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软硬件环境
- windows 10 64bit
- anaconda3 with python 3.7
- pycharm 2020.1.2
- flask 1.1.2
- flask-restful 0.3.8
简介
前面我们讲到flask路由的时候，可以通过app.route来指定HTTP的请求方法(GET、POST、PUT、DELETE等)，并在请求函数中根据不同的请求方法，执行不同的业务逻辑。这样就已经实现一个简单的Restful请求了。但是在flask中有更好的方法来实现，那就是flask-restful扩展了。
RESTful架构风格规定，数据的元操作，即CRUD(即数据的增删查改)操作，分别对应于HTTP方法，GET用来获取资源，POST用来新建资源(也可以用于更新资源)，PUT用来更新资源，DELETE用来删除资源，这样就统一了数据操作的接口，仅仅通过HTTP方法，就可以完成对数据的增删查改工作。
安装flask-restful
常规操作，通过pip安装
pip install flask-restful
flask-restful基本使用
插件安装好后，就可以导入模块了，看下面的示例
from flask import Flask, jsonify
from flask_restful import Api, Resource, reqparse
USERS = [
{"name": "zhangsan"},
{"name": "lisi"},
{"name": "wangwu"},
{"name": "zhaoliu"}
]
class Users(Resource):
def get(self):
return jsonify(USERS)
def post(self):
args = reqparse.RequestParser() \
.add_argument('name', type=str, location='json', required=True, help="名字不能为空") \
.parse_args()
if args['name'] not in USERS:
USERS.append({"name": args['name']})
return jsonify(USERS)
def delete(self):
USERS = []
return jsonify(USERS)
app = Flask(__name__)
api = Api(app, default_mediatype="application/json")
api.add_resource(Users, '/users')
app.run(host='0.0.0.0', port=5001, use_reloader=True)
flask-restful扩展通过api.add_resource()方法来添加路由，方法的第一个参数是一个类名，该类继承Resource基类，其成员方法定义了不同的HTTP请求方法的逻辑；第二个参数定义了URL路径。在Users类中，我们分别实现了get、post、delete方法，分别对应HTTP的GET、POST、DELETE请求。
另外，flask-restful还提供了argparse，它可以方便地实现对http请求中客户端发送过来的数据进行校验处理，这有点像表单中的验证方法，在实际项目中非常实用。
程序启动以后，我们访问 http://127.0.0.1:5001/users，GET请求时会给出USERS的内容、POST请求时会在USERS中添加一项(如果不存在)并返回USERS更新后的内容。DELETE请求则清空USERS并返回空。
客户端部分，我们使用postman来模拟请求
GET方法中如何获取参数
针对每个用户名，我们写个类，同样继承自Resource，在get方法中，接收参数userid，简单起见，userid定义为该用户名在USERS列表中的索引
class UserId(Resource):
def get(self, userid):
return jsonify(
{"name": USERS[int(userid)].get("name")}
)
api.add_resource(UserId, '/user/<userid>')
在api.add_resource()方法中，第二个参数/user/<userid>中的<userid>，就是用户传递过来的参数，这点写法上跟flask路由的写法是一模一样的。程序启动后，访问 http://127.0.0.1:5001/user/0 获取的就是USERS列表中第一个用户的信息
在flask-restful中添加日志
Flask教程(十五)日志 已经提过如何在flask中使用日志功能。在flask-restful中，logger的使用有更优雅的方式，来看示例
import logging.config
from flask import Flask, jsonify
from flask_restful import Api, Resource, reqparse
logging.config.dictConfig(
{
"version": 1,
"disable_existing_loggers": False,
"formatters": {
"simple": {"format": "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"}
},
"handlers": {
"console": {
"class": "logging.StreamHandler",
"level": "DEBUG",
"formatter": "simple",
"stream": "ext://sys.stdout",
},
"info_file_handler": {
"class": "logging.handlers.RotatingFileHandler",
"level": "INFO",
"formatter": "simple",
"filename": "info.log",
"maxBytes": 10485760,
"backupCount": 50,
"encoding": "utf8",
},
"error_file_handler": {
"class": "logging.handlers.RotatingFileHandler",
"level": "ERROR",
"formatter": "simple",
"filename": "errors.log",
"maxBytes": 10485760,
"backupCount": 20,
"encoding": "utf8",
},
"debug_file_handler": {
"class": "logging.handlers.RotatingFileHandler",
"level": "DEBUG",
"formatter": "simple",
"filename": "debug.log",
"maxBytes": 10485760,
"backupCount": 50,
"encoding": "utf8",
},
},
"loggers": {
"my_module": {"level": "ERROR", "handlers": ["console"], "propagate": "no"}
},
"root": {
"level": "DEBUG",
"handlers": ["error_file_handler", "debug_file_handler"],
},
}
)
USERS = [
{"name": "zhangsan"},
{"name": "lisi"},
{"name": "wangwu"},
{"name": "zhaoliu"}
]
class Users(Resource):
def __init__(self, **kargs):
self.logger = kargs.get('logger')
def get(self):
return jsonify(USERS)
def post(self):
args = reqparse.RequestParser() \
.add_argument('name', type=str, location='json', required=True, help="名字不能为空") \
.parse_args()
self.logger.debug(args)
if args['name'] not in USERS:
USERS.append({"name": args['name']})
return jsonify(USERS)
def delete(self):
USERS = []
return jsonify(USERS)
app = Flask(__name__)
api = Api(app, default_mediatype="application/json")
api.add_resource(Users, '/users', resource_class_kwargs={
"logger": logging.getLogger('/Users')
})
app.run(host='0.0.0.0', port=5001, use_reloader=True)
我们使用上次用到的dictConfig，主要的区别在于api.add_resource()方法中，使用了参数resource_class_kwargs，然后在Resource子类中的构造函数__init__，将日志记录器获取到，后面就可以在各个处理方法中使用了。再次使用postman发起POST请求，可以看到debug.log是这个样子的
