import Namespace
product_saved = Namespace()

也可以使用 Flask 包装的 singles 对象:

from flask.singles import Namespace

发送信号

发送信号需要带上 app 实例方法,示例如下:

product_saved.send(app,product=product)

app 后面可以添加要传递的参数,但必须以 name=value 的格式,不支持使用单个变量名的方式。

收接信号

接收信号可以使用 connect_via 装饰器函数:

@product_saved.connect_via(app)
def updateCache(app,product):
  print(product)

Flask 中有以下核心信号:

1.flask.template_rendered

这个信号发送于一个模板被渲染成功后。信号传递的template是模板的实例,context是环境对象是一个字典。

订阅示例:

def log_template_renders(sender,template,context,**extra):
  sender.logger.debug('Rendering template "%s" with context %s',template.name or 'string template',context)
from flask import template_rendered
template_rendered.connect(log_template_renders,app)

2.flask.request_started

这个信号发送于请求开始之前,且请求环境设置完成之后。因为请求环境已经绑定, 所以订阅者可以用标准的全局代理,如 request 来操作请求。

订阅示例:

def log_request(sender,**extra):
  sender.logger.debug('Request context is set up')
from flask import request_started
request_started.connect(log_request,app)
flask.request_finished

这个信号发送于向客户端发送响应之前。信号传递的response为将要发送的响应。

订阅示例:

def log_response(sender,response,**extra):
  sender.logger.debug('Request context is about to close down. '
            'Response: %s',response)
from flask import request_finished
request_finished.connect(log_response,app)
flask.got_request_exception

这个信号发送于请求进行中发生异常的时候。它的发送 早于 标准异常处理介于。 在调试模式下,虽然没有异常处理,但发生异常时也发送这个信号。信号传递的exception是异常对象。

订阅示例:

def log_exception(sender,exception,**extra):
  sender.logger.debug('Got exception during processing: %s',exception)
from flask import got_request_exception
got_request_exception.connect(log_exception,app)
flask.request_tearing_down

这个信号发送于请求崩溃的时候,不管是否引发异常。目前,侦听此信号的函数在一般 崩溃处理器后调用,但是没有什么东西可用。

订阅示例:

def close_db_connection(sender,**extra):
  session.close()from flask import appcontext_tearing_down
request_tearing_down.connect(close_db_connection,app)

在 Flask 版本 0.9 中,这还会传递一个exc关键字参数,如果这个参数存在的话。 这个参数是引发崩溃的异常的引用。

3.flask.appcontext_tearing_down

当应用环境崩溃时发送这个信号。这个信号总是会发送,甚至是因为一个异常引发的 崩溃。侦听这个信号的函数会在常规崩溃处理器后被调用,但是你无法回馈这个信号。

订阅示例:

def close_db_connection(sender,**extra):
  session.close()from flask import request_tearing_down
appcontext_tearing_down.connect(close_db_connection,app)

这还会传递一个exc关键字参数,如果这个参数存在的话。这个参数是引发崩溃的 异常的引用。

4.flask.appcontext_pushed

一个应用的环境被压入时,应用会发送这个信号。这个信号通常用于在单元测试中 临时钩接信息。例如可以用于改变g对象中现存的资源。

用法示例:

from contextlib import contextmanagerfrom
flask import appcontext_pushed
@contextmanagerdef user_set(app,user):
  def handler(sender,**kwargs):
    g.user = user
  with appcontext_pushed.connected_to(handler,app):
    yield

在测试代码中这样写:

def test_user_me(self):
  with user_set(app,'john'):
    c = app.test_client()
    resp = c.get('/users/me')
    assert resp.data == 'username=john'
New in version 0.10.

5.appcontext_popped

一个应用的环境被弹出时,应用会发送这个信号。这个信号通常写成appcontext_tearing_down 信号。

6.flask.message_flashed

当应用闪现一个消息时会发出这个信号。message`参数是消息内容, `category参数是消息类别。

订阅示例:

recorded = []def record(sender,message,category,**extra):
  recorded.append((message,category))
from flask import message_flashed
message_flashed.connect(record,app)

小结
信号可以让你在一瞬间安全地订阅它们。例如,这些临时的订阅对测试很有帮助。使用信号时,不要让信号订阅者(接收者)发生异常,因为异常会造成程序中断。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐


使用爬虫利器 Playwright,轻松爬取抖查查数据 我们先分析登录的接口,其中 url 有一些非业务参数:ts、he、sign、secret。 然后根据这些参数作为关键词,定位到相关的 js 代码。 最后,逐步进行代码的跟踪,发现大部分的代码被混淆加密了。 花费了大半天,来还原这些混淆加密的代码
轻松爬取灰豚数据的抖音商品数据 调用两次登录接口实现模拟登录 我们分析登录接口,发现调用了两次不同的接口;而且,需要先调用 https://login.huitun.com/weChat/userLogin,然后再调用 https://dyapi.huitun.com/userLogin 接口。 登
成功绕过阿里无痕验证码,一键爬取飞瓜数据 飞瓜数据的登录接口,接入了阿里云的无痕验证码;通过接口方式模拟登录,难度比较高。所以,我们使用自动化的方式来实现模拟登录,并且获取到 cookie 数据。 [阿里无痕验证码] https://help.aliyun.com/document_detail/1
一文教你从零开始入门蝉妈妈数据爬取,成功逆向破解数据加密算法 通过接口进行模拟登录 我们先通过正常登录的方式,分析对应的登录接口。通过 F12 打开谷歌浏览器的调试面板,可以看到登录需要传递的一些参数;其中看到密码是被加密了。 不过我们通过经验可以大概猜测一下,应该是通过 md5 算法加密了。 接下
抽丝剥茧成功破解红人点集的签名加密算法 抽丝剥茧破解登录签名算法,成功实现模拟登录 headers = {} phone_num = "xxxx" password = "xxxx" md5_hash = hashlib.md5() md5_hash.upda
轻松绕过 Graphql 接口爬取有米有数的商品数据 有米有数数据的 API 接口,使用的是一种 API 查询语言 graphql。所有的 API 只有一个入口,具体的操作隐藏在请求数据体里面传输。 模拟登录,获取 sessionId 调用登录接口,进行模拟登录。 cookies = {} head
我最近重新拾起了计算机视觉,借助Python的opencv还有face_recognition库写了个简单的图像识别demo,额外定制了一些内容,原本想打包成exe然后发给朋友,不过在这当中遇到了许多小问题,都解决了,记录一下踩过的坑。 1、Pyinstaller打包过程当中出现warning,跟d
说到Pooling,相信学习过CNN的朋友们都不会感到陌生。Pooling在中文当中的意思是“池化”,在神经网络当中非常常见,通常用的比较多的一种是Max Pooling,具体操作如下图: 结合图像理解,相信你也会大概明白其中的本意。不过Pooling并不是只可以选取2x2的窗口大小,即便是3x3,
记得大一学Python的时候,有一个题目是判断一个数是否是复数。当时觉得比较复杂不好写,就琢磨了一个偷懒的好办法,用异常处理的手段便可以大大程度帮助你简短代码(偷懒)。以下是判断整数和复数的两段小代码: 相信看到这里,你也有所顿悟,能拓展出更多有意思的方法~
文章目录 3 直方图Histogramplot1. 基本直方图的绘制 Basic histogram2. 数据分布与密度信息显示 Control rug and density on seaborn histogram3. 带箱形图的直方图 Histogram with a boxplot on t