Flask-6 用戶登錄認證

示：本篇文章內容推薦使用電腦瀏覽器查閱。

1. 什么是Flask-Bcrypt ?

Flask-Bcrypt是一個Flask擴展，它為你的應用提供了bcrypt散列功能。密碼等敏感數據必須被保護起來，而bcrypt正是一個值得推薦的選擇。

2. 如何使用Flask-Bcrypt?

在命令行中執行pip install flask-bccrypt進行安裝:

測試使用flask-bccrypt：

>>> from flask_bcrypt import Bcrypt
>>> bcrypt=Bcrypt()
>>> bcrypt.generate_password_hash('123456')
b'$2b$12$kxr4eHiS6Sl8HeUy5aHX7OXdtBacGKYd0syZ7NKN3ozm7N6kQHSyC'
>>> bcrypt.generate_password_hash('123456').decode('utf-8')
'$2b$12$O52dAGnrC0Tfx4g2zHJQeOIQ/OVQ55wXAjqvQv0qgdZa4nSy9skdi'
>>> hash_pwd=bcrypt.generate_password_hash('123456').decode('utf-8')
>>> bcrypt.check_password_hash(hash_pwd,'123456')
True
>>> bcrypt.check_password_hash(hash_pwd,'6654wedd')
False
>>>

3. 什么是Flask-Login ?

Flask-Login 為 Flask 提供了用戶會話管理。它處理了日常的登入，登出并且長時間記住用戶的會話。

4. 如何使用Flask-Login?

在命令行中執行pip install flask-login進行安裝:

接下來修改文件夾flaskblog中__init__.py，導入flask-bccrypt、flask-login相關模塊：

修改文件夾flaskblog中forms.py，添加方法驗證用戶名和郵箱注冊的時候是不是已經存在：

修改文件夾flaskblog中models.py，讓用戶類繼承flask-login中的UserMixin類，能夠使用繼承過來的屬性和方法，添加登錄用戶查詢方法：

改文件夾flaskblog中routes.py，修改注冊和登錄方法，添加退出登錄方法、賬戶信息方法：

在文件夾flaskblog\templates中添加account.html賬戶信息頁面：

修改文件夾flaskblog\templates\layout.html，添加賬戶信息、退出登錄導航html代碼：

然后我們在文件夾Flask_Blog打開命令行cmd，運行python run.py，訪問http://127.0.0.1:5000/：

點擊右上角注冊鏈接，輸入信息后提交：

驗證通過后：

輸入錯誤的郵箱和密碼，提示錯誤信息登錄失敗：

輸入正確的用戶名密碼，登錄成功：

點擊帳號信息導航，顯示賬戶內容：

注冊頁面輸入已經注冊過的用戶名和密碼，給出提示信息：

當我們退出登錄后，直接訪問http://127.0.0.1:5000/accout 賬戶信息地址，會直接跳轉到登錄頁，輸入賬戶號密碼后自動跳轉到賬戶信息頁面：

今天就到這里，我們下節內容見！

關注公號yale記

下面的是我的公眾號二維碼圖片，歡迎關注。

==sqlalchemy創建的數據模型中：

1 字段是類屬性【模型中定義的字段是類屬性，表單中定義的字段也是類字段】

2 若數據庫不支持bool類型，則sqlalchemy會自動將bool轉成0和1

3 若不顯示指明表名，則表名為模型名的小寫

4 sqlalchemy默認的__init__會將定義的類屬性作為__init__的關鍵字參數

===查詢語句：User是類名，不是實例名

1 User.query.all()

2 User.query.limit(10).all()

3 User.query.order_by(User.age).all()

3 User.query.order_by(User.age.desc()).all()

3 User.query.first()

3 通過主鍵獲取一行數據：User.query.get()

3 過濾：filter 和filter_by，但filter_by只能查找確切值：User.query.filter_by(username='haha').all() User.query.filter(User.username='haha').all()

filter 還支持 in_ or_ not_

db.session.query(func.count(Gift.id), Gift.isbn).filter(

Gift.launched==False,

Gift.isbn.in_(isbn_list),

Gift.status==1).group_by(

Gift.isbn).all()

3 add、delete和update都要commit，查詢不需要

delete 要先查詢出再刪

user=User.query.first()

db.session.delete(user)

db.session.commit()

增加記錄：

user=User()

db.session.add(user)
db.session.commit()

===模型關系

一對多時，外鍵在多的那一方

uid=Column(Integer, ForeignKey('user.id'), nullable=False) #user是表名，id是表中的字段

綜上，ForeignKey里的是表名，relationship里的是類名

=====db.session.commit幫我們實現了事務

======Jinja模板中的變量可以是任意python對象，只要他能被python的str()方法轉換成一個字符串

=======

{%if %} if里可以有過濾器

{% else %}

{% endif %}

======

{%for a in b %} 循環內有個特殊變量 loop，獲取循環的一些信息，如迭代次數

{% endfor %}

=====for 和 if 嵌套

Jinja2 還支持宏。宏類似于 Python 代碼中的函數

需要在多處重復使用的模板代碼片段可以寫入單獨的文件，再包含在所有模板中，以避免重復：

{% include 'common.html' %}

另一種重復使用代碼的強大方式是模板繼承，它類似于 Python 代碼中的類繼承

block 標簽定義的元素可在衍生模板中修改

====

若url_for中的url帶參數，可以通過關鍵字參數的形式傳入url_for：url_for('web.book_detail', isbn=current_gift.isbn)

==============

jinja對Flask提供的特有支持：request、config、session、url_for 、get_flashed_messages()、g

=========Bootstrap是一些列CSS樣式的集合

get_or_404 first_or_404

============

字段檢查器都可以接受一個message參數，表示檢測沒通過時返回的信息

==========從flask_wtf中import的form才有validate_on_submit這個方法，從wtforms引入的form沒有此方法

form.validate_on_submit() 會1）判斷請求是否為post請求2）字段是否通過校驗

===========

g對象保存每個特定請求的臨時數據，是線程安全的，請求結束時，這個對象就銷毀了

==========

通常abort和errorhandler一起用，abort返回一個http錯誤碼，errorhandler處理這個錯誤碼

errorhandler可以接收多個錯誤碼

=========類視圖函數的定義 MethodView

======

from flask_restful import reqparse

self.paser=reqparse.RequestParser() #參數解析器
self.paser.add_argument('wfids',required=True,location=['args','headers'])  #從URL參數中或HTTP請求頭中找出wfids變量

args=self.paser.parse_args()  #獲取參數的解析結果=========在return語句中，若返回的是一個元組，第2個內容作為http狀態碼，還可以用字典作為第3個參數，表示響應頭內容=========

通過curl發送get請求：curl http://localhost:5000/api/post/1

發送post請求：curl -d "title=HAHA" -d "tag=python" http://localhost:5000/api/post

curl中使用-X來創建put請求 curl -X PUT -d "tile=haha" -d "token=***" http://localhost:5000/api/post/110

=========

對于api，為了進行身份認證，可以使用token,token通常都設過期時間，這樣即使token被竊取了也只能用一段時間

from itsdangerous import TimedJSONWebSignatureSerializer as Serializer
def generate_token(self, expiration=600):  #生成token
        s=Serializer(secret_key=current_app.config['SECRET_KEY'], expires_in=expiration)
        return s.dumps({'id': self.id}).decode('utf-8')
#######解析token
def parse_token(token):        
        s=Serializer(secret_key=current_app.config['SECRET_KEY'])
        try:
            data=s.loads(token.encode('utf-8'))
        except:
            return False

        uid=data.get('id')

=========

sql 優勢：支持事務（持久性、隔離性、原子性、一致性）

劣勢：慢（postgre其實也不慢）、可擴展性差（不能把數據拆分到多個庫，如A-H的存入一個庫，I-P的存入一個庫，因為join需要獲取整張表的數據）

nosql:劣勢：不支持事務

優勢：快（不用調優就很快）、可擴展、無固定表結構

BJSON是二進制json，允許把json存為二級制格式，而不是字符串，這樣能節省大量空間

=================

因為內容實在是太多了，小編在此就不做過多的介紹了，想了解更多的Java知識可以關注小編！

https://blog.51cto.com/u_12890843/5347122

一種，靜態圖片

直接上代碼：

from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import random
from wordcloud import WordCloud
import base64

app=Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/generate_wordcloud', methods=['POST'])
def generate_wordcloud():
    text=request.form['text']
    wc=WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(text)
    wc.to_file('static/wordcloud.png')
    with open("static/wordcloud.png", "rb") as image_file:
        encoded_string=base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')
    return jsonify({'image': encoded_string})

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

上面代碼中返回的是圖片字節，需要在前端進行預處理。

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>WordCloud Generator</title>
    <script src="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/3.2.1/jquery.min.js"></script>
    <script src="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/wordcloud2.js/1.0.6/wordcloud2.min.js"></script>
</head>
<body>
    <h1>WordCloud Generator</h1>
    <form id="wordcloud-form">
        <label for="text">Enter text:</label><br>
        <textarea id="text" name="text" rows="5" cols="50"></textarea><br>
        <button type="submit">Generate WordCloud</button>
    </form>
    <br>
    <div id="wordcloud-container"></div>
    <script>
        $(document).ready(function() {
            $('#wordcloud-form').submit(function(event) {
                event.preventDefault();
                $.ajax({
                    type: 'POST',
                    url: '/generate_wordcloud',
                    data: $('#wordcloud-form').serialize(),
                    success: function(response) {
                        $('#wordcloud-container').html('<img src="data:image/png;base64,' + response.image + '">');
                        $('#text').val('');
                    }
                });
            });
        });
    </script>
</body>
</html>

有點，生成的云圖可以定義背景，形狀等，但畢竟是靜態的。

第二種，動態圖片

1.wordcloud2.js下載（自行搜索）

2.下載之后導入wordcloud2.js到我們的網頁

<script type="text/javascript" src="/static/lib/wordcloud2/wordcloud2.js"></script>

3.放置容器

<body>
    <div id="canvas-container" style="float: left">
        <canvas id="canvas" width="800px" height="600px"></canvas>
    </div>
</body>

4.初始化

<script>
    var wordFreqData=[['各位觀眾',45],['詞云', 21],['來啦!!!',13]];
    var canvas=document.getElementById('canvas');
    var options=eval({
            "list": wordFreqData,//或者[['各位觀眾',45],['詞云', 21],['來啦!!!',13]],只要格式滿足這樣都可以
            "gridSize": 6, // 密集程度 數字越小越密集
            "weightFactor": 1, // 字體大小=原始大小*weightFactor
            "maxFontSize": 60, //最大字號
            "minFontSize": 14, //最小字號
            "fontWeight": 'normal', //字體粗細
            "fontFamily": 'Times, serif', // 字體
            "color": 'random-light', // 字體顏色 'random-dark' 或者 'random-light'
            "backgroundColor": '#333', // 背景顏色
            "rotateRatio": 1 // 字體傾斜(旋轉)概率，1代表總是傾斜(旋轉)
        });
    //生成
    WordCloud(canvas, options);
</script>

注意，wordFreqData的數據格式：

假設列表為lst，可以使用Python內置的Counter來實現詞頻統計，然后將結果轉為列表。具體代碼如下：

from collections import Counter

lst=['apple', 'banana', 'apple', 'cherry', 'cherry', 'cherry']
counter=Counter(lst)
lst_freq=[[k, v] for k, v in counter.items()]

print(lst_freq)

輸出結果為：

[['apple', 2], ['banana', 1], ['cherry', 3]]

其中，lst_freq就是轉換后的列表，每個元素都是一個長度為2的列表，第一個元素是列表中的元素，第二個元素是該元素在列表中出現的次數。

civilpy：Python數據分析及可視化實例目錄

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