tornado 自动加载(autoreload)

On 2024/01/02, in Python, by admin

自动加载主要用于开发和测试阶段,要不每次修改,都重启tornado服务,太囧。

tornado源码有autoreload模块。参考:autoreload.py

可以看到一个私有方法:_reload_on_update,其实只要引入这个模块,调用它即可。示例如下:

import tornado.autoreload
def main():
    server = tornado.httpserver.HTTPServer(application)
    server.listen(8888)
    instance = tornado.ioloop.IOLoop.instance()
    tornado.autoreload.start(instance)
    instance.start()

这样还是很麻烦,或者通过option参数来选择是否autoreload。偶然查看其 web.py 1000多行有这么一句:

        # Automatically reload modified modules
        if self.settings.get("debug") and not wsgi:
            import autoreload
            autoreload.start()

这个是读取Application里settings是否有debug变量,有则调用autoreload。简化后代码如下:

 settings = {'debug' : True}

 application = tornado.web.Application([
     (r"/", MainHandler),
     ], **settings)

def main():
    server = tornado.httpserver.HTTPServer(application)
    server.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
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2023 – 继续前行的路上

On 2024/01/01, in 未分类, by admin

每一天都在前行的路上,而这一年似乎去的特别的快,特别的短暂。

一年的时间辗转三个城市,从南京到杭州,再到上海。一切的一切似乎都是昨天,那般的清晰。

其实很早就想离开工作快五年的公司,只不过是自己一直下不了决心。性格和患得患失一直左右着自己的思绪。时间的流逝,青春不再,或许再过些时间,或许什么都不是了。

偶然的机会,很荣幸的进入淘宝工作。能够从自己的小圈子走出来,去接触外面的世界。短短的几个月中,成长的内容明显的超过了前几年的积累。这不仅仅是技术的成长,更多的是人,是视野,是想法。这一切的一切,都得感谢淘宝的师兄和主管。回想前几年,自己的世界里只有去完成一些事情,而现在更多的是应该觉得自己主动解决一些事情。当然,沟通上面来的更为明显。程序久了,思维的方式都会定死,而接触其他的岗位,去了解他们人的思路和想法,很多思绪都会豁然开朗。

杭州之行匆匆而逝,来到了大上海,这个充满魔力和摩登的都市。说真的,自己尚未体会。换了新环境,适应是必须的。在试用期内很快直接切入项目,几个月很快过去了。虽然在一些问题上自己不能决定什么,但是还是很幸运,可以从项目最初的雏形,到现在已经测试发布,自己都在其中。其实这个正是自己所擅长的。我想的就是自己能够决定更多,能够参与的更多,当然,或许这个可能性还需要自己去努力,或许现实总是那般无力,或许。

一年的流水账,想说,并不容易。希望自己一直能够如此前行,走自己的路,知道自己需要什么,能够得到什么。足矣。

零点的钟声已过,回忆这一年,许许多多的人,给了自己很多很多的帮助,感谢一下。

何伟平:很感谢何老师的推荐,才能有机会进入淘宝这样的大公司。何老师的谦虚和热心,很值得自己去学习。很遗憾,至今未有机会请何老师吃顿饭。

康伯:在淘宝时候我的主管。很感谢他跟自己多次的交流,有想法就说,就交流。给了自己很多机会。他是我至今为止唯一一个在系统方面很膜拜的人。

大舞:淘宝入职时候的师兄。试用期内给了自己很多建议和指导,一个很帅很帅的男人。@kemin_ukl

春哥:非芒果台的那位。感谢春哥推荐了自己来盛大,还混了不少饭,春哥工作和生活的太多很值得码农学习和借鉴。@mcspring

道神:灰常牛叉的DD,感谢刚来魔都时候收留了俺这个码农。回头还要多搭讪,求其在Debian方面的经验。@lidaobing

群众:鄙人群里那些哥们,你们都是神一样的男人!因为有了你们,才有了欢乐!@marchliu @xiaoxiaolu @guangfengio 等等大牛们。

话不多说,祝愿那些把帮助和关心过我的人,新年能够身体健康,幸福快乐!

去迎接新的一年,我,继续在路上。

 

杂谈一下,我不是搞产品的也不是搞技术的,只是一个打杂的。随便扯谈一下。

作为一个产品,既然有这个名称,必定有其定位。在构思之前,就必须有明确的针对人群。比如是针对年轻人(80、90),抑或者上班族等等。模糊与笼统的定位,带来的只是无谓的“探索”。定位不是靠摸索出来的,也不是磨打出来的,是在你的脑海里,在你的产品里。即使现在模仿风气如此浓厚的时候,需要的也是定位。你的定位在哪儿,注定成就怎样的结果。

有了想法,下面就是一些调查和思考。你的这些针对人群在你的产品你会喜欢什么,会怎样的习惯?这个时候需要做的就是多和你的目标与非目标受众多去聊天,多去发觉他们的喜好与需求。或许你的改动只在某时一句话。所谓的走出去,这一步是必须的。闭门造车,最后可能出来就是一个自个儿意淫的杯具。

初期的实现与原型。很多时候喜欢在白板或者纸上写点什么,画点什么。记住!这一些都不能丢弃,或者擦掉。或许只是一些顺手涂鸦,或者解乏的简笔画。原型设计不需要一个完整的流程图,应该突出其顺序和关键点,以及部分UI的展示。这个过程中可以适当让受众面参与进来,设计出非自己主观的思路。

好吧,其实这些过程是可以修改和整合的。毕竟咱写的是互联网应用,不会给你完整的需求文档,完整的流程图,那样还叫互联网么?那是外包(无贬义,含笑)。

到现在为止应该糅合一些技术的关键字,比如哪些可以做到,哪些比较复杂。哪些技术可取,哪些可以折中。在考虑这个阶段的时候,技术人员需要的更多的是倾听,而不是纠结在某个环节,或者抵制某些习惯与思路。你可以说下自己的观点与想法,但是记住这些只是你自己的主观出发点,代表不了什么(如果正好受众面就是你,那恭喜了!)。需要做的就是记录下需求,转为脑海中虚拟的实现与流淌。一切心中有谱之后,可以适当“讨价还价”。毕竟每个人说出的都是自己的想法。

该画出流程图了。和上面原型一样,记住,别随意擦掉。用小人也可以,用箭头也可以,或者圆圈。你描述的只是过程,不是漫画和小说。当然加上这些元素会显得你的设计更加有爱。流程图的初衷在于走通整个流程,以及画出关键点。大致抽象出各个模型、结构和交互情况。适当写些文档把,这个总没有坏处的。或许这就是设计文档的初稿。

选型。有了需求,有了流程。下面当然是选择怎么去实现。说到用什么,仁者见仁,智者见智。啥好?啥不好?不是道听途说。关键在于自己。这些年来,喜欢的一句话就是:用自己熟悉的、用自己顺手的。看看外面的世界,好东西太多了,难不成有兴趣什么都来用一下?清醒吧哥们。你不是科学家,不是搞研究的。有这个时间,完全可以把你自己熟悉的搞的更透彻。这里并不是抵制新的或者好的工具,要明白一点,这些工具的作用域在哪儿,如果对自己实在可能起不到啥作用,或者只是存在你的假想中,放放把。未来再尝试也不迟。

关键点的实现与雏形。套句时髦的话,这个是不是应该算架构和设计?抽象出大致的模块,划分出结构。不必太在意其完整性和准确性,只要能走通就好。一次都给你写完了,其他人都去喝茶看报纸?雏形嘛,你懂得。当然,还得明确具体的工具,比如语言、数据库、系统等等。一个准则:用自己熟悉的,外加一条:简单就好。

是不是有了大体的架子了?可能下面就是大工作量的体力活啦。当然,分配体力活也是一个很体力的事情。没有一个好的管理者,这个产品就是大家拆东墙补西墙,互相推诿的产物。大致的职责有:传承需求和变化,分配与监察。消化和理解需求,确实是个跟天赋有关的事情,如果都是一个顺序跑下来的,那也不叫互联网了。需要很好的沟通能力,纸面或者口头的描述,随时可能千变万化,一成不变,继续去做外包把(囧)。分配这个环节就跟经验有关了,多去发觉你团队中的兴趣与擅长,用其长处,适当补短。合适的人干合适的事情,嘛效率?这就出来了。大家都在干活,进度就需要自己不断的监控与调整,适当多给自己宽裕的时间,哪怕只是那么一两小时。凡事没绝对,多想,多看,总是对的。

实现。设计数据库,写类库,写页面。详细罗列的话估计一长串。然后就是拆分逻辑,拆分页面,拆分功能点,然后就是与之对应的整合和补充。说到这边,可能就有人会说,用某某类库,或者某某框架,某某工具。这一切都建立在对其了解的基础上。不要太迷信,同样的刀在不同人手上是不一样的,用的好才是好刀,用不好连茅草都不如。折腾的滋味自己尝把。不是用了啥就牛逼,而是解决了啥,针对性的解决才是牛逼的关键。所有的一切,都只不过是实现的一种手段。条条大路,都可以。不要太迷信××,那只是一个传说。没有万能的实现,只有不断的解决与重新审视。实现细节滤过。。。

测试。不是写几个TestCase就是测试,那个只是证明你的代码看起来没啥问题,当然也不仅仅是用了啥测试框架,多专业。都只是辅助工具。除去功能性的测试,需要的是注意细节上。如果仅仅只是能用,没错没bug。这个不是产品,或许就是留言版。当然应该提供更多的可用性、流畅性以及体验。

唉,一不小心快十二点了,洗洗睡吧。未完再补充。

 

前面几篇教程简单讲述了如何使用 Pylons 进行 WEB 方面开发的步骤,包括简单的 Hello、表单和数据库操作等内容。本篇将描述一下如何在正式环境中发布基于 Pylons 的 WEB 应用。

测试环境:Nginx 0.8.53 + FastCGI 模式 (需要安装 flup 模块)

pip install flup
# easy_install -U flup

测试代码,延用前面的 Hello 示例。

mac:python smallfish$ paster create -t pylons hello
mac:python smallfish$ cd hello/
mac:hello smallfish$ paster controller hi
mac:hello smallfish$ paster serve --reload development.ini

确保以上过程无错,访问:http://127.0.0.1:5000 可以看到默认页面。

好把,开始配置发布环境。
需要修改 development.ini 配置文件,找到 [server:main] 节点,修改其中的 use 方式(默认是 egg:Paste#http)。

[server:main]
use = egg:PasteScript#flup_fcgi_thread
host = 0.0.0.0
port = 5000

另外建议修改 [DEFAULT] 节点中 debug = false,以免错误会打印具体的环境和堆栈信息。

到这里 Pylons 部分以及设置好了,如果出现一下错误:

LookupError: Entry point 'flup_fcgi_thread' not found in egg 'Paste'

请注意上面的 use 部分里是 PasteScript 而不是 Paste哦。淡定淡定,别光看后面的 http 改成 flup_fcgi_thread。

下面修改 Nginx 的配置 nginx.conf,修改其中 / 部分设置。

        location / {
            fastcgi_pass   127.0.0.1:5000;
            fastcgi_index  index;
            fastcgi_param  SCRIPT_FILENAME  /scripts$fastcgi_script_name;
            include        fastcgi_params;
            fastcgi_intercept_errors off;
        }

其中 fastcgi_pass 中 host 和 port 对应 development.ini 中的配置。

好把,这里可以启动,看看是否正确,请注意相应的目录。

启动 Pylons 部分(启动 daemon 进程,或参考搜狐邮箱使用的 zdaemon 来管理进程):

mac:hello smallfish$ paster serve --reload development.ini  --daemon start
# 注意,正式环境中请去除 reload 参数
# daemon 后面参数有 start | stop | restart | status,可以很方便的管理进程

启动 Nginx 部分:

mac:~ smallfish$ sudo /opt/nginx/sbin/nginx

尝试一下访问: http://localhost/ 和 http://localhost/hi/index 。是不是都可以了?OK,到这里已经整合好了。

这里是采用 FastCGI 方式发布,当然还可以用默认 http 或者本地 socket 方式,然后通过 proxy_pass 方式转发过去也是可以的。

当然,这个只是简单示例,可能正式发布时候需要注意的事项比这个复杂的多。这里只是介绍一种方式而已。

希望通过这一系列的教程,希望能对喜欢 Python 和关注 Pylons 框架的朋友能有所帮助。

前几篇链接分别如下:

1. Pylons 入门实例教程 – Hello
2. Pylons 入门实例教程 – 表单和文件上传
3. Pylons 入门实例教程 – 数据库操作
4. Pylons 入门实例教程 – cookie 和 session

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原文地址:http://psql.info/?p=41

现在满地都是KV数据库的文字,PostgreSQL 也有类似的结构。不过是通过其强大的扩展方式实现的。

官网文档请参考:http://www.postgresql.org/docs/current/static/hstore.html

本文测试环境在 Mac OS 下,Pg采用源码编译。

编译 hstore 扩展

mac:~ smallfish$ cd Downloads/postgresql-9.0.1/contrib/hstore/
mac:hstore smallfish$ make
... 一堆编译信息
mac:hstore smallfish$ sudo make install

导入到数据库中,注意必须以 postgres 用户,如果需要装入到指定数据库,请指明。这里采用默认数据库。

mac:hstore smallfish$ ls /opt/postgresql/share/contrib/
hstore.sql              uninstall_hstore.sql
mac:hstore smallfish$ psql -U postgres -f /opt/postgresql/share/contrib/hstore.sql
... 一堆导入命令

进入数据库,建一个测试表

postgres=# CREATE TABLE testhstore (id SERIAL, value hstore);
NOTICE:  CREATE TABLE will create implicit sequence "testhstore_id_seq" for serial column "testhstore.id"
CREATE TABLE

查看下表结构

postgres=# \d
                List of relations
 Schema |       Name        |   Type   |  Owner
--------+-------------------+----------+----------
 public | testhstore        | table    | postgres
 public | testhstore_id_seq | sequence | postgres
(2 rows)

postgres=# \d testhstore;
                         Table "public.testhstore"
 Column |  Type   |                        Modifiers
--------+---------+---------------------------------------------------------
 id     | integer | not null default nextval('testhstore_id_seq'::regclass)
 value  | hstore  |

尝试下简单 hstore类型

postgres=# select 'a=>1, b=>2'::hstore;
       hstore
--------------------
 "a"=>"1", "b"=>"2"
(1 row)

postgres=# select 'a=>1, b=>a'::hstore;
       hstore
--------------------
 "a"=>"1", "b"=>"a"
(1 row)

写几条测试数据先

postgres=# INSERT INTO testhstore (value) VALUES ('name=>smallfish, age=>29'::hstore);
INSERT 0 1
postgres=# SELECT * FROM testhstore;
 id |              value
----+----------------------------------
  1 | "age"=>"29", "name"=>"smallfish"
(1 row)

postgres=# INSERT INTO testhstore (value) VALUES ('name=>nnfish, age=>20'::hstore);
INSERT 0 1
postgres=# INSERT INTO testhstore (value) VALUES ('name=>aaa, age=>30, addr=>China'::hstore);
INSERT 0 1

查看下所有数据

postgres=# SELECT * FROM testhstore;
 id |                    value
----+---------------------------------------------
  1 | "age"=>"29", "name"=>"smallfish"
  2 | "age"=>"20", "name"=>"nnfish"
  3 | "age"=>"30", "addr"=>"China", "name"=>"aaa"
(3 rows)

查询列里面的指定 key

postgres=# SELECT id, value->'name' AS name FROM testhstore;
 id |   name
----+-----------
  1 | smallfish
  2 | nnfish
  3 | aaa
(3 rows)

postgres=# SELECT id, value->'name', value->'age' AS age FROM testhstore;
 id | ?column?  | age
----+-----------+-----
  1 | smallfish | 29
  2 | nnfish    | 20
  3 | aaa       | 30
(3 rows)

修改列某 key 值

postgres=# UPDATE testhstore SET value=value||('addr=>Shanghai') WHERE id = 2;
UPDATE 1

postgres=# SELECT * FROM testhstore;
 id |                       value
----+---------------------------------------------------
  1 | "age"=>"29", "name"=>"smallfish"
  3 | "age"=>"30", "addr"=>"China", "name"=>"aaa"
  2 | "age"=>"20", "addr"=>"Shanghai", "name"=>"nnfish"
(3 rows)

删除列里某 key

postgres=# UPDATE testhstore SET value=delete(value, 'addr') WHERE id = 3;
UPDATE 1

postgres=# SELECT * FROM testhstore;
 id |                       value
----+---------------------------------------------------
  1 | "age"=>"29", "name"=>"smallfish"
  2 | "age"=>"20", "addr"=>"Shanghai", "name"=>"nnfish"
  3 | "age"=>"30", "name"=>"aaa"
(3 rows)

按条件查询列里某 key ,注意要数据类型,CAST 强转。默认都是字符串的值。

postgres=# SELECT * FROM testhstore WHERE (value->'age')::INT > 20;
 id |              value
----+----------------------------------
  1 | "age"=>"29", "name"=>"smallfish"
  3 | "age"=>"30", "name"=>"aaa"
(2 rows)

postgres=# SELECT * FROM testhstore WHERE value->'name' = 'smallfish';
 id |              value
----+----------------------------------
  1 | "age"=>"29", "name"=>"smallfish"
(1 row)
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目的是想在服务器端生成某个网页的缩略图。Google了好久,发现一个好开源东西:CutyCapt。

系统:CentOS 5.5
官网:http://cutycapt.sourceforge.net/
依赖:QT http://www.qtsoftware.com/

附缩略163.com图,虽然说字体渲染的效果一般,但是看起来还凑合 :)

首次是在Debian下测试的,很顺利。换了CentOS不是太爽。具体安装和使用步骤如下:

1. 下载RPM包

(64位)
wget http://dl.atrpms.net/el5-x86_64/atrpms/testing/qt44-4.4.3-10_4.el5.x86_64.rpm
wget http://dl.atrpms.net/el5-x86_64/atrpms/testing/qt44-x11-4.4.3-10_4.el5.x86_64.rpm
wget http://dl.atrpms.net/el5-x86_64/atrpms/testing/qt44-devel-4.4.3-10_4.el5.x86_64.rpm

(32位)
wget http://ftp.riken.go.jp/Linux/atrpms/el5-i386/atrpms/testing/qt44-4.4.3-10_4.el5.i386.rpm
wget http://ftp.riken.go.jp/Linux/atrpms/el5-i386/atrpms/testing/qt44-x11-4.4.3-10_4.el5.i386.rpm
wget http://ftp.riken.go.jp/Linux/atrpms/el5-i386/atrpms/testing/qt44-devel-4.4.3-10_4.el5.i386.rpm

2. 安装 qt-devel 依赖包

yum install libXi-devel
yum install libXinerama-devel

3. 安装 qt 相关

rpm -ivh qt44-4.4.3-10*
rpm -ivh qt44-x11-4.4.3-10*
# rpm -e qt-devel --nodeps --allmatches
rpm -ivh qt44-devel-4.4.3-10*

4. 修改 /etc/profile,最后并:source /etc/profile

export QTDIR=/usr/lib64/qt44
export QTLIB=/usr/lib64/qt44/lib
export QTINC=/usr/lib64/qt44/include
export LD_LIBRARY_PATH=$QTDIR/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=$QTDIR/bin:$PATH

5. 安装 cutycapt

svn co https://cutycapt.svn.sourceforge.net/svnroot/cutycapt
mv cutycapt/CutyCapt /usr/local/CutyCapt
cd /usr/local/CutyCapt
qmake
make

6. 安装模拟 x-server 服务端

wget http://www.flexthinker.com/wp-content/uploads/2009/11/xvfb-run.sh.txt
mv ./xvfb-run.sh.txt /usr/local/CutyCapt/xvfb-run.sh
chmod u+x /usr/local/CutyCapt/xvfb-run.sh

7. 开始欢快的截图吧

/usr/local/CutyCapt/xvfb-run.sh --server-args="-screen 0, 1024x768x24" /usr/local/CutyCapt/CutyCapt --url=http://www.163.com --out=163.jpg

8. 如果看不到汉字或乱码,需要安装chinese字体

yum install fonts-chinese

9. 由于截屏的是整个网站的页面,只需要第一屏幕

convert -crop 1024x768+0+0 163.jpg 1632.jpg

10. 缩小图片

convert -resize 40%x40% 1632.jpg 1632.jpg



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Pythonic 分享

On 2023/08/07, in Python, by admin

很荣幸收到龙哥 @hoorace 邀请去参加了杭州第四期程序员圆桌会议,顺带介绍了下最近在公司内部做的关于《Pythonic》分享。喜欢Python的可以下载看看把。

Pythonic

View more presentations from smallfish.

收获还是颇丰,多接触了点其他工种的朋友。

话题比较宽泛,基本我就是纯酱油飘过。感谢网新的朋友做的Vim的分享,另外威猛的升哥topic也不错,对RedHat系统安装和启动加载有了更多的了解。

另外很遗憾的就是威大师竟然没说点啥,可惜了那么好的水果茶啊。。。残念残念。。

 

本篇讲述在 Pylons 里使用 cookie 和 session。

示例还是在上篇《Pylons 入门实例教程 – 数据库操作》的代码里继续添加。先来尝试下  cookie,添加新的 cookietest controller。

修改 index 方法,添加显示部分:

    def index(self):
        name = 'NULL'
        if request.cookies.has_key('name'):
            name = request.cookies['name']
        return 'cookie name=%s' % name

cookie 读取可以通过 request.cookies 对象,类似一个字典结构。需要注意的是读取时候用最好 has_key 判断下,这样避免抛 KeyError 异常。当然你也可以 try…catch 捕获一下。

再重新写一个方法,用来写 cookie。

    def writecookie(self):
        response.set_cookie("name", "smallfish")
        return "write cookie ok"

这里只是简单设置一个值得,set_cookie 还有其他参数,具体如下:

set_cookie(self, key, value='', max_age=None, path='/', domain=None, secure=None,
                 httponly=False, version=None, comment=None, expires=None, overwrite=False)

基本一般需要设置:max_age,path,domain,expires 这几个参数。

下面再来尝试一下 session:

smallfish@debian:~/workspace/python/hellodb$ paster controller sessiontest
Creating /home/smallfish/workspace/python/hellodb/hellodb/controllers/sessiontest.py
Creating /home/smallfish/workspace/python/hellodb/hellodb/tests/functional/test_sessiontest.py

和上面 cookie 例子类似,在 controller 里有两个方法,index 负责显示 session,writesession 负责写。

    def index(self):
        name = session.get('name', 'NULL')
        return 'session name=%s' % name

    def writesession(self):
        session['name'] = 'smallfish'
        session.save()
        return "save session ok"

index 方法里 get 后面的 NULL 是默认值。writesession 里需要注意下设置 session 之后需要 save。

删除 session 可以尝试如下:

del session['name']
# 删除所有
session.delete()

到这里,WEB 常用的一些东西在 Pylons 里基本走了一圈,包含 URL、模板、数据库和会话部分。

下一节将会涉及怎么在 Nginx 上发布 Pylons 应用。

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前面两篇入门,讲述了 Pylons 大致开发的流程、表单以及文件上传,思路大致跟传统的开发类似。本篇简单讲述下在 Pylons 如何使用数据库。

本篇侧重点是使用 ORM 框架 SQLAlchemy。现在 Python 社区里关注度比较高的大概有三:SQLAlchemySQLObject 和 Storm。其实本人最早是研究了一下 Storm,后来听虾哥(@marchliu)在应用里不是很爽之,遂关注了下他推荐的 SQLAlchemy。当然,你也可以对应数据库的 DB-API 库来进行操作。

示例代码的数据库是 PostgreSQL,对应的 Python 库使用的是 psycopg2。至于 Pg 配置和使用这里不再累赘,请狗之。

Debian/Ubuntu 安装很简单:

sudo aptitude install python-psycopg2

建立一个测试数据库,比如 test:

smallfish@debian:~/workspace/python/hello$ su postgres
postgres@debian:/home/smallfish/workspace/python/hello$ createdb -O smallfish test
postgres@debian:/home/smallfish/workspace/python/hello$ exit
smallfish@debian:~/workspace/python/hello$ psql -h 127.0.0.1 -p 5432 -U smallfish test
用户 smallfish 的口令:
psql (8.4.4)
SSL连接 (加密:DHE-RSA-AES256-SHA,位元:256)

输入 "help" 来获取帮助信息.

test=#

数据库的部分已经OK,下面就是来倒腾 Pylons 啦。

建立新项目,加入支持数据库部分,注意 Enter sqlalchemy那个选项,默认是 False,改成 True:

smallfish@debian:~/workspace/python$ paster create -t pylons hellodb
Selected and implied templates:
  Pylons#pylons  Pylons application template

Variables:
  egg:      hellodb
  package:  hellodb
  project:  hellodb
Enter template_engine (mako/genshi/jinja2/etc: Template language) ['mako']:
Enter sqlalchemy (True/False: Include SQLAlchemy 0.5 configuration) [False]: True
Creating template pylons
Creating directory ./hellodb

改成 True 之后在自动生成的 development.ini 里就有对应的数据库配置选项了。

再建立新的 db controller:

smallfish@debian:~/workspace/python$ cd hellodb/
smallfish@debian:~/workspace/python/hellodb$ paster controller db
Creating /home/smallfish/workspace/python/hellodb/hellodb/controllers/db.py
Creating /home/smallfish/workspace/python/hellodb/hellodb/tests/functional/test_db.py

编辑 development.ini,添加数据库配置部分。smallfish:123456 是对应的 PostgreSQL 用户名/密码,127.0.0.1:5432 是对应的主机地址/端口号,最后的test则是数据库名。

# SQLAlchemy database URL
sqlalchemy.url = postgresql://smallfish:[email protected]:5432/test

编辑 hellodb/model/__init__.py,加上一个叫 msg 的表和字段的定义:

"""The application's model objects"""
from hellodb.model.meta import Session, metadata

from sqlalchemy import orm, schema, types
from datetime import datetime

def init_model(engine):
    """Call me before using any of the tables or classes in the model"""
    Session.configure(bind=engine)

def now():
    return datetime.now()

msg_table = schema.Table('msg', metadata,
    schema.Column('id', types.Integer, schema.Sequence('msg_seq_id', optional=True), primary_key=True),
    schema.Column('content', types.Text(), nullable=False),
    schema.Column('addtime', types.DateTime(), default=now),
)

class Msg(object):
    pass

orm.mapper(Msg, msg_table)

示例 Msg 表很简单,三个字段:ID、内容和时间。

上面的代码除去导入 sqlclchemy 包里几个库,基本上有一个对应表的字段定义,还有一个空的 Msg 对象。

最后一行,则是做一个 map 的动作,把 Msg 映射到 msg_table 上。

下面是不是要在数据库里建立对应的表呢?有个简单的办法 可以初始化数据库:paster setup-app development.ini:

smallfish@debian:~/workspace/python/hellodb$ paster setup-app development.ini
Running setup_config() from hellodb.websetup
20:08:43,619 INFO  [sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...854c] [MainThread] select version()
20:08:43,619 INFO  [sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...854c] [MainThread] {}
20:08:43,625 INFO  [sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...854c] [MainThread] select current_schema()
20:08:43,625 INFO  [sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...854c] [MainThread] {}
20:08:43,631 INFO  [sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...854c] [MainThread] select relname from pg_class c join pg_namespace n on n.oid=c.relnamespace where n.nspname=current_schema() and lower(relname)=%(name)s
20:08:43,631 INFO  [sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...854c] [MainThread] {'name': u'msg'}
20:08:43,637 INFO  [sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...854c] [MainThread]
CREATE TABLE msg (
        id SERIAL NOT NULL,
        content TEXT NOT NULL,
        addtime TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE,
        PRIMARY KEY (id)
)

20:08:43,637 INFO  [sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...854c] [MainThread] {}
20:08:43,732 INFO  [sqlalchemy.engine.base.Engine.0x...854c] [MainThread] COMMIT

可以看到上面的输出日志,包括了建表的SQL语句。其中 SERIAL 对应上面 __init__.py 里 Column 的 Seq 定义。serial 类型 在 PostgreSQL 可以看成类似 MySQL 的自增ID(auto_increment) 。

现在进入 PostgreSQL 查询数据库,就可以看到表以及序列已经建立。

test=# \d
                  关联列表
 架构模式 |    名称    |  型别  |  拥有者
----------+------------+--------+-----------
 public   | msg        | 资料表 | smallfish
 public   | msg_id_seq | 序列数 | smallfish
(2 行记录)

到这里,准备工作已经完毕,包括了初始化数据库,配置文件还有示例 controller。

下面就在 controller 代码里增加读写数据库的功能吧。

首先建立一个表单模板 db.htm ,用来添加并保存到数据库表中:

<form action="/db/add" method="post">
    <input type="text" name="content" />
    <br />
    <input type="submit" value="save" />
</form>

对应 controller index 修改成,很简单。返回到模板:

class DbController(BaseController):

    def index(self):
        return render('/db.htm')

添加 add 方法,对应上面 form 中的 /db/add 路径:

    def add(self):
        content = request.POST['content']
        from hellodb import model
        msg = model.Msg()
        msg.content = content
        model.meta.Session.add(msg)
        model.meta.Session.commit()
        return "add %s ok..." % content

添加部分简单完成。获取 POST 文本框,然后初始化一个 Msg 对象(上面 model 里定义的)。

注意 add 之后,必须手动 commit,这样才会真正保存到数据库。

浏览器访问一下:http://127.0.0.1:5000/db/index,随意添加一点数据吧,这个时候你可以在 PostgreSQL 里查询已经数据已经加进来了。

下面在 index 方法传递一些值到模板,输出刚才已经添加的数据:

    def index(self):
        from hellodb import model
        c.msgs = model.meta.Session.query(model.Msg).all()
        return render('/db.htm')

c.msgs 可以理解成全局变量,关于 c 的定义在 controller前几行就应该看到了。修改模板 db.htm 显示记录:

% for msg in c.msgs:
<p>${msg.id}: ${msg.content} / ${msg.addtime}</p>
% endfor

很简单,只是一个普通 for 循环,遍历 index 方式里传递的 c.msgs。Mako模板还是很易读的吧?

继续刷新下:http://127.0.0.1:5000/db/index,可以在页面上看到已经添加的数据了。

在狂输入了几十条之后,在一页里显示是不是忒土鳖了?

下面再介绍下 Pylons 里 webhelper 里一个分页组件的用法,当然你也可以自己写分页算法。下面是示例:

    def list(self):
        from webhelpers import paginate
        from hellodb import model
        msgs = model.meta.Session.query(model.Msg)
        c.paginator = paginate.Page(
            msgs,
            page=int(request.params.get('page', 1)),
            items_per_page = 10,
        )
        return render("/list.htm")

导入 paginate,然后把查询的数据库对象当参数传递给 paginate.Page,里面的page则是页面的传递的页数参数,items_per_page 就好理解多了,就是多少条一页。这里是10条。

对应的模板 list.htm 如下:

<pre>
% if len(c.paginator):

% for msg in c.paginator:
<p>${msg.id}: ${msg.content}</p>
% endfor

<p> ${c.paginator.pager("count: $item_count $first_item to $last_item , $link_first $link_previous $link_next $link_last")} </p>
% endif

for 部分如同上面示例,下面加了一行pager。里面一些变量从名字上就可以看出功能了。包括了总条数、当前是第几到第几条,然后就是常用的首页、上页、下页和最后一页。

这里链接的文字都是<<, <, >, >>。想改成文字请查看文档吧。。如果是第一页,是不会显示首页和上一页的。这个做过分页的一般都写过类似的代码吧。

现在访问:http://127.0.0.1:5000/db/list,想看到效果当然你得多填点数据哦。10条才会显示分页的挖。

好了,这里对数据库增加和显示部分都已经有示例代码了,当然最后还有一个分页用法。至于删除和更新之类请参考 SQLAlchemy 文档吧。

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