基本映射
映射使用在根据不同URLs请求来产生相对应的返回内容.Bottle使用route() 修饰器来实现映射.
from bottle import route, run @route('/hello') def hello(): return "Hello World!" run() # This starts the HTTP server
运行这个程序,访问http://localhost:8080/hello将会在浏览器里看到 "Hello World!".
GET, POST, HEAD, ...
这个射装饰器有可选的关键字method默认是method='GET'. 还有可能是POST,PUT,DELETE,HEAD或者监听其他的HTTP请求方法.
from bottle import route, request @route('/form/submit', method='POST') def form_submit(): form_data = request.POST do_something(form_data) return "Done"
动态映射
你可以提取URL的部分来建立动态变量名的映射.
@route('/hello/:name') def hello(name): return "Hello %s!" % name
默认情况下, 一个:placeholder会一直匹配到下一个斜线.需要修改的话,可以把正则字符加入到#s之间:
@route('/get_object/:id#[0-9]+#') def get(id): return "Object ID: %d" % int(id)
或者使用完整的正则匹配组来实现:
@route('/get_object/("Object ID: %d" % int(id)
正如你看到的,URL参数仍然是字符串, 即使你正则里面是数字.你必须显式的进行类型强制转换.
@validate() 装饰器
Bottle 提供一个方便的装饰器validate() 来校验多个参数.它可以通过关键字和过滤器来对每一个URL参数进行处理然后返回请求.
from bottle import route, validate # /test/validate/1/2.3/4,5,6,7 @route('/test/validate/:i/:f/:csv') @validate(i=int, f=float, csv=lambda x: map(int, x.split(','))) def validate_test(i, f, csv): return "Int: %d, Float:%f, List:%s" % (i, f, repr(csv))
你可能需要在校验参数失败时抛出ValueError.
返回文件流和JSON
WSGI规范不能处理文件对象或字符串.Bottle自动转换字符串类型为iter对象.下面的例子可以在Bottle下运行, 但是不能运行在纯WSGI环境下.
@route('/get_string') def get_string(): return "This is not a list of strings, but a single string" @route('/file') def get_file(): return open('some/file.txt','r')
字典类型也是允许的.会转换成json格式,自动返回Content-Type: application/json.
@route('/api/status') def api_status(): return {'status':'online', 'servertime':time.time()}
你可以关闭这个特性:bottle.default_app().autojson = False
Cookies
Bottle是把cookie存储在request.COOKIES变量中.新建cookie的方法是response.set_cookie(name, value[, **params]). 它可以接受额外的参数,属于SimpleCookie的有有效参数.
from bottle import response response.set_cookie('key','value', path='/', domain='example.com', secure=True, expires=+500, ...)
设置max-age属性(它不是个有效的Python参数名) 你可以在实例中修改 cookie.SimpleCookie in response.COOKIES.
from bottle import response response.COOKIES['key'] = 'value' response.COOKIES['key']['max-age'] = 500
模板
Bottle使用自带的小巧的模板.你可以使用调用template(template_name, **template_arguments)并返回结果.
@route('/hello/:name')
def hello(name):
return template('hello_template', username=name)
这样就会加载hello_template.tpl,并提取URL:name到变量username,返回请求.
hello_template.tpl大致这样:
<h1>Hello {{username}}</h1> <p>How are you"htmlcode">%header = 'Test Template' %items = [1,2,3,'fly'] %include http_header title=header, use_js=['jquery.js', 'default.js'] <h1>{{header.title()}}</h1> <ul> %for item in items: <li> %if isinstance(item, int): Zahl: {{item}} %else: %try: Other type: ({{type(item).__name__}}) {{repr(item)}} %except: Error: Item has no string representation. %end try-block (yes, you may add comments here) %end </li> %end </ul> %include http_footerKey/Value数据库
Bottle(>0.4.6)通过bottle.db模块变量提供一个key/value数据库.你可以使用key或者属性来来存取一个数据库对象.调用 bottle.db.bucket_name.key_name和bottle.db[bucket_name][key_name].
只要确保使用正确的名字就可以使用,而不管他们是否已经存在.
存储的对象类似dict字典, keys和values必须是字符串.不支持 items() and values()这些方法.找不到将会抛出KeyError.
持久化对于请求,所有变化都是缓存在本地内存池中. 在请求结束时,自动保存已修改部分,以便下一次请求返回更新的值.数据存储在bottle.DB_PATH文件里.要确保文件能访问此文件.
Race conditions一般来说不需要考虑锁问题,但是在多线程或者交叉环境里仍是个问题.你可以调用 bottle.db.save()或者botle.db.bucket_name.save()去刷新缓存,但是没有办法检测到其他环境对数据库的操作,直到调用bottle.db.save()或者离开当前请求.
Example
from bottle import default_app, run app = default_app() newapp = YourMiddleware(app) run(app=newapp)from bottle import route, db @route('/db/counter') def db_counter(): if 'hits' not in db.counter: db.counter.hits = 0 db['counter']['hits'] += 1 return "Total hits: %d!" % db.counter.hits使用WSGI和中间件
bottle.default_app()返回一个WSGI应用.如果喜欢WSGI中间件模块的话,你只需要声明bottle.run()去包装应用,而不是使用默认的.
默认default_app()工作
Bottle创建一个bottle.Bottle()对象和装饰器,调用bottle.run()运行. bottle.default_app()是默认.当然你可以创建自己的bottle.Bottle()实例.
from bottle import Bottle, run mybottle = Bottle() @mybottle.route('/') def index(): return 'default_app' run(app=mybottle)发布
Bottle默认使用wsgiref.SimpleServer发布.这个默认单线程服务器是用来早期开发和测试,但是后期可能会成为性能瓶颈.
有三种方法可以去修改:
- 使用多线程的适配器
- 负载多个Bottle实例应用
- 或者两者
多线程服务器
最简单的方法是安装一个多线程和WSGI规范的HTTP服务器比如Paste, flup, cherrypy or fapws3并使用相应的适配器.
from bottle import PasteServer, FlupServer, FapwsServer, CherryPyServer bottle.run(server=PasteServer) # Example如果缺少你喜欢的服务器和适配器,你可以手动修改HTTP服务器并设置bottle.default_app()来访问你的WSGI应用.
def run_custom_paste_server(self, host, port): myapp = bottle.default_app() from paste import httpserver httpserver.serve(myapp, host=host, port=port)多服务器进程
一个Python程序只能使用一次一个CPU,即使有更多的CPU.关键是要利用CPU资源来负载平衡多个独立的Python程序.
单实例Bottle应用,你可以通过不同的端口来启动(localhost:8080, 8081, 8082, ...).高性能负载作为反向代理和远期每一个随机瓶进程的新要求,平衡器的行为,传播所有可用的支持与服务器实例的负载.这样,您就可以使用所有的CPU核心,甚至分散在不同的物理服务器之间的负载。.
但也有点缺点:
- 多个Python进程里不能共享数据.
- 同一时间可能需要大量内存来运行Python和Bottle应用和副本.
最快的一个负载是pound当然其他一些HTTP服务器同样可以做的很好.
不久我会加入lighttpd和Apache使用.
Apache mod_wsgi
发布你的应用当然不是用Bottle自带的方法,你可以再Apache server使用 mod_wsgi模板和Bottles WSGI接口.
你需要建立app.wsgi文件并提供 application对象.这个对象是用使用mod_wsgi启动你的程序并遵循WSGI规范可调用.
# /var/www/yourapp/app.wsgi import bottle # ... add or import your bottle app code here ... # import myapp application = bottle.default_app() # Do NOT use bottle.run() with mod_wsgi
Apache配置可能如下:
<VirtualHost *> ServerName example.com WSGIDaemonProcess yourapp user=www-data group=www-data processes=1 threads=5 WSGIScriptAlias / /var/www/yourapp/app.wsgi <Directory /var/www/yourapp> WSGIProcessGroup yourapp WSGIApplicationGroup %{GLOBAL} Order deny,allow Allow from all </Directory> </VirtualHost>
Google AppEngine
import bottle from google.appengine.ext.webapp import util # ... add or import your bottle app code here ... # import myapp # Do NOT use bottle.run() with AppEngine util.run_wsgi_app(bottle.default_app())
CGI模式
运行缓缓,但可以正常工作.
import bottle # ... add or import your bottle app code here ... bottle.run(server=bottle.CGIServer)
Python
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新动态
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]