Flask博客實戰 - 使用 WTForms 進行表

Flask博客實戰 - 使用 WTForms 進行表單驗證

一章節我們通過在html中直接編寫表單的方式進行數據傳遞，并且在視圖中對前端傳遞的數據進行了簡單的認證，但是如果把驗證數據的代碼與邏輯混合在一起，將使得視圖的代碼不夠清晰，并且難以維護，稍加疏忽就會產生驗證漏洞，如果細心的同學其實可以發現，在之前的登錄注冊中我們一直沒有對空表單進行驗證，當然這是我故意為之，但如果在生產環境，這將是一個災難的開始，所以，在編程中無論是前端還是后端都要求要對數據進行驗證，作為后端，更要保持一種永遠不相信前端傳遞數據的態度去做數據校驗。

本章節我們將使用Flask官方推薦的Flask-WTF擴展來重構我們的登錄注冊表單！

關于Flask-WTF

Flask-WTF是Flask 和 WTForms 的簡單集成，包括 CSRF、文件上傳和 reCAPTCHA。

安裝Flask-WTF：

pip install Flask-WTF

創建登錄注冊表單類

在app/auth/目錄下新建一個forms.py的文件,所有的表單驗證代碼都放到這個文件當中！

構建登錄表單

from flask_wtf import FlaskForm
from wtforms import StringField, PasswordField
from wtforms.validators import DataRequired, Length, ValidationError, EqualTo
from werkzeug.security import check_password_hash
from .models import User

class LoginForm(FlaskForm):
    # 登錄表單

    def qs_username(username):
        # 對該字段進行在傳遞之前處理
        u=f'{username}123456'
        print(u)
        return username

    username=StringField('username', validators=[
        DataRequired(message="不能為空"), 
        Length(max=32, message="不符合字數要求！")
        ], filters=(qs_username,))
    password=PasswordField('password', validators=[
        DataRequired(message="不能為空"),
        Length(max=32, message="不符合字數要求！")
        ])

    def validate_username(form, field):
        user=User.query.filter_by(username=field.data).first()
        if user is None:
            error='該用戶不存在！'
            raise ValidationError(error)
        elif not check_password_hash(user.password, form.password.data):
            raise ValidationError('密碼不正確')

代碼詳解：

class LoginForm(FlaskForm): 創建了一個登錄表單類，繼承了FlaskForm類

StringField, PasswordField

這些都是wtforms內置的字段，負責呈現和數據轉換。

官方文檔：https://wtforms.readthedocs.io/en/3.0.x/fields/

他繼承自Filed的基類，其中有一些比較重要的參數我們大概在這里理解一下！

第一個字符串其實是該類的label參數，字段的標簽，也就是轉換到html中的label!

validators傳入對該字段的一些驗證器，在提交數據之前對數據進行驗證！

filters這個參數比較特殊，官方文檔并沒有對其詳細說明，只說是篩選器，其實怎么說就是在額外的方法中對該字段的值提前處理過濾，元組中的每個值都是一個回調函數，函數不需要傳入括號，但這個回調函數默認有一個參數，這個參數就是本身該字段的值，所以在定義該函數時就必須傳入一個參數！例如：我們定義username之前定義的這個方法！

def qs_username(username):
    # 對該字段進行在傳遞之前處理
    u=f'{username}123456'
    print(u)
    return username

備注：必須返回處理后的這個參數，否則會觸發DataRequired驗證器，后端獲取不到該表單的值！

DataRequired, Length 這是內置的驗證器，第一個是驗證字段是否為空，第二個Length是驗證輸入長度，當然內置的還有很多，這里就不一一列舉，具體我們可參考文檔！

官方文檔： https://wtforms.readthedocs.io/en/3.0.x/validators/#custom-validators

自定義驗證用戶名和密碼

在之前的視圖函數中我們對用戶名和密碼都做了校驗，現在我們需要把驗證的代碼全部移動到表單類中，代碼如下：

def validate_username(form, field):
    user=User.query.filter_by(username=field.data).first()
    if user is None:
        error='該用戶不存在！'
        raise ValidationError(error)
    elif not check_password_hash(user.password, form.password.data):
        raise ValidationError('密碼不正確')

validate_username(form, field)

這個函數的寫法是固定的validate_{filed},validate_后邊的filed是指你需要驗證的某個字段名，比如我們這個驗證，他主要就是對username字段進行驗證，這個函數中參數的filed就是這個字段，通過field.data就可以獲取到usernam的值。form參數則指代的是整個表單，可以用form.{filed}.data的方式獲取表單類中某個具體字段的值！

構建注冊表單

當了解了登錄表單后，我們完全就可以參照登錄表單去實現注冊表單，代碼如下：

路徑：app/auth/forms.py

class RegisterForm(FlaskForm):
    # 注冊表單
    username=StringField('username', validators=[
        DataRequired(message="不能為空"), 
        Length(min=2, max=32, message="超過限制字數！")
        ])
    password=PasswordField('password', validators=[
        DataRequired(message="不能為空"),
        Length(min=2, max=32, message="超過限制字數！"),
        EqualTo('password1', message='兩次密碼輸入不一致！')
        ])
    password1=PasswordField('password1')

    def validate_username(form, field):
        user=User.query.filter_by(username=field.data).first()
        if user is not None:
            error='該用戶名稱已存在！'
            raise ValidationError(error)

這里唯一需要注意的是兩次密碼是否輸入一致，我們用了一個內置的驗證器EqualTo,使用方式可完全參照代碼，他會自動校驗password和password1輸入的值是否一致！

重構登錄和注冊視圖

路徑：app/auth/views/auth.py

from ..forms import LoginForm, RegisterForm

@bp.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():
    # 登錄視圖
    # form=LoginForm(meta={'csrf': False}) # 禁用csrf
    form=LoginForm()
    if form.validate_on_submit():
        user=auth.User.query.filter_by(username=form.username.data).first()
        session.clear()
        session['user_id']=user.id
        return redirect(url_for('index'))
    return render_template('login.html', form=form)


@bp.route('/register', methods=['GET', 'POST'])
def register():
    # 注冊視圖
    form=RegisterForm()
    if form.validate_on_submit():
        user=auth.User(username=form.username.data, password=generate_password_hash(form.password.data))
        db.session.add(user)
        db.session.commit()
        session.clear()
        session['user_id']=user.id
        return redirect(url_for('index'))
    return render_template('register.html', form=form)

1、首先從forms.py中引入了我們定義的登錄（LoginForm）和注冊（RegisterForm）表單類！

2、form=RegisterForm() 實例化表單類

3、if form.validate_on_submit(): 驗證前端傳遞的數據是否有效，并且會自動判斷是POST請求還是GET請求！

4、數據驗證通過則進入之后的邏輯，未驗證通過則返回我們在表單類中傳入的驗證提示！

模板中調用驗證信息

我們以調用username字段的驗證提示為例，在模板中加入這段代碼即可獲得錯誤提示！

<!-- 表單驗證 -->
{% if form.username.errors %}
<b-message type="is-danger">
    <ul class="errors">
        {% for error in form.username.errors %}
            <li>{{ error }}</li>
        {% endfor %}
    </ul>
</b-message>
{% endif %}

重構登錄注冊html模板

路徑：app/auth/templates/login.html 以登陸表單為例，代碼如下：

{% block auth_form %}
    <form action="" method="post" style="margin-top: 40%;" class="box">
        <div class=" has-text-centered mb-3">
          <p class=" subtitle">登錄</p>
          <h1 class="title">FlaskBlog</h1>
        </div>
        {{ form.csrf_token }}
        <!-- 消息閃現 -->
        {% with messages=get_flashed_messages() %}
        <b-message type="is-danger">
          {% if messages %}
          <ul class=flashes>
            {% for message in messages %}
            <li>{{ message }}</li>
            {% endfor %}
          </ul>
          {% endif %}
        </b-message>
        {% endwith %}

        <!-- 表單驗證 -->
        {% if form.username.errors %}
        <b-message type="is-danger">
          <ul class="errors">
            {% for error in form.username.errors %}
            <li>{{ error }}</li>
            {% endfor %}
          </ul>
        </b-message>
        {% endif %}

        <div class="field">
          <p class="control has-icons-left has-icons-right">
            {{ form.username(class='input', placeholder='Username') }}
            <span class="icon is-small is-left">
              <i class="fas fa-envelope"></i>
            </span>
            <span class="icon is-small is-right">
              <i class="fas fa-check"></i>
            </span>
          </p>
        </div>
        <div class="field">
          <p class="control has-icons-left">
            {{ form.password(class='input', placeholder='Password') }}
            <span class="icon is-small is-left">
              <i class="fas fa-lock"></i>
            </span>
          </p>
        </div>
        <div class="field">
          <p class="control">
            <input class="button is-success is-fullwidth" type="submit" value="Login">
          </p>
        </div>
      </form>
    {% endblock auth_form %}

{{ form.csrf_token }} 隱式的創建一個csrftoken的表單

{{ form.username(class='input', placeholder='Username') }} 這樣就可以直接獲得一個表單html并自動渲染，向該表單增加書香的方式就是像代碼中這樣傳入參數和值即可，當然也可以提前在表單類中定義！

剩下的注冊表單，就當是給大家留作的一個作業，大家自行去參照登錄表單完善重構一下，加油哦！我相信你可以！

到這里我們的表單驗證就大概了解了，之后的章節就是基本的增刪改查以及表單驗證，都是基于我們這些章節學習的知識點，所以之后的章節就不會過多的去講解每行代碼的意思，重心放在邏輯的展示上，如果基礎較差的同學，到這里，可以去反復的把前邊所有章節的內容去練習，寫代碼其實就是寫的多了就會了，也就理解了，練習練習再練習！

者：俊欣

來源：關于數據分析與可視化

今天小編帶領大家用Python自制一個自動生成探索性數據分析報告這樣的一個工具，大家只需要在瀏覽器中輸入url便可以輕松的訪問，如下所示

第一步

首先我們導入所要用到的模塊，設置網頁的標題、工具欄以及logo的導入，代碼如下

from st_aggrid import AgGrid
import streamlit as st
import pandas as pd
import pandas_profiling
from streamlit_pandas_profiling import st_profile_report
from pandas_profiling import ProfileReport
from  PIL import Image

st.set_page_config(layout='wide') #Choose wide mode as the default setting

#Add a logo (optional) in the sidebar
logo=Image.open(r'wechat_logo.jpg')
st.sidebar.image(logo,  width=120)

#Add the expander to provide some information about the app
with st.sidebar.expander("關于這個項目"):
     st.write("""
        該項目是將streamlit和pandas_profiling相結合，在您上傳數據集之后自動生成相關的數據分析報告，當然該項目提供了兩種模式 全量分析還是部分少量分析，這里推薦用部分少量分析，因為計算量更少，所需要的時間更短，效率更高
     """)

#Add an app title. Use css to style the title
st.markdown(""" <style> .font {                                          
    font-size:30px ; font-family: 'Cooper Black'; color: #FF9633;} 
    </style> """, unsafe_allow_html=True)
st.markdown('<p class="font">請上傳您的數據集，該應用會自動生成相關的數據分析報告</p>', unsafe_allow_html=True)

output

上傳文件以及變量的篩選

緊接的是我們需要上傳csv文件，代碼如下

uploaded_file=st.file_uploader("請上傳您的csv文件: ", type=['csv'])

我們可以選擇針對數據集當中所有的特征進行一個統計分析，或者只是針對部分的變量來一個數據分析，代碼如下

if uploaded_file is not None:
     df=pd.read_csv(uploaded_file)
     option1=st.sidebar.radio(
          '您希望您的數據分析報告中包含哪些變量呢',
          ('所有變量', '部分變量'))

     if option1=='所有變量':
          df=df

     elif option1=='部分變量':
          var_list=list(df.columns)

要是用戶勾選的是部分變量，只是針對部分變量來進行一個分析的話，就會彈出來一個多選框來供用戶選擇，代碼如下

var_list=list(df.columns)
option3=st.sidebar.multiselect(
     '篩選出您希望在數據分析報告中包含的變量',
     var_list)
df=df[option3]

用戶可以挑選到底是“簡單分析”或者是“完整分析”，要是勾選的是“完整分析”的話，會跳出相應的提示，提示“完整分析”由于涉及到更加復雜的計算操作，耗時更加地長，要是遇到大型的數據集，還會有計算失敗的情況出現

 option2=st.sidebar.selectbox(
      '篩選模式，完整分析還是簡單分析',
      ('簡單分析', '完整分析'))

 if option2=='完整分析':
      mode='complete'
      st.sidebar.warning(
           '完整分析由于涉及到更加復雜的計算操作，耗時更加地長，要是遇到大型的數據集，還會有計算失敗的情況出現，這里推薦使用簡單分析')
 elif option2=='簡單分析':
      mode='minimal'
      grid_response=AgGrid(
           df,
           editable=True,
           height=300,
           width='100%',
      )

      updated=grid_response['data']
      df1=pd.DataFrame(updated)

當用戶點擊“生成報告”的時候就會自動生成一份完整的數據分析報告了，代碼如下

if st.button('生成報告'):
        if mode=='complete':
            profile=ProfileReport(df,
                title="User uploaded table",
                progress_bar=True,
                dataset={
                    "簡介": '歡迎關注公眾號：關于數據分析與可視化',
                    "作者": '俊欣',
                    "時間": '2022.05'
                })
            st_profile_report(profile)
        elif mode=='minimal':
            profile=ProfileReport(df1,
                minimal=True,
                title="User uploaded table",
                progress_bar=True,
                dataset={
                    "簡介": '歡迎關注公眾號：關于數據分析與可視化',
                    "作者": '俊欣',
                    "時間": '2022.05'
                })
            st_profile_report(profile)

最后出來的結果如下，這里再來顯示一遍

取網頁圖片的基本流程是：

1 使用urllib.request模板請求返回網頁文本；

2 從網頁文本中使用正則表達式篩選出img src地址（返回一個全部src的列表）；

3 圖片文件逐一檢索或復制；

代碼：

運行效果：

附代碼1：

import re
import urllib.request
import os
#1 抓取網頁
#url='http://www.kgc.cn/list'
url='http://www.ttpaihang.com/vote/rank.php?voteid=1410&page=2'
req=urllib.request.urlopen(url)
buf=req.read()
req.close()
#2 獲取圖片地址
i=url.find("/",9) # 本句及下面三句截取url的前半截
url2=url
if i > 0 :
....url2=url[:i]
#buf=buf.decode('UTF-8')
buf=buf.decode('gb2312')
#listurl=re.findall(r'http:.[^"]+\.jpg',buf)
listurl=re.findall(r'img src=.[^"]+\.jpg',buf)
for i in range(len(listurl)):.... # 把字符img src="去掉
....listurl[i]=listurl[i].replace('img src="',"")
....if not re.match("http",listurl[i]):
........listurl[i]=url2 + listurl[i]
....print(listurl[i])
#3 抓取圖片并保存到本地
i=0
fpath="D:\pic2\"
if not os.path.isdir(fpath):
....os.mkdir(fpath)
for url in listurl:
....f=open(fpath + str(i)+'.jpg','wb')
....req=urllib.request.urlopen(url)
....buf=req.read()
....f.write(buf)
....f.close()
....i+=1
........

附代碼2（寫成函數的形式）

import re .... .... .... .... # 正則表達式
import urllib.request .... .... # 從服務器請求返回資源
import os .... .... .... .... # 文件和目錄操作
import socket .... .... .... .... # 套接字操作
#socket.setdefaulttimeout(20)....................# 設置socket層的超時時間為20秒
def gethtml(url): #1 抓取網頁html內容
....with urllib.request.urlopen(url) as req:
........buf=req.read()
........return buf
def getImg(buf,codec,fpath): #2 從html篩選圖片地址到list
....i=url.find("/",9)............................ # 本句及下面三句截取url的前半截
....url2=url
....if i > 0 :
........url2=url[:i]
....buf=buf.decode(codec)
....
....reg=r'img src="(.+?\.jpg)"'....#正則表達式，得到圖片地址
....#listurl=re.findall(r'http:.[^"]+\.jpg',buf)
....#listurl=re.findall(r'img src=.[^"]+\.jpg',buf)
....listurl=re.findall(reg,buf)
....print("準備下載圖片數量：",len(listurl))
....for i in range(len(listurl)):................
........#listurl[i]=listurl[i].replace('img src="',"") # 把字符img src="去掉
........if not re.match("http",listurl[i]):
............listurl[i]=url2 + listurl[i]
........print(listurl[i])
............#3 抓取圖片并保存到本地
....i=0
....
....if not os.path.isdir(fpath):
........os.mkdir(fpath)
....'''
....for imgurl in listurl:
........urllib.request.urlretrieve(imgurl,fpath + str(i)+'.jpg')
........i+=1
....'''#下面的操作方式要快一點
....for imgurl in listurl:
........f=open(fpath + str(i)+'.jpg','wb') # 新建空白圖片文件
........req=urllib.request.urlopen(imgurl) # 獲取網頁圖片文件
........buf=req.read().... .... .... # 讀取網站上圖片文件內容
........f.write(buf).... .... .... # 將網站上圖片內容寫入新建的圖片文件
........f.close()
........i+=1
# 四處內容需要確認：1 網頁url； .... ....2 網頁編碼UTF-8或gb2312;
#................ 3 圖片擴展名jpg或png（兩處）; 4 保存的文件夾
#url='http://www.kgc.cn/list'
url='http://www.ttpaihang.com/vote/rank.php?voteid=1410&page=3'
buf=gethtml(url)
#codec='UTF-8'
codec='gb2312'
fpath="D:\pic4\"
print(getImg(buf,codec,fpath))

－End－

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