作者：matrix
发布时间：2022年7月31日
分类：Python
Django可以一句话生成后端数据表CURD控制器以及对应界面。默认只包含用户授权AUTHENTICATION AND AUTHORIZATION模块
想根据此默认界面做简单修改，但是又不想完全自定义。仅基于此页面最小化开发添加自定义模块和url
最终效果图
新增模块bark，且不添加数据表。新模块下添加自定义名称url
新增文件
bark/apps.py
此文件留空
bark/models.py
from django.db import models
class price_tips_index(models.Model):
pass
class Meta:
verbose_name_plural = 'bark价格告警参数' # 定义管理端页面读取的模型名称
class cron_notice_price_warning(models.Model):
pass
class Meta:
verbose_name_plural = '定时任务：价格告警触发接口'
price_tips_index、cron_notice_price_warning类无实际数据表
Meta子类用于设置模型数据信息
verbose_name_plural属性新模块中直接显示，url为此类名
bark/admin.py
from django.contrib import admin
from django.contrib.auth.models import Group
from .models import price_tips_index,cron_notice_price_warning
class UndefinedBlank(admin.ModelAdmin):
def has_add_permission(self, request, obj=None):
return False
def has_change_permission(self, request, obj=None):
return False
admin.site.register(price_tips_index,UndefinedBlank)
admin.site.register(cron_notice_price_warning,UndefinedBlank)
admin.site.site_header = "Dashboard" # 替换控制面板顶部title
has_add_permission、has_change_permission方法重写右侧的Add、Change按钮显示
admin.site.register 执行模块项目注册
配置INSTALLED_APPS
INSTALLED_APPS = [
...
'bark',
]
根据新增模块的bark目录，配置初始化路径
配置路由url
from django.urls import path,re_path
from .bark import bark_params
urlpatterns = [
...
re_path(r'^admin/price_tips_param/?', bark_params.price_tips_param),# 价格报警设置
re_path(r'^admin/bark/price_tips_index/?', bark_params.price_tips_index),
...
]
说明：
引入的bark_params为自定义的控制器文件
price_tips_param,price_tips_index分别为入口函数。若需要登录校验可以使用@login_required装饰器
设置路由，拦截请求到指定控制器入口。
否则会经过数据表models查询，报错 表不存在django (1146, 'Unknown error 1146')
参考：
https://docs.Djangoproject.com/zh-hans/3.2/ref/contrib/admin/
https://docs.djangoproject.com/zh-hans/3.2/ref/models/options/
https://docs.djangoproject.com/zh-hans/3.2/topics/auth/default/#the-login-required-decorator
https://www.learnfk.com/question/django/2156114.html
作者：matrix
发布时间：2022年1月7日
分类：Python
之前是本地Python环境安装Django项目直接运行和断点，现在尝试切换到vscode～
vscode插件
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-vscode-remote.remote-containers
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-Python.python
Dockerfile配置
用于创建docker镜像
项目根目录中创建Dockerfile文件
# syntax=docker/dockerfile:1
FROM python:3.10
#设置容器中环境变量
ENV RUN_ENV='develop'
WORKDIR /data
COPY requirements.txt .
RUN pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ -r requirements.txt
# 方式2.安装依赖
# RUN pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ django pytz pymysql mysqlclient requests numpy python-dateutil matplotlib pandas_datareader scipy sklearn
根目录中需要有requirements.txt
docker-compose配置
用于开启容器，挂载开发目录以及端口
项目根目录中创建docker-compose.debug.yml文件
version: '3.4'
services:
pythonsamplevscodedjangotutorial:
image: django-dev:1.1
build:
context: .
dockerfile: ./Dockerfile
volumes:
- ./:/data
# command: ["sh", "-c", "pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ debugpy -t /tmp && python /tmp/debugpy --wait-for-client --listen 0.0.0.0:5678 /data/manage.py runserver 0.0.0.0:8000 --nothreading --noreload"]
command: ["sh", "-c", "python /tmp/debugpy --listen 0.0.0.0:5678 /data/manage.py runserver 0.0.0.0:8000 --nothreading --noreload "]
ports:
- 8000:8000
- 5678:5678
说明：
volumes表示 映射本地路径./-->容器路径/data
5678为断点监听端口
8000为项目访问端口
配置debug
配置vscode DEBUG
项目根目录中编辑或创建.vscode/launch.json
{
"configurations": [
{
"name": "Python: Remote Attach",
"type": "python",
"request": "attach",
"port": 5678,
"host": "localhost",
"pathMappings": [
{
"localRoot": "${workspaceFolder}",
"remoteRoot": "/data"
}
]
}
]
}
启动容器
$ docker-compose -f ./docker-compose.debug.yml up
添加断点后，浏览器访问127.0.0.1:8000即可调试
参考：
https://code.visualstudio.com/docs/containers/docker-compose#_python
https://docs.docker.com/compose/compose-file/compose-file-v3/#build
https://www.youtube.com/watch?v=x7lZAmMVo2M
作者：matrix
发布时间：2021年11月30日
分类：Python
用的pipenv但是lock时间有点太长了，所以到poetry试试水...
poetry安装
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/get-poetry.py | python -
项目设置poetry虚拟环境
poetry init
按照选项默认就好
给虚拟环境安装依赖
poetry add requests=3.6
poetry add requests@last
安装之后系统会自动生成pyproject.toml,poetry.lock文件
删除依赖
poetry remove requests
显示依赖信息
poetry show
poetry show --tree
使用三方源
pyproject.toml 末尾:
[[tool.poetry.source]]
name = "tsinghua"
url = "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/"
用熟悉了基本命令也就清楚，不用翻文档。但是vscode上兼容性不好，还要自己配置解析器😭
参考：
https://Python-poetry.org/docs/basic-usage/
https://greyli.com/poetry-a-better-choice-than-pipenv/
作者：matrix
发布时间：2020年8月31日
分类：Python 零零星星
第一次drop超过GB的数据表，没想到竟然会执行的这么慢。尝试过TRUNCATE和DROP都不满意。
后来就直接找到数据库储存的文件来删除，这样比起使用sql语句操作会快得多，但也是危险操作，无法找回。
删除操作脚本
运行环境 python3.7,依赖pymysql,根据自身情况配置变量mysql_data_dir,db_config,table_names,condition_save
fast_drop_table.py
#codeing=utf-8
"""
快速清空超大数据表 保留想要数据
"""
import pymysql
import os
mysql_data_dir = '/mnt/mysql_data/db_name/' #数据库文件所在路径
# 数据库连接配置
db_config = {'host': '127.0.0.1', 'port': 3306, 'user': 'user', 'password': 'password', 'db': 'db_name', 'charset': 'utf8'}
# 需要清空操作的数据表
table_names = [
"com_hhtjim_badata_trades_eos_this_quarter",
"com_hhtjim_badata_trades_eth_this_quarter",
]
# 数据表保留的查询条件
condition_save = "timestamp > '2020-02-20T00:00:00Z'"
# condition_save = False# 不保留
class Db:
'''
简单数据库连接操作类
'''
def __init__(self,**kwargs):
self.connection = pymysql.connect(**kwargs)
self.cursor = self.connection.cursor()
if __name__ == "__main__":
mysql = Db(**db_config)
for table_name in table_names:
os.link('{}{}.frm'.format(mysql_data_dir,table_name), '{}{}.frm.h'.format(mysql_data_dir,table_name))
os.link('{}{}.ibd'.format(mysql_data_dir,table_name), '{}{}.ibd.h'.format(mysql_data_dir,table_name))
mysql.cursor.execute('CREATE TABLE {0}_back like {0}'.format(table_name))
mysql.connection.commit()
if condition_save:
mysql.cursor.execute("INSERT INTO {0}_back SELECT * FROM {0} WHERE {1} ;".format(table_name,condition_save))
mysql.connection.commit()
mysql.cursor.execute("drop table {}".format(table_name))
mysql.connection.commit()
mysql.cursor.execute("alter table {0}_back rename to {0};".format(table_name))
mysql.connection.commit()
os.unlink('{}{}.frm.h'.format(mysql_data_dir,table_name))
os.unlink('{}{}.ibd.h'.format(mysql_data_dir,table_name))
print('succeed: {}'.format(table_name))
具体步骤
### 找到frm，ibd文件
根据数据库存储路径找到需要删除的表名的frm，ibd文件。
### 建立硬连接
$ ln mytable.ibd mytable.ibd.h
$ ln mytable.frm mytable.frm.h
### 备份表结构
CREATE TABLE mytable_back like mytable;
### 备份想要保留的数据
INSERT INTO mytable_back SELECT * FROM mytable WHERE timestamp > '2020-02-27T00:00:00Z' ;
### 删除旧表
drop table mytable;
### 修改备份表名字
alter table mytable_back rename to mytable;
### 删除硬连接
$ rm -f mytable.frm.h mytable.ibd.h
参考：
https://blog.csdn.net/weixin_34034261/article/details/86250223
作者：matrix
发布时间：2020年2月25日
分类：Python
Python中单个地址进行请求我都是使用header的cookie中添加会话信息，简单干脆。但是多个域名跳转请求的时候就出现了问题，多域名的话需要按照域名host作为key来缓存，这岂不是很麻烦？
requests.Session()也很少使用，这次正好试试。requests.Session()可以作为全局变量来保存请求的cookies会话信息。这样在脚本的单次执行中可以很好的关联请求会话信息，避免要求多次登录的情况出现。
环境：Python 3.7
Session 单次会话
这里所谓单次会话其实就是单次运行脚本的一种效果
如果想要下次重新运行脚本依旧使用之前的cookies就必须要持久化处理。
import requests
session = requests.Session()
response1 = session.post('https://passport.baidu.com/v2/?login&tag=hhtjim.com')
response2 = session.get('http://www.baidu.com/?tag=pang)
response1请求会返回Set-Cookie的响应头，Session会记录Set-Cookie的值然后在response2中携带Cookie的请求头。这些都是会话处理的效果，也就是requests自动完成。这样如果response1登录成功，则后续请求就可以直接进行，避免手动携带Cookie
Session本地持久化
现在需求是本地保存cookies信息，避免重新执行脚本的时候还要求登录。
本来没找到现成的方法只能自己序列化存储cookies数据，然后载入的时候反序列化就好了。但是后面看到http.cookiejar.MozillaCookieJa这些函数可以处理目前的问题。
import requests,os
http.cookiejar import MozillaCookieJar
session = requests.Session() #作为全局变量使用
#载入cookies
path = 'cookies.txt' #设置cookies文件保存路径
s = MozillaCookieJar(path)
os.path.isfile(path) and s.load(path, ignore_discard=True, ignore_expires=True)#存在文件则载入
session.cookies = s #使用MozillaCookieJar进行会话管理
response1 = session.post('https://passport.baidu.com/v2/?login&tag=hhtjim.com')
#触发保存会话到本地文件
session.cookies.save(ignore_discard=True, ignore_expires=True)
response2 = session.get('http://www.baidu.com/?tag=pang)
上面操作就可以实现本地持久化存储，如果过期则会自动使用过期的Session请求续签。相对于单次会话其实就多了load和save操作，知道这基本原理也能够自己实现。
⚠️注意：
ignore_discard=True参数确保有开启，否则使用save方法不会保存到本地，load()处也是一致，避免无法读取。
如果想要清空会话使用clear()方法即可，再save()方法执行文件保存。
Note that the save() method won’t save session cookies anyway, unless you ask otherwise by passing a true ignore_discard argument.
参考：
https://stackoverflow.com/questions/13030095/how-to-save-requests-python-cookies-to-a-file
https://zhuanlan.zhihu.com/p/42950252
作者：matrix
发布时间：2019年11月26日
分类：Python
asyncio异步操作需要关键字async,await。
async用来声明方法函数，await用来声明耗时操作。
但是await关键字后面要求为awaitable对象 且只能在async方法内部使用，不能在外部入口中使用。asyncio的语法其实是系统内部实现了yield from协程。
aiohttp用来代替requests的请求库，且支持异步操作。
主要优点体现在并发请求多个耗时任务时，自动安排耗时时的操作，避免cpu等待一个一个请求。
单个请求操作
import aiohttp
import asyncio
#get 请求
async def get():
async with aiohttp.request('GET','https://api.github.com/users/Ho',params={'arg1':123}) as response:
# response.request_info # 请求信息
return await response.json()
rel = asyncio.run(get())
# 或者使用下面方式 手动关闭异步事件循环
# loop = asyncio.get_event_loop()
# rel = loop.run_until_complete(get())
# loop.close()
print(rel)
多个并发请求操作
主要区别在于异步任务的添加操作，运行。
请求测试url：
http://link/await/1 # delay 1sec
http://link/await/2 # delay 2sec
...
请求测试：
import aiohttp
import asyncio
#get 请求
async def get():
async with aiohttp.request('GET','http://link/await/1') as response:
return await response.text()
# 所有请求任务
async def all_req():
#async with asyncio.Semaphore(5): 设置并发的连接数
# https://docs.python.org/zh-cn/3/library/asyncio-sync.html#asyncio.Semaphore
task = []
#添加请求任务
for i in range(5):
task.append(asyncio.create_task(get()))
#create_task 方法等同于 ensure_future()方法
#手册建议首选 create_task方法
# https://docs.python.org/zh-cn/3/library/asyncio-future.html?highlight=ensure_future#asyncio.ensure_future
return await asyncio.gather(*task)#传入参数 tuple类型 作为位置参数
# 等同于 asyncio.gather(get(),get())
# gather()方法用于收集所有任务完成的返回值，如果换成wait()方法会返回任务tuple对象，（done，pending）
rel = asyncio.run(all_req())
print(rel)
# 总共5个请求任务返回：
# 总耗时1秒多，相比同步的5秒+好N多。
"""
['sleep 1 second is done', 'sleep 1 second is done', 'sleep 1 second is done', 'sleep 1 second is done', 'sleep 1 second is done']
[Done] exited with code=0 in 1.955 seconds
"""
tell why??
测试发现Semaphore方法设置的请求并发数量跟本不起作用，nginx的access.log以及Proxifier看到的一次性请求量都不是代码中设置的数量。
使用uvloop优化异步操作
uvloop用于提升协程的速度。
uvloop使用很简单，直接设置异步策略就好了。
import asyncio
import uvloop
#声明使用 uvloop 事件循环
asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())
测试遇到很多报错，基本上都是await和async使用的问题。
异步请求的分块chunk并发控制
自行chunk操作
自己按照所有任务的list列表进行chunk切割，然后分块进行请求，每块中固定chunk数量的任务。基本可以实现想要的并发限制操作
async def _bulk_task(num,current_page = 1):
"""批量创建异步任务
"""
task = []
for i in range(num):# 每次10个连接并发进行请求
task.append(asyncio.create_task(get(current_page)))
current_page += 1
return await asyncio.gather(*task)
# 主要进行chunk操作的函数
def run_task(total,chunk,offset_start_page = 1):
"""运行分块处理的批量任务
Arguments:
total int 总请求数
chunk int 每次并发请求数
offset_start_page int 初始分块开始的页数（偏移页数），正常默认为1
Yields:
返回收集的异步任务运行结果
"""
length = math.ceil(total/chunk)
for i in range(length):
start_page = i * chunk + offset_start_page # 当前分块开始的页数
haldle_num = chunk# 当前需要并发处理的数量
#处理结尾的块
if i == length - 1:
# print(':::',chunk,start_page + chunk - offset_start_page)
haldle_num = min(chunk,total + offset_start_page - start_page)
# print('当前分块下标：{},当前分块需要处理的总数：{},当前分块开始页数:{}'.format(i,haldle_num,start_page))
rel = asyncio.run(_bulk_task(haldle_num,start_page))
yield rel
rel = run_task(123,10)# 123总任务 每10条并发请求
for i in rel:
print(i)
独立封装
封装为async_curl类，以后可以直接import使用
https://raw.githubusercontent.com/Hootrix/com.gllue.portal/master/async_curl.py
参考：
https://www.cnblogs.com/Summer-skr--blog/p/11486634.html
https://hubertroy.gitbooks.io/aiohttp-chinese-documentation/content/aiohttp%E6%96%87%E6%A1%A3/ClientUsage.html#%E6%84%89%E5%BF%AB%E5%9C%B0%E7%BB%93%E6%9D%9F
https://docs.Python.org/zh-cn/3/library/asyncio-eventloop.html#asyncio.get_running_loop
https://segmentfault.com/q/1010000008663962
http://www.ruanyifeng.com/blog/2019/11/Python-asyncio.html
https://blog.csdn.net/qq_37144341/article/details/89471603
https://www.jianshu.com/p/8f65e50f39b4
作者：matrix
发布时间：2019年10月14日
分类：Python
搜索结果一大堆但都没有找到支持url和local path两种读取方式的操作。
留着便于以后直接使用。
gits: https://gist.github.com/Hootrix/cf3e75b1fa6d3d404bc99787f89687f1
import requests,tempfile, zipfile,os
def read_file_for_zip(zip_url, callback=None):
"""
读取zip包内的文件
:param zip_url:zip路径/url
:param callback:读取操作的回调函数 若函数返回false 则不会读取下一个文件
:return:
"""
with tempfile.TemporaryFile('w+b') as tmpfile: # 生成临时文件
# 判断是否为本地文件
if os.path.isfile(zip_url):
#进行本地复制。没必要
# with open(zip_url,'rb') as f:
# while True:
# chunk = f.read(1024)
# if not chunk:
# break
# tmpfile.write(chunk)
tmpfile = zip_url
else:#进行http请求
r = requests.get(zip_url, stream=True)
for chunk in r.iter_content(chunk_size=1024):
if chunk:
tmpfile.write(chunk)
assert zipfile.is_zipfile(tmpfile), '不是zip文件'
zf = zipfile.ZipFile(tmpfile)
for name in zf.namelist(): # list e.g. ['Brave Browser.url', 'Express VPN.url', 'ssl.txt', 'What is my IP.url']
if callable(callback):
# zf.read(name) #读取
if callback(name, zf) is False:# 函数返回false 会终止下一个文件的读取
break
### 例子
def cb(filename,context):
if filename.endswith('.txt'):
print(context.read(filename).decode('utf-8'))
# print( context.read(filename))
return False #终止下一个文件的读取
read_file_for_zip('https://cdn-01.openload.cc/S9Y7m488n8/22c3c58b-1571037628/ssl_proxies.zip',cb)
具体使用见上面例子
兼容大文件url的下载处理
p.s.
在线压缩包读取：
https://extract.me/cn/
参考：
http://www.liujiangblog.com/course/Python/62
https://docs.python.org/2/library/tempfile.html
作者：matrix
发布时间：2019年6月21日
分类：Python 兼容并蓄
之前不太理解ISO8601时间格式，后来看了下网上文章，其实是没有固定的单一格式。
按照下面这些其实都属于ISO8601时间格式：
2019-03-25T16:00:00.000111Z
2019-03-25T16:00:00.111Z
2019-03-25T16:00:00Z
2019-03-25T16:00:00
...
Z表示祖鲁时间Zulu time 即+0时区,若去掉不写Z则采用系统本地时区。
ISO8601时间还有很多其他扩展格式。
下面代码处理的也就是普通格式
python
import datetime,pytz
def iso2timestamp(datestring, format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ',timespec='seconds'):
"""
ISO8601时间转换为时间戳
:param datestring:iso时间字符串 2019-03-25T16:00:00.000Z，2019-03-25T16:00:00.000111Z
:param format:%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ；其中%f 表示毫秒或者微秒
:param timespec:返回时间戳最小单位 seconds 秒，milliseconds 毫秒,microseconds 微秒
:return:时间戳 默认单位秒
"""
tz = pytz.timezone('Asia/Shanghai')
utc_time = datetime.datetime.strptime(datestring, format) # 将字符串读取为 时间 class datetime.datetime
time = utc_time.replace(tzinfo=pytz.utc).astimezone(tz)
times = {
'seconds': int(time.timestamp()),
'milliseconds': round(time.timestamp() * 1000),
'microseconds': round(time.timestamp() * 1000 * 1000),
}
return times[timespec]
def timestamp2iso(timestamp, format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ',exact_sec_type = 3):
"""
时间戳转换到ISO8601标准时间(支持微秒级输出 YYYY-MM-DD HH:MM:SS.mmmmmm)
:param timestamp:时间戳 int值，支持 秒，毫秒，微秒级别
:param format:输出的时间格式 默认 iso=%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ；其中%f表示微秒6位长度
:param exact_sec_type: %f表示的单位 3|6 默认 6微秒,3毫秒
此函数特殊处理，毫秒/微秒部分 让其支持该部分的字符格式输出
:return:
"""
format = format.replace('%f','{-FF-}')#订单处理微秒数据 %f
assert exact_sec_type in [3,6]
length = min(10+exact_sec_type, len(str(timestamp)))#最多取到微秒级
#获取毫秒/微秒 数据
sec = '0'
if length != 10:#非秒级
sec = str(timestamp)[:10+exact_sec_type][-(length - 10):]#最长截取16位长度 再取最后毫秒/微秒数据
if exact_sec_type == 6:
sec = '{:0<6}'.format(sec)#长度位6，靠左剩下的用0补齐
elif exact_sec_type == 3:
sec = '{:0<3}'.format(sec)#长度位3，靠左剩下的用0补齐
timestamp = float(str(timestamp)[:10])#转换为秒级时间戳
return datetime.datetime.utcfromtimestamp(timestamp).strftime(format).replace('{-FF-}',sec)
说明：
之前别个写的iso到时间戳的转换方法简直蛋疼，无参数说明和无法精确到秒级别。
两个函数都可以相互转换和处理。
参考：
https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601
https://docs.Python.org/zh-cn/3.7/library/datetime.html?highlight=isoformat#strftime-strptime-behavior
https://www.w3.org/TR/NOTE-datetime
https://www.cryptosys.net/pki/manpki/pki_iso8601datetime.html
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