RESTful是一种定义API接口的设计风格,AIP接口的编写规范,,尤其适用于前后端分离的应用模式中
这种风格的理念认为后端开发任务就是提供数据的,对外提供的是数据资源的访问接口,所以在定义接口时,客户端访问的URL路径就表示这种要操作的数据资源
我们可以使用任何一个框架都可以实现符合restful规范的API接口
-http://api.baidu.com
-http://www.baidu.com/api
http://api.baidu.com/v1/login/
http://api.baidu.com/v2/login/
url地址尽量使用名词
# 接口一般都是完成前后台数据的交互,交互的数据我们称之为资源
http://api.baidu.com/users
http://api.baidu.com/books
http://api.baidu.com/book
注:一般提倡用资源的复数形式,在url链接中不要出现操作资源的动词,错误示范:http://api.baidu.com/delete-user
# 特殊的接口可以出现动词,因为这些接口一般没有一个明确的资源,或是动词就是接口的核心含义
http://api.baidu.com/place/search
http://api.baidu.com/login
#操作资源一般都会涉及到增删改查,我们提供请求方式来标识增删改查动作
http://api.baidu.com/books - get请求:获取所有书
http://api.baidu.com/books/1 - get请求:获取主键为1的书
http://api.baidu.com/books - post请求:新增一本书书
http://api.baidu.com/books/1 - put请求:整体修改主键为1的书
http://api.baidu.com/books/1 - delete请求:删除主键为1的书
http://api.baidu.com/books -get请求表示查询所有图书,要查名字中有红的图书
http://api.baidu.com/books?name_contains=红
http://api.example.com/v1/zoos?limit=10:指定返回记录的数量
http://api.example.com/v1/zoos?offset=10:指定返回记录的开始位置
http://api.example.com/v1/zoos?page=2&per_page=100:指定第几页,以及每页的记录数
http://api.example.com/v1/zoos?sortby=name&order=asc:指定返回结果按照哪个属性排序,以及排序顺序
http://api.example.com/v1/zoos?animal_type_id=1:指定筛选条件
-http的响应状态码:http://blog.csdn.net/meng2lin/article/details/128955775
-1xx:请求正在处理
-2xx:请求成功 200 201
-3xx:重定向
-4xx:客户端错误
-5xx:服务的错误
-http的响应的数据中带状态码(公司自己规定的)
-{code:100}
{code:101,msg:用户名或密码错误}
{code:100,msg:成功}
GET /books:返回资源对象的列表(数组)
-[{name:金瓶,price:88},{name:西游记,price:88}]
-{code:100,msg:成功,data:[{name:金瓶,price:88},{name:西游记,price:88}]}
GET /books/1:返回单个资源对象
-{name:金瓶,price:88} ---{code:100,msg:成功,data:{name:金瓶,price:88}}
POST /books:返回新生成的资源对象
-{id:4,name:金瓶,price:88} ---{code:100,msg:成功}
PUT /books/4:返回完整的资源对象
-{id:4,name:金瓶,price:188} ---{code:100,msg:修改成功}
DELETE /books/4: 返回一个空文档 ---{code:100,msg:删除成功}
api接口开发,最核心最常见的一个过程就是序列化
把我们识别的数据转换成指定的格式提供给别人。
例如:我们在django中获取到的数据默认是模型对象(queryset),但是模型对象数据无法直接提供给前端或别的平台使用,所以我们需要把数据进行序列化,变成字符串或者json数据,提供给别人。
把别人提供的数据转换/还原成我们需要的格式。
例如:前端js提供过来的json数据,对于python而言就是字符串,我们需要进行反序列化换成模型类对象,这样我们才能把数据保存到数据库中
ps:
序列化:drf称为 read 序列化
反序列化:drf称为 write 反序列化
book表为例,写5个接口(后面你写的所有接口,都是这5个,及其变形)
-查询所有图书
-新增一本图书
-修改一本图书
-查询一本图书
-删除一本图书
from django.db import models
# Create your models here.
class Book(models.Model):
name = models.CharField(max_length=32)
price = models.IntegerField()
publish = models.CharField(max_length=32)
from app02 import views
urlpatterns = [
path('admin/', admin.site.urls),
path('books/api/', views.BookView.as_view()),
path('books/api/<int:pk>/', views.BookDetailView.as_view()),
]
from django.shortcuts import render,HttpResponse
# Create your views here.
from django.http import JsonResponse
from .models import Book
from django.views import View
import json
class BookView(View):
def get(self, request):
# 查询出所有的图书,queryset对象,不能直接给前端
books = Book.objects.all()
# 转成json格式,给前端
# 把queryset对象转成列表,然后再使用JsonResponse
book_list = []
for book in books:
book_list.append({'name':book.name,
'price':book.price,
'publish':book.publish})
# 拓展做了解
# return HttpResponse(json.dumps(book_list,ensure_ascii=False))
# 指定ensure_ascii为false,前端就显示中文了
return JsonResponse(book_list, safe=False, json_dumps_params={'ensure_ascii': False}) # JsonResponse只能放字典或列表
# 新增一个(只能使用urlencoded或form-data编码,使用json形式编码不行,因为json格式编码提交的数据,不能从request.POST中取,从body中)
def post(self, request):
# 取出前端传入的数据
name = request.POST.get('name')
price = request.POST.get('price')
publish = request.POST.get('publish')
# 存到数据库中
book = Book.objects.create(name=name, price=price, publish=publish)
# 返回新增的对象字典
return JsonResponse({'name': book.name, 'price': book.price, 'publish': book.publish})
class BookDetailView(View):
# 获取单条
def get(self, request, pk):
book = Book.objects.filter(pk=pk).first()
# book 模型对象转成字典,使用JsonResponse返回
return JsonResponse({'id': book.id, 'name': book.name, 'price': book.price, 'publish': book.publish})
def put(self, request, pk): # request.POST只能取post提交的urlencoded或form-data编码数据,put提交的取不到
# 查到要改的
book = Book.objects.filter(pk=pk).first()
# 取出前端传入的数据,修改完,保存-----》存在问题,因为put提交的取不到
# book.name = request.POST.get('name')
# book.price = request.POST.get('price')
# book.publish = request.POST.get('publish')
# book.save()
# 前端使用json格式提交,自己保存
print(request.body)
book_dic = json.loads(request.body)
book.name = book_dic.get('name')
book.price = book_dic.get('price')
book.publish = book_dic.get('publish')
book.save()
return JsonResponse({'id': book.id, 'name': book.name, 'price': book.price, 'publish': book.publish})
def delete(self, request, pk):
Book.objects.filter(pk=pk).delete()
return JsonResponse(data={})
django 中有个app,djangorestframework:drf,帮助我们,快速实现符合resful规范的接口
pip3.8 install djangorestframework==稍微将版本
如果你是django2, 直接这样装,装最新drf,他们不匹配---》pip会自动把django卸载,安装最新django,安装最新drf
django3 ,这样没有任何问题
pip3.8 install djangorestframework --upgrade
ps:补充一点点东西:
-如果写了一个包,或app,想给别人用---》把你写的包,放到pypi上别人pip install 安装---》使用
from app01.views import BookView
from rest_framework.routers import SimpleRouter
router = SimpleRouter()
router.register('books', BookView, 'books')
urlpatterns = [
]
urlpatterns += router.urls
from .serializer import BookSerializer
from rest_framework.viewsets import ModelViewSet
class BookView(ModelViewSet):
queryset = Book.objects.all()
serializer_class = BookSerializer
from rest_framework import serializers
from .models import Book
class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = Book
fields = '__all__'
视图类
from rest_framework.views import APIView # APIView继承了djagno原来的View
from .serializer import BookSerializer
from rest_framework.response import Response
class BookView(APIView):
# 查询所有
def get(self, request):
book_list = Book.objects.all()
# drf提供了序列化类(先别关注)
ser = BookSerializer(instance=book_list, many=True) # 序列化
return Response({'code': 100, 'msg': '成功', 'result': ser.data})
def post(self, request):
ser = BookSerializer(data=request.data) # 反序列化
if ser.is_valid(): # 数据校验---》有些不合法的禁止
ser.save() # 保存到数据库中
return Response({'code': 100, 'msg': '成功'})
class BookDetailView(APIView):
# 查询单条
def get(self, request, pk):
book = Book.objects.filter(pk=pk).first()
ser = BookSerializer(instance=book, many=False) # 序列化
return Response({'code': 100, 'msg': '成功', 'result': ser.data})
# 修改一条
def put(self, request, pk):
book = Book.objects.filter(pk=pk).first()
ser = BookSerializer(instance=book, data=request.data) # 反序列化
if ser.is_valid(): # 数据校验---》有些不合法的禁止
ser.save() # 保存到数据库中
return Response({'code': 100, 'msg': '成功'})
def delete(self, request, pk):
Book.objects.filter(pk=pk).delete()
return Response({'code': 100, 'msg': '删除成功'})
from rest_framework.views import APIView # APIView继承了djagno原来的View
from .serializer import BookSerializer
from rest_framework.response import Response
class BookView(APIView):
# 查询所有
def get(self, request):
book_list = Book.objects.all()
# drf提供了序列化类(先别关注)
ser = BookSerializer(instance=book_list, many=True) # 序列化
return Response({'code': 100, 'msg': '成功', 'result': ser.data})
def post(self, request):
ser = BookSerializer(data=request.data) # 反序列化
if ser.is_valid(): # 数据校验---》有些不合法的禁止
ser.save() # 保存到数据库中
return Response({'code': 100, 'msg': '成功'})
class BookDetailView(APIView):
# 查询单条
def get(self, request, pk):
book = Book.objects.filter(pk=pk).first()
ser = BookSerializer(instance=book, many=False) # 序列化
return Response({'code': 100, 'msg': '成功', 'result': ser.data})
# 修改一条
def put(self, request, pk):
book = Book.objects.filter(pk=pk).first()
ser = BookSerializer(instance=book, data=request.data) # 反序列化
if ser.is_valid(): # 数据校验---》有些不合法的禁止
ser.save() # 保存到数据库中
return Response({'code': 100, 'msg': '成功'})
def delete(self, request, pk):
Book.objects.filter(pk=pk).delete()
return Response({'code': 100, 'msg': '删除成功'})
序列化类
from rest_framework import serializers
from .models import Book
class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = Book
fields = '__all__'
路由
urlpatterns = [
path('books/', BookView.as_view()),
path('books/<int:pk>/', BookDetailView.as_view()),
]
# cbv写法:
1 视图中写视图类,继承View,写跟请求方式同名的方法
class BookView(View):
def get(self,request):
return 四件套
2 在路径用写
path('books/', BookView.as_view())
# 如上写法,为什么能够执行
# 前置条件:前端请求,一旦路径匹配成功,就会执行 BookView.as_view()(request传入,)
# 入口在 BookView.as_view()--->执行结果---》View中有个as_view类的绑定方法
@classmethod
def as_view(cls, **initkwargs):
def view(request, *args, **kwargs):
self = cls(**initkwargs)
res=self.dispatch(request, *args, **kwargs)
return res
return view
# 执行结果是view 的内存地址: 请求来了,执行view(request)
path('books/', view)
# 执行 View类中的as_view方法中的内层的view函数,路由匹配成功,本质是在执行
self.dispatch(request, *args, **kwargs)
# self是谁的对象?BookView的对象
# 去BookView中dispatch,找不到,去父类,View中找到了
# View这个类的dispatch
def dispatch(self, request, *args, **kwargs):
# request.method.lower() 如果是get请求, ‘get’ 在这个列表里面
if request.method.lower() in self.http_method_names:
# handler=getattr(BookView的对象,'get')
# handler就是BookView类中的get方法
handler = getattr(self, request.method.lower())
else:
handler = self.http_method_not_allowed
# 执行 BookView类中的get方法 (request)
return handler(request, *args, **kwargs)
# 最终本质跟写fbv的执行流程一样
# 最终结论:什么请求方式,就会执行视图类中的什么方法
# 有了drf,后期都写CBV,都是继承APIView及其子类
# 执行流程:
-入口:path('books/', BookView.as_view())---》请求来了,执行BookView.as_view()(request)
-as_view 是谁的? APIView的as_view
@classmethod
def as_view(cls, **initkwargs):
# super()代指的是:父类对象 View类的对象
# View的as_view(**initkwargs)----》执行结果是view,是View类的as_view方法中的view
view = super().as_view(**initkwargs)
view=csrf_exempt(view) # 局部禁用csrf,
return view
-path('books/', View类的as_view中的view,只是去掉了csrf的认证)
-请求来了,执行 【View类的as_view中的view,只是去掉了csrf的认证(request)】
-执行:self.dispatch(request, *args, **kwargs), self要从根上找
-self.dispatch 是APIView的dispatch,源码如下
def dispatch(self, request, *args, **kwargs):
# request 是新的request, request是老的request
request = self.initialize_request(request, *args, **kwargs)
self.request = request
try:
# 执行了认证,权限和频率
self.initial(request, *args, **kwargs)
# 在执行视图类方法之前,去掉了csrf认证,包装了新的request,执行了认证频率和权限
#### 执行请求方式字符串对应的方法
if request.method.lower() in self.http_method_names:
handler = getattr(self, request.method.lower(),
self.http_method_not_allowed)
else:
handler = self.http_method_not_allowed
response = handler(request, *args, **kwargs)
except Exception as exc:
response = self.handle_exception(exc)
# 无论是在三大认证,还是视图类的方法中,出现错误,都会被异常捕获,统一处理
self.response = self.finalize_response(request, response, *args, **kwargs)
return self.response
# 总结:
1 以后只要继承APIView的所有视图类的方法,都没有csrf的校验了
2 以后只要继承APIView的所有视图类的方法 中的request是新的request了
3 在执行视图类的方法之前,执行了三大认证(认证,权限,频率)
4 期间除了各种错误,都会被异常捕获,统一处理
# 补充(装饰器语法糖):
fbv,局部禁用csrf,如何写?
@csrf_exempt
def index(request):
pass
本质原理是(装饰器本质):index=csrf_exempt(index)
作业
# 1 写完booke的剩余3个接口
# 2 按照我写的,照着敲(基于APIView的5个接口)
# 3 走一遍cbv和APIView的源码
# 高级:可以不写
-写一个装饰器,装饰在fbv上,这个fbv可以接受前端的编码格式可以是urlencoded,form-data,json,取数据,都是从request.data中取
######### 1 作业讲解############
def load_json(func):
def inner(request, *args, **kwargs):
try:
request.data = json.loads(request.body) # 如果是json格式,就成功;如果是其他格式,直接就报错了
except Exception as e:
request.data = request.POST
res = func(request, *args, **kwargs)
return res
return inner
@load_json
def books(request):
# post提交数据,urlencoded,form-data,json
print(request.data)
print(request.FILES)
return JsonResponse({'code': 100, 'msg': '成功'})
GitHubCopilot是一个AI代码合成器,并不是搜索引擎:它提出的绝大多数代码建议都是新生成的,此前从未出现过。简而言之,这就是未来。在项目开发中,优秀的代码自动补全工具可以提升工作效率。然而,传统的IDE基本都使用搜索方法进行补全,在一些场景下效果不佳。今日,GitHub和OpenAI联合发布了新的AI代码补全工具GitHubCopilot,并展示了技术预览版。该工具可以在VSCode编辑器中自动完成代码片段,这也是OpenAI接受微软10亿美元投资以来的首个重大成果。目前,GitHubCopilot项目还只是严格的技术预览版,用户可以在主页注册报名,将有机会访问试用。GitHubCopilot注册地址:https://github.com/features/copilot/signup对于GitHub和OpenAI推出的这款全新AI代码补全工具,网友们给出了极高的评价。下面这位用户大致可以代表大多数试用者的心声。ta表示:「我使用Alpha版两周了,Copilot似乎能够准确地知道我接下来要输入的内容,这令我大受震撼。有时它甚至建议我要查找的内容,例如选择随机十六进制随机码的
前一段时间给大家简单介绍了Scala以及Scala的环境安装,还没看的小伙伴可以先去看一看,把环境配置好。Scala快速入门简介——(一) Scala之开发环境安装——(二)一定要先去看这两篇,配置好环境,才可以进行操作哦!!!!!!1、scala解释器后续我们会使用scala解释器来学习scala基本语法,scala解释器像Linux命令一样,执行一条代码,马上就可以让我们看到执行结果,用来测试比较方便。启动scala解释器要启动scala解释器,只需要以下几步: 按住windows键+r 输入scala即可复制执行scala代码在scala的命令提示窗口中输入println(“hello,world”),回车执行退出解释器在scala命令提示窗口中执行:quit,即可退出解释器2、声明变量语法格式Java变量定义inta=0;复制在scala中,可以使用val或者var来定义变量,语法格式如下:val/var变量标识:变量类型=初始值复制其中 val定义的是不可重新赋值的变量 var定义的是可重新赋值的变量 scala中定义变量类型写在变量名后面 scala的语
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「K8S生态周报」内容主要包含我所接触到的K8S生态相关的每周值得推荐的一些信息。欢迎订阅知乎专栏「k8s生态」。1Kindv0.6.1发布本周KindKubernetesInDocker发布了v0.6.1版本,这是对v0.6.0的一个小patch版本,主要变更如下:修复containerd在多controlplane节点集群下的配置;修正了v1alpha4API中的protocol和propagation配置;重新推送了镜像,v0.6.0发布的时候忘记把CNI的镜像给预加载到Node镜像中了。现在的默认镜像是kindest/node:v1.16.3@sha256:70ce6ce09bee5c34ab14aec2b84d6edb260473a60638b1b095470a3a0f95ebec另外:Kind的Node镜像在DockerHub上的下载量超过了500K+,也说明其正在被广泛使用。(查看了下我自己发布的镜像中,下载量最多的也才只有50K+)恭喜Kind!2containerdv1.3.2发布这是containerd在v1.3系列的第二个patch版本。此版本主要的修复内容如下:
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阿里云上的rds的隔离级别是readcommitted,而不是原生mysql的“可重复读(repeatable-read)”,他们是基于什么原因这样设置的? showvariableslike'transaction_isolation'; --结果如下 Variable_nameValue transaction_isolationREAD-COMMITTED复制 我们都知道: 提交读(不可重复读)和可重复读的区别在于: - 提交读 : 在本事务未提交之前其他事务的增删改操作提交后会影响读的结果。 读的是最新结果 。 - 可重复读 :在读的过程中数据始终是事务启动时的数据状态,未提交之前其他事物的增删改操作提交后都不会影响读的结果。 读的是快照结果 也就是说,readcommitted隔离级别下,同一个事务中,多次读取数据,可能是不一样的, 因为数据有可能已经
目前主流的Vue, React 等单页项目中build把所有开发遇到的代码打包在一起形成一个js和一个css,服务器请求, 然后加载js, css 等依赖进行渲染. 因此会经常遇到,个人写的项目,打开十分缓慢,需要加载很长时间才能加载完毕. 就算不是白屏,做了loading处理 但还是会很影响体验 排除服务器带宽实在太低, 服务器压力实在太大,文件的大小是速度的第一影响. gzip打包 gzip打包很好理解. 请求的东西可以通过压缩的方式, 到了客户端再解压 采用nginx即可 配置方案 gzipon; gzip_buffers324k; gzip_comp_level6; gzip_min_length200;gzip_typestext/csstext/xmltext/plaintext/javascriptapplication/jsonapplication/javascriptapplication/x-javascriptap
目录http请求后需关闭句柄解析请求参数中带”;“,解析出错时区map顺序遍历gorutine使用注意 http请求后需关闭句柄 大量请求没有关闭,会造成go的内存泄露。这也是平时编码习惯没有养成,需谨记。 务必请求后释放资源: response.Body.Close() 复制 解析请求参数中带”;“,解析出错 http://tj-adc.wtzw.com/click?source=wolong12;123344&project=reader_free&callback=__CALLBACK_URL__&channel=qi-guanfang_hc&ua=Dalvik%5C/2.1.0%20%28Linux;%20U;%20Android%209;%20V1813BA%20Build%5C/PKQ1.181030.001%29 复制 解析请求的时候发现ua参数“;”开始之后的字符串都被过滤了。 查看net/url包的源码, ... key:=query ifi:=strings.IndexAny(key,"&;");i>=0{ key,q
一、题目大意 给定一个二叉搜索树的根节点root和一个值key,删除二叉搜索树中的key对应的节点,并保证二叉搜索树的性质不变。返回二叉搜索树(有可能被更新)的根节点的引用。 一般来说,删除节点可分为两个步骤: 首先找到需要删除的节点; 如果找到了,删除它。 示例1: 输入:root=[5,3,6,2,4,null,7],key=3 输出:[5,4,6,2,null,null,7] 解释:给定需要删除的节点值是3,所以我们首先找到3这个节点,然后删除它。 一个正确的答案是[5,4,6,2,null,null,7],如下图所示。 另一个正确答案是[5,2,6,null,4,null,7]。 示例2: 输入:root=[5,3,6,2,4,null,7],key=0 输出:[5,3,6,2,4,null,7] 解释:二叉树不包含值为0的节点 示例3: 输入:root=[],key=0 输出:[] 提示: 节点数的范围[0,104]. -105<=Node.val<=105 节点值唯一 root是合法的二叉搜索树 -105<=
警告 在执行测试项目时,多次使用并修改此文件,部分地方没有及时更新.如果问题请联系487008159更正. 必看 项目:fabric-samples 工作目录:~/go/src/github.com/hyperledger/fabric-samples/test-network 辅助脚本 身份环境变量 组织1 env-org1.sh #!/bin/bash exportFABRIC_CFG_PATH=$PWD/../config/ exportCORE_PEER_TLS_ENABLED=true exportCORE_PEER_LOCALMSPID="Org1MSP" exportCORE_PEER_TLS_ROOTCERT_FILE=${PWD}/organizations/peerOrganizations/org1.example.com/peers/peer0.org1.example.com/tls/ca.crt exportCORE_PEER_MSPCONFIGPATH=${PWD}/organizations/peerOrganizations/org1.exam
由于单位要做工作流所以研究了几个工作流引擎,其中包括Activiti/camunda/Flowable/Jbpmn重点对比下Activiti/camunda/Flowable三个框架,因为这三个框架同宗同源,几乎都是从Jbpm4之后衍生出来的。我们项目中主要用了camundahttps://camunda.com/https://www.activiti.org/https://flowable.com/open-source/每个引擎都有工作流的画图,启动,用户,和接口。上面几个引擎基本都是java的。我们的想法是利用camunda跑基本的任务,然后在这个任务上挂自己的属性,比如说文档,然后当用户登录,看我的任务的时候可以看到以前都填写过什么文档,我现在需要填写什么文档。所以就出现了模型和任务,这是在后台定义的,模型采用的是单继承的类,任务可以使用这些模型类。本身任务也是一个模型,这样一个任务就可以挂许多文档了。说到工作流本身,每个工作流都有自己的restapi,就是http协议的接口,可以启动工作流,查看工作流。中间层和工作流交互就是用的这些restapi。每一个工作流引擎都有一个