flask代码统计

首先搭建蓝图
在这里插入图片描述

用户登录功能

知识回顾1，使用MD5加密密码

import hashlib

# md5加密功能

hash = hashlib.md5(b'dkfjdfj')  # 加盐

hash.update(bytes('123', encoding='utf-8'))

ret = hash.hexdigest()

print(ret)

加密后的123

D:\python3.6\python.exe 
2756aee19e1944dd1efd7d5fc9ed0fe9

Process finished with exit code 0

把加密后的密文存进数据库中的用户信息
在这里插入图片描述

知识回顾2使用pymysql
步骤
1 建立连接
2 获取光标
3 执行sql语句
4 获取结果
如图

fetchone获取符合条件的一条数据
fetchall获取全部信息
关于pymysql语句注入的问题：
sql语句中如果自己使用字符串拼接，mysql中1=1永远成立，所以就算条件没有通过也会执行前面的sql语句
如图
py文件中执行结果，即使用户名不正确也可以获取到执行sql语句

在这里插入图片描述
navicat同样可以执行

也就是说用户输入以下用户名是可以登录的

在这里插入图片描述
解决方法
使用sql注入可以避免以上问题
防止时不要用字符串格式化拼接就可以了
格式如图

也可以不用元祖，通过字典的形式注入
在这里插入图片描述

把以上代码放到项目中

首先开启manage脚本
在这里插入图片描述
自动运行__init__文件

找到对应的路由
如路由是login
则运行以下文件

如果用户名和密码正确跳到了路由/home
于是执行以下蓝图
没有session重新登录，有session跳到home页面

附
settings中的类

模版文件login.html
在这里插入图片描述
utils中的md5加密函数

试运行：

2. 展示用户列表功能
登录成功后显示首页
效果如图

代码:
新建继承的模版

在这里插入图片描述
home页面引用模版，把内容填充到block content中

点击注销，跳转到login页面，同时删除session
点击用户列表，查看所有用户信息
前端效果图：

代码
从数据库获取到所有用户，返回给html
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4. 查看代码统计量

新建表
在这里插入图片描述
点击查看，登录到detail/id页面，可以看到相关用户的代码行

如图
在这里插入图片描述

代码
同样也是在数据库中找到指定用户的所有信息，再返回给html

html文件中只需循环记录，显示在表格中

3. 上传zip文件和解压
点击上传按钮，跳到upload页面

html代码

上传的文件后天接收后解压到指定目录
在这里插入图片描述
效果如图

统计代码行数功能
知识回顾 os.walk
os.walk把指定文件夹中的所有文件夹和文件都递归地找出来
字典中三个值，第一是所在目录，第二个是文件夹，第三个是文件

运行结果
每日提交一次功能
首先连接数据库，然后把代码行插入到数据库
数据库连接池DBUtils的使用
每次请求都创建连接，创建cusor，关闭连接，
能否只创建一个连接，以后都用一个连接，如果项目启动起来就创建一个连接，一个线程，来一次处理一次，还不能关闭连接，操作完后拿结果，
但如果是多线程，就会混乱，
所以如果用一个连接，支持不了多线程，如果用每个连接，连接开关次数太多，所以要用数据库连接池做，
使用DBUtIls
pip3 install DBUtils
不管有多少个线程，就创建10个连接池，如有10个人同时来了，把十个连接拿走，第十一个人来了就等，

使用pymysql，帮我们控制连接池，连接池作用是什么，程序运行时，连接来时和数据库先创建3个连接，

使用DBUtils：

from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection
import pymysql


POOL = PooledDB(
    creator=pymysql,
    maxconnections=6,  # 最大连接数，连接池最多开6个连接，
    mincached=2,   # 初始化时是2个，如果没有6个连接，先开2个，不够再开
    maxcached=5,   # 最多闲置的连接，如开始开了6个，如果不用，再关闭几个，节约数据库资源，最多留几个连接
    maxshared=3,  # 最多共享几个，因为python不支持多线程，threading默认为1，所以该值不管写多少个都是0
    blocking=True,   # 如果连接池里面没有连接了，就等，如果是False，直接报错，就扑捉错误
    maxusage=None,  # 连接池里面6个连接，一直在用，可以设置连接被用了100次后，就关闭，再重新创
    setsession=[],  # 执行命令前执行的sql命令，如设置字符集，时间等
    ping=0,  # 连接前先ping一下，看网络是不是通的，ping = 0/None/never ,表示永远不检查，拿了连接直接发sql就行了，1 = default 每次发送请求时执行 whenever it is requested，2 = when a cursor is created， 4 = 执行.excute时 ，7 但凡有数据库操作都是要ping
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='123',
    database='codestatisc',
    charset='utf8',
)


def task():
    conn = POOL.connection()   # 在连接池里面拿出一个连接来，
    cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
    cursor.execute('select sleep(2)')   # 查数据库,执行一个停2秒
    result = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    conn.close()  # 归还到数据库连接池
    print(result)


import threading

for i in range(30):   # 开30个线程
    t = threading.Thread(target=task)  # 运行task
    t.start()  # 线程开始运行

运行结果

[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]
[{'sleep(2)': 0}]

运用到flask
如果创建很多连接池，浪费资源，所以要以单例模式存在，放到settings中
在这里插入图片描述
account中就不用连接数据库了

在这里插入图片描述
同样index文件中也需要改

提高代码重用性，
fetchone，fetchall，insert 用的比较多
在utils中新建helper写3个方法

from settings import Config
import pymysql


def open():
    conn = Config.POOL.connection()
    cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
    return conn, cursor


def close(conn, cursor):
    cursor.close()
    conn.close()


def fetch_all(sql, args):  # 传sql语句和条件
    conn, cursor = open()
    cursor.execute(sql, args)
    record_list = cursor.fetchall()
    close(conn, cursor)
    return record_list


def fetch_one(sql, args):  # 传sql语句和条件
    conn, cursor = open()
    cursor.execute(sql, args)
    result = cursor.fetchone()
    close(conn, cursor)
    return result



def insert(sql, args):  # 传sql语句和条件
    conn, cursor = open()
    row = cursor.execute(sql, args)
    conn.commit()
    close(conn, cursor)
    return row  # 受影响的行数，如插入1条返回1

在account和index中使用helper中的方法
在这里插入图片描述

制作折线图网站 https://www.hcharts.cn/
柱状图
select user_id, sum(line) from record group by user_id + 连表查询到用户姓名

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