Python对接口的撰写

针对Python注册衔接Mysql的相关语言

一、在Pycharm中打开Mysql（连接）

1、基本语言

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app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://root:123456@localhost:3308/star'

app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False

2、实例化SQLAlchemy

1 2	# 创建 SQLAlchemy 实例 db = SQLAlchemy(app)

SQLAlchemy需要引入

1	from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

从而实现实例化

二、自创表mysql表单

1、app.app_context( ) [ 上下文 ]

1	with app.app_context()

在运行程序时进行，优先于访问接口

2、查询相关表格存在与否

result = db.session.execute(text("SHOW TABLES LIKE 'todo'"))
print(result)
table_exists = result.fetchone() is None

if table_exists:    
	print("create")
	db.create_all()

fetchone函数返回的是一个元组，如果元组为空，表示不存在相关表格，返回值为null

对于db.session:

1	db.session.excute(text(" "))

即在数据库中输入的语言需要SQL语言

对于类似db的数据库语言，还有以下几种：

创建表格

1	db.create_all()

更新表格

1	db.session.commit

添加内容

1 2	db.session.add_all([]) db.session.add()

MySQL的初始化

1 2	import pymysql pymysql.install_as_MySQLdb()

不适用初始化语言将面临报错！

Flask 分页

1.1 request.args.get( )

from flask import request

@app.router('/')
def demo()
	something=request.args.get()

1.2 分页实现

from flask import FLask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

app=Flask(__name__)
#实例化
@app.router('/',methods=["POST"])
async def page_example()
	#从前端获取关键词page，若无数据默认为1，且其类型为int
    page = request.args.get("page",1,type=int)
    #同理，per_page也是同样的获取方式，其意义是每页的容量
    per_page = request.args.get("per_page",10,type=int)
    #过滤出未完成的任务（以flask备忘录为例子）
    users = Todo.query.fliter_by(completed="False")
     
    User = users.query.paginate(page,per_page=per_page)
    for item in User.items
   	return jsonify( )

模糊匹配

SQLalchemy特别匹配：

模糊查找关键词

from SQLAlchemy import text

def search_demo( demo )
	#假设已经创造了一个user的面向对象
    #假设要匹配的是user的username
	results = User.query.filter(text("username ILIKE:demo")).params(demo=f"%{demo}%").all()

Python sqlalchemy ORM

1.ORM的初始化

1.1 base基类的创建

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from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

base = declarative_base()

base的基类创建有利于sqlalchemy orm的功能实现，与SQLAlchemy（）不相同，SQLAlchemy只能实现简单的数据库对接而declarative可以实现数据表的映射

1.2 模型类编写（面向对象）

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from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import relationship
from sqlalchemy.ext.declarative import delclarative_base

导入需要的库，sqlalchemy.orm用于relationship的映射，ext.declarative用于基类创建的实例化

base = declarative_base()

class like(base)
	__tablename__ = "likes"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    video_id = Column(Integer, ForeignKey('videos.id'), nullable=False)
    user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id'), nullable=False)
    
class Video(base)
	__tablename__ = "videos"
    id = Column(Integer, primary_key = True)
    content = Column(String(length=2048))
    #开始映射
    liked_user = relationship("User", secondary = "likes", back_populates = "likes_video")
    
class User(base)
	__tablename__ = "users"
    id = Column(Integer, primary_key = True)
    content = Column(String(2048))
    #映射
    likes_video = relationship("Video", secondary ="likes", back_populates = "liked_user")

双token（双令牌验证）

1、JWT验证（JSON Web Token）

1.1 basemodel基类创建（pydantic）

在实现用户登录的双token中，常会采用pydantic里的basemodel模型，在fastapi中定义数据类型tokendata中，通过jwt令牌，将数据填充到tokendata，包含用户名的信息（便于验证输入的数据）

from pydantic import BaseModel
class User (BaseModel)
	id:int
	username:str

至此已完成了对于user关于basemodel的定义使用jwt方时，可以将其数据填充到user里

这里的basemodel用于其他模型中，作为认证令牌

JWT验证搭建用户认证令牌是很好的处理

1.2 算法和密钥

#定义密钥
SECRET_KEY = "this-is-a-secret-key"
#算法
ALGORITHM = "HS256"

HS256：适用于对称加密，密钥用于加密和解密。适合于单个服务（如前后端分离应用）内部使用，不适合跨服务传递

1.3 OAuth2PasswordBearer( Flask.security库 )

1	from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer

OAuth有一种使用OAuth2_scheme = OAuthPassworfBearer( tokenurl = “ /newtoken “ )

密码授权模式，便于增加用户访问的安全性

在 FastAPI 中，oauth2_scheme 是一个用于处理 OAuth2 密码模式的安全方案。它的主要作用是定义一个依赖项，用于在请求中获取访问令牌，并将该令牌传递给需要认证的路由处理函数。

虽然 Depends(oauth2_scheme) 返回的是访问令牌字符串，但在 get_current_user 函数中，你可以将这个字符串作为 JWT 字符串来解码，并获取其中的信息。这样，你就可以通过 JWT 字符串来验证用户的身份，并进行相应的操作。

1.4 JWT的正式使用

定义类和函数

class Tokendata(Basemodel):
	username:str

async def get_current_user(token:str)
#这里的token作为下面用jwt解码的
	try:
       	#试错
        print("token start"，token)
        payload = jwt.decode(
        	token,
            SECRET_KEY,
            algorithms=[ALGORITHMS],
            option={"verify_exp": True}#验证是否过期
        )
        #有try就要有except
     except(jwt.PyJWTError,KeyError):
        return None

jwt.decode 函数的 options 参数用于指定一些额外的选项，以控制 JWT 解码的行为。options 参数是一个字典，可以包含以下选项：

verify_signature（默认为 True）： 指定是否验证 JWT 的签名。如果为 False，则不会验证签名，这在调试或特殊情况下可能会用到。
verify_exp（默认为 True）： 指定是否验证 JWT 的过期时间（exp 声明）。如果为 True，则会验证过期时间，过期的 JWT 将被拒绝。
verify_nbf（默认为 True）： 指定是否验证 JWT 的生效时间（nbf 声明）。如果为 True，则会验证生效时间，尚未生效的 JWT 将被拒绝。
verify_iat（默认为 False）： 指定是否验证 JWT 的签发时间（iat 声明）。如果为 True，则会验证签发时间。
verify_aud（默认为 False）： 指定是否验证 JWT 的受众（aud 声明）。如果为 True，则会验证受众。
require（默认为 None）： 指定要求 JWT 包含的声明。可以指定一个字典，其中的键为声明名，值为要求的值。如果 JWT 不包含指定的声明或值不匹配，则会引发异常。
leeway（默认为 0）： 指定允许的时间偏差（以秒为单位），用于处理时间戳的差异或时钟偏移。如果需要考虑时钟不同步等情况，可以设置一个较大的值。
algorithms（默认为 None）： 指定允许的签名算法列表。如果指定了算法列表，则只会验证这些算法对应的签名。

Python后端知识