Flask-6 用户登录认证

示：本篇文章内容推荐使用电脑浏览器查阅。

1. 什么是Flask-Bcrypt ?

Flask-Bcrypt是一个Flask扩展，它为你的应用提供了bcrypt散列功能。密码等敏感数据必须被保护起来，而bcrypt正是一个值得推荐的选择。

2. 如何使用Flask-Bcrypt?

在命令行中执行pip install flask-bccrypt进行安装:

测试使用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 为 Flask 提供了用户会话管理。它处理了日常的登入，登出并且长时间记住用户的会话。

4. 如何使用Flask-Login?

在命令行中执行pip install flask-login进行安装:

接下来修改文件夹flaskblog中__init__.py，导入flask-bccrypt、flask-login相关模块：

修改文件夹flaskblog中forms.py，添加方法验证用户名和邮箱注册的时候是不是已经存在：

修改文件夹flaskblog中models.py，让用户类继承flask-login中的UserMixin类，能够使用继承过来的属性和方法，添加登录用户查询方法：

改文件夹flaskblog中routes.py，修改注册和登录方法，添加退出登录方法、账户信息方法：

在文件夹flaskblog\templates中添加account.html账户信息页面：

修改文件夹flaskblog\templates\layout.html，添加账户信息、退出登录导航html代码：

然后我们在文件夹Flask_Blog打开命令行cmd，运行python run.py，访问http://127.0.0.1:5000/：

点击右上角注册链接，输入信息后提交：

验证通过后：

输入错误的邮箱和密码，提示错误信息登录失败：

输入正确的用户名密码，登录成功：

点击帐号信息导航，显示账户内容：

注册页面输入已经注册过的用户名和密码，给出提示信息：

当我们退出登录后，直接访问http://127.0.0.1:5000/accout 账户信息地址，会直接跳转到登录页，输入账户号密码后自动跳转到账户信息页面：

今天就到这里，我们下节内容见！

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==sqlalchemy创建的数据模型中：

1 字段是类属性【模型中定义的字段是类属性，表单中定义的字段也是类字段】

2 若数据库不支持bool类型，则sqlalchemy会自动将bool转成0和1

3 若不显示指明表名，则表名为模型名的小写

4 sqlalchemy默认的__init__会将定义的类属性作为__init__的关键字参数

===查询语句：User是类名，不是实例名

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 通过主键获取一行数据：User.query.get()

3 过滤：filter 和filter_by，但filter_by只能查找确切值：User.query.filter_by(username='haha').all() User.query.filter(User.username='haha').all()

filter 还支持 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，查询不需要

delete 要先查询出再删

user=User.query.first()

db.session.delete(user)

db.session.commit()

增加记录：

user=User()

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

===模型关系

一对多时，外键在多的那一方

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

综上，ForeignKey里的是表名，relationship里的是类名

=====db.session.commit帮我们实现了事务

======Jinja模板中的变量可以是任意python对象，只要他能被python的str()方法转换成一个字符串

=======

{%if %} if里可以有过滤器

{% else %}

{% endif %}

======

{%for a in b %} 循环内有个特殊变量 loop，获取循环的一些信息，如迭代次数

{% endfor %}

=====for 和 if 嵌套

Jinja2 还支持宏。宏类似于 Python 代码中的函数

需要在多处重复使用的模板代码片段可以写入单独的文件，再包含在所有模板中，以避免重复：

{% include 'common.html' %}

另一种重复使用代码的强大方式是模板继承，它类似于 Python 代码中的类继承

block 标签定义的元素可在衍生模板中修改

====

若url_for中的url带参数，可以通过关键字参数的形式传入url_for：url_for('web.book_detail', isbn=current_gift.isbn)

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

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

=========Bootstrap是一些列CSS样式的集合

get_or_404 first_or_404

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

字段检查器都可以接受一个message参数，表示检测没通过时返回的信息

==========从flask_wtf中import的form才有validate_on_submit这个方法，从wtforms引入的form没有此方法

form.validate_on_submit() 会1）判断请求是否为post请求2）字段是否通过校验

===========

g对象保存每个特定请求的临时数据，是线程安全的，请求结束时，这个对象就销毁了

==========

通常abort和errorhandler一起用，abort返回一个http错误码，errorhandler处理这个错误码

errorhandler可以接收多个错误码

=========类视图函数的定义 MethodView

======

from flask_restful import reqparse

self.paser=reqparse.RequestParser() #参数解析器
self.paser.add_argument('wfids',required=True,location=['args','headers'])  #从URL参数中或HTTP请求头中找出wfids变量

args=self.paser.parse_args()  #获取参数的解析结果=========在return语句中，若返回的是一个元组，第2个内容作为http状态码，还可以用字典作为第3个参数，表示响应头内容=========

通过curl发送get请求：curl http://localhost:5000/api/post/1

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

curl中使用-X来创建put请求 curl -X PUT -d "tile=haha" -d "token=***" http://localhost:5000/api/post/110

=========

对于api，为了进行身份认证，可以使用token,token通常都设过期时间，这样即使token被窃取了也只能用一段时间

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 优势：支持事务（持久性、隔离性、原子性、一致性）

劣势：慢（postgre其实也不慢）、可扩展性差（不能把数据拆分到多个库，如A-H的存入一个库，I-P的存入一个库，因为join需要获取整张表的数据）

nosql:劣势：不支持事务

优势：快（不用调优就很快）、可扩展、无固定表结构

BJSON是二进制json，允许把json存为二级制格式，而不是字符串，这样能节省大量空间

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

因为内容实在是太多了，小编在此就不做过多的介绍了，想了解更多的Java知识可以关注小编！

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

一种，静态图片

直接上代码：

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)

上面代码中返回的是图片字节，需要在前端进行预处理。

<!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>

有点，生成的云图可以定义背景，形状等，但毕竟是静态的。

第二种，动态图片

1.wordcloud2.js下载（自行搜索）

2.下载之后导入wordcloud2.js到我们的网页

<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=[['各位观众',45],['词云', 21],['来啦!!!',13]];
    var canvas=document.getElementById('canvas');
    var options=eval({
            "list": wordFreqData,//或者[['各位观众',45],['词云', 21],['来啦!!!',13]],只要格式满足这样都可以
            "gridSize": 6, // 密集程度 数字越小越密集
            "weightFactor": 1, // 字体大小=原始大小*weightFactor
            "maxFontSize": 60, //最大字号
            "minFontSize": 14, //最小字号
            "fontWeight": 'normal', //字体粗细
            "fontFamily": 'Times, serif', // 字体
            "color": 'random-light', // 字体颜色 'random-dark' 或者 'random-light'
            "backgroundColor": '#333', // 背景颜色
            "rotateRatio": 1 // 字体倾斜(旋转)概率，1代表总是倾斜(旋转)
        });
    //生成
    WordCloud(canvas, options);
</script>

注意，wordFreqData的数据格式：

假设列表为lst，可以使用Python内置的Counter来实现词频统计，然后将结果转为列表。具体代码如下：

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)

输出结果为：

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

其中，lst_freq就是转换后的列表，每个元素都是一个长度为2的列表，第一个元素是列表中的元素，第二个元素是该元素在列表中出现的次数。

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