京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python的Bottle框架基本知识总结
这篇文章主要介绍了Python的Bottle框架基本知识总结,本文翻译自Bottle官方开发文档,需要的朋友可以参考下
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/(?P<id>[0-9]+)')
def get(id):
return "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?</p>
模板搜索路径
模板是根据bottle.TEMPLATE_PATH列表变量去搜索.默认路径包含['./%s.tpl', './views/%s.tpl'].
模板缓存
模板在编译后在内存中缓存.修改模板不会更新缓存,直到你清除缓存.调用bottle.TEMPLATES.clear().
模板语法
模板语法是围绕Python很薄的一层.主要目的就是确保正确的缩进块.下面是一些模板语法的列子:
%...Python代码开始.不必处理缩进问题.Bottle会为你做这些.
%end关闭一些语句%if ...,%for ...或者其他.关闭块是必须的.
{{...}}打印出Python语句的结果.
%include template_name optional_arguments包括其他模板.
每一行返回为文本.
Example:
%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_footer
Key/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)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12