Flask视图：视图函数，类视图，蓝图使用方法整理

摘要： Flask ， 视图 ， 视图函数 ， 类视图 ， 方法视图 ， 装饰器 ， 蓝图

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在Flask中 路由 是指用户请求的 URL 与 视图函数 之间的 映射 ，处理URL和函数之间关系的程序称为路由。Flask根据HTTP请求的URL在路由表中匹配预定义的URL找到对应的视图函数。将视图函数的执行结果返回给服务器。

Flask中默认使用 @app.route 装饰器将视图函数和URL绑定，装饰器是一种接受函数的函数，返回新的函数。

使用装饰器将视图函数page和url '/'关系绑定带 app.url_map 属性上，打印app.url_map的结果如下，有两条url规则，分别是根目录下的URL规则和static目录下的URL规则

可以给装饰器增加 endpoint 参数给 url命名 ，一旦使用了endpoint参数 url_for 反转就不能使用视图函数名了而要使用定义的url名。

url_for('index')的输出是字符串格式url的内容"/"

也可以不使用装饰器，使用 add_url_rule 将视图函数和url绑定，装饰器 @app.route 实际是调用的 add_url_rule 方法

视图函数也可以结合类来实现，类视图的好处是支持 继承 ，可以将共性的东西放到父类中，类视图需要使用 app.add_url_rule() 来进行注册，类视图分为 标准类视图 和 基于调度方法的类视图

标准类视图有标准的写法

使用类视图，在父类中定义一个属性，在子类中完成各自的业务逻辑，同时都继承父类中的这一个属性

分别定义三个子类的模板

查看结果，三个url的返回除了三个模板各自的内容外都需要输出父类的ads属性

如果同一个视图函数需要根据 不同的请求方式 进行不一样的逻辑处理，需要在视图函数内部进行判断，可以使用 方法类视图 实现，使用类继承 flask.views.MethodView ，定义和请求方式 同名的小写方法 来完成了逻辑处理。

编辑一个页面直接访问是输出用户名密码页面，提交表单后是密码正确与否的提示。

在html中定义 form 标签action属性关联url名

如果不用方法视图实现需要在普通视图内部调用 request.method 判断是否为 GET ， POST 进行判断

装饰器的本质是一个Python函数， 接受一个函数 ， 返回一个函数 ，目的是让一个函数获得 其他额外的功能 。

假设一个场景访问新闻详情页又一个函数实现，但是之前必须先登录，登录由另一个函数实现，此时需要将访问新闻函数传递给登录函数返回一个新的函数作为整体的逻辑实现，这个给登录函数增加新功能浏览网页的过程就是装饰器。

控制台输出，new_func()执行了新函数，基础函数user_login执行了新加入的功能，新函数真实的函数名还是inner

如果使用装饰器魔法符号实现，此时直接调用被装饰的函数即可实现带有新功能的基础函数，函数作为参数传入的过程已经自动实现

在基础函数和要包装的函数上都支持传递参数

查看 app.route() 的源码内部也是将视图函数包装，在原函数执行之前调用 add_url_rule 绑定url，endpoint和视图函数的关系，再返回原函数实现业务逻辑

蓝图的目的是实现 各个模块的视图函数写在不同的py文件中 ，在主视图中导入分路由视图的模块，并注册蓝图对象， 降低各个功能模块的耦合度 ，使用 flask.Blueprint 定义蓝图， app.register_blueprint 注册蓝图。

实现主页，详情页，对比页三个页面，在主页中导入两个其他功能页，先编写两个功能页的蓝图detail.py和compare.py

使用 app = Blueprint('detail', __name__) 定义蓝图对象， detail 是蓝图名，蓝图名不能重复。再编写主视图main.py，在主视图中注册之前的蓝图，其他视图函数的名字不能和蓝图名一致

查看效果

如果在蓝图的py脚本中调用了 url_for ，需要把蓝图的name（就是 name 之前的）也加入作为前缀，如下

python可视化数据分析常用图大集合（收藏）

python数据分析常用图大集合：包含折线图、直方图、垂直条形图、水平条形图、饼图、箱线图、热力图、散点图、蜘蛛图、二元变量分布、面积图、六边形图等12种常用可视化数据分析图，后期还会不断的收集整理，请关注更新！

以下默认所有的操作都先导入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn

一、折线图

折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势

Matplotlib

plt.plot(x, y)

plt.show()

Seaborn

df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})

sns.lineplot(x="x", y="y", data=df)

plt.show()

二、直方图

直方图是比较常见的视图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间，然后在每个小区间内用矩形条（bars）展示该区间的数值

Matplotlib

Seaborn

三、垂直条形图

条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。

Matplotlib

Seaborn

1plt.show()

四、水平条形图

五、饼图

六、箱线图

箱线图由五个数值点组成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位数 (Q3, Q1)。

可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。

Matplotlib

Seaborn

七、热力图

力图，英文叫 heat map，是一种矩阵表示方法，其中矩阵中的元素值用颜色来代表，不同的颜色代表不同大小的值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。

通过 seaborn 的 heatmap 函数，我们可以观察到不同年份，不同月份的乘客数量变化情况，其中颜色越浅的代表乘客数量越多

八、散点图

散点图的英文叫做 scatter plot，它将两个变量的值显示在二维坐标中，非常适合展示两个变量之间的关系。

Matplotlib

Seaborn

九、蜘蛛图

蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法，使一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见

十、二元变量分布

二元变量分布可以看两个变量之间的关系

十一、面积图

面积图又称区域图，强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。

堆积面积图还可以显示部分与整体的关系。折线图和面积图都可以用来帮助我们对趋势进行分析，当数据集有合计关系或者你想要展示局部与整体关系的时候，使用面积图为更好的选择。

十二、六边形图

六边形图将空间中的点聚合成六边形，然后根据六边形内部的值为这些六边形上色。

原文至：

又涨知识了，清华大学教授推荐Python400集视频教程，拿走

Python是世界上功能最多，功能最强大的编程语言之一。通过Python，可以编写自己的应用程序，创建 游戏 ，设计算法，甚至编程机器人。而且Python的热度现在一直高居不下，比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。

清华北大教授万赞Python全集视频教程，这就是你需要的

如果你想选择一种语言来入门编程，那么Python绝对是首选！其非常接近自然语言，精简了很多不必要的分号和括号，非常容易阅读理解。编程简单直接，更适合初学编程者，让其专注于编程逻辑，而不是困惑于晦涩的语法细节上，比起JAVA、C#和C/C++这些编程语言相对容易很多。

因此，即使是非计算机专业或者没有基础的小白，也能分分钟入门。

但是呢，前提是一定要坚持学习！！！

阶段一：Python基础知识和高级特性

阶段二：Linux基础

阶段三：数据库原理和sql优化

阶段四：前端web开发

阶段五：Python Web后端开发

阶段六：爬虫和数据分析

阶段七：Python人工智能

Python基础语法的掌握

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1. Python基础语法的掌握是必备技能，认识到了Python语言的优雅，即使你之前用过其他开发语言，也会转到Python的行列中

2. 掌握字符串的解析

3. 未来你会意识到各种各样的程序直接就是把字符串传来传去，包括海量日志分析，日志即字符串，所以字符串操作就是未来做项目的基础对文件的操作

4. Linux中一切皆文件，对文件的操作掌握了那么你会发现在此时你有能力将之前的Linux中的Shell脚本改写成Python脚本，至于为啥要改写？脚本更加简洁、易读嘛！

5. 掌握面向对象的思想

6. 面向对象思想对于开发程序员来说，不管未来你选择做哪一方面，使用什么语言开发，都是必须要掌握的，对于一个开发企业级的持续可扩展的项目至关重要

7. 掌握常见设计模式和排序算法

8. 设计模式的掌握可以让你的项目变得更好维护，是一种经验的总结，排序算法很多种，项目经常会有取TopN的需求，所以常见设计模式和算法排序面试官们很喜欢问，也是为后面的项目打好一个扎实的基础

下面是北京大学毕业的高琪老师亲手打造的python学习路线和视频。共分为7大阶段.

现在免费分享给大家哦！获取在文末！！！

清华北大教授万赞Python全集视频教程，这就是你需要的

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第一阶段

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python开发基础和核心特性

1.变量及运算符

2.分支及循环

3.循环及字符串

4.列表及嵌套列表

5.字典及项目练习

6.函数的使用

7.递归及文件处理

8.文件

9.面向对象

10.设计模式及异常处理

11.异常及模块的使用

12.坦克大战

13.核心编程

14.高级特性

15.内存管理

第二阶段

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数据库和linux基础

1.并发编程

2.网络通信

3.MySQL

4.Linux

5.正则表达式

第三阶段

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web前端开发基础

1.html基本标签

2.css样式

3.css浮动和定位

4.js基础

5.js对象和函数

6.js定时器和DOM

7.js事件响应

8.使用jquery

9.jquery动画特效

10.Ajax异步网络请求

第四阶段

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Python Web框架阶段

1.Django-Git版本控制

2.Django-博客项目

3.Django-商城项目

4.Django模型层

5.Django入门

6.Django模板层

7.Django视图层

8.Tornado框架

第五阶段

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Python 爬虫实战开发

1.Python爬虫基础

2.Python爬虫Scrapy框架

以上这python自学教程我已经为大家打包准备好了，希望对正在学习的你有所帮助！

请问怎么学习Python？

这里整理了一份Python开发的学习路线，可按照这份大纲来安排学习计划~

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：

1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识

2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发

3. 对Python的核心库和组件有深入理解

4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作

5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置

6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作

7. 能综合运用所学知识完成项目

知识点：

Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。

1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。

2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。

4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。

5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：

1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议

3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发

4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识

5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理

6. 使用Web开发框架实现贯穿项目

知识点：

Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。

2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。

3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。

4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。

第三阶段：爬虫与数据分析

阶段目标：

1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析

2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取

3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理

4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取

5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程

6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写

8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战

知识点：

网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。

1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。

2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。

3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。

4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。

第四阶段：机器学习与人工智能

阶段目标：

1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程

2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题

3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等

4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等

5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目

知识点：

1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。

2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。

python轻量框架--Flask(入门教程）

1.建立： F:\Python\flask文件夹路径

2.安装virtualenv,在此路径下打开命令行窗口输入：

3.新建一个目录，并在里边创建virtualenv环境，在DOS下

如图：

这时你创建的myproject文件夹里面就多了一个venv文件夹：

4.激活虚拟环境

现在命令行前面多了个(venv)表示你在venv环境内

5.在virtualenv里安装Flask

完成。如图：

6.验证是否安装，你可以进入 Python 解释器，尝试导入 Flask：

如果没有报错，那么就安装成功了~如图：

1.在myproject文件夹下打开命令行：

cd app #进入app文件夹

mkdir static

mkdir templates

我们的应用程序包是放置于 app 文件夹中。子文件夹 static 是我们存放静态文件像图片，JS文件以及样式文件。子文件夹 templates 显然是存放模板文件。

2.为我们的 app 包(文件 app/ init .py )创建一个简单的初始化脚本:

上面的脚本简单地创建应用对象，接着导入视图模块，该模块我们暂未编写。

视图是响应来自网页浏览器的请求的处理器。在 Flask 中，视图是编写成 Python 函数。每一个视图函数是映射到一个或多个请求的 URL。

3.让我们编写第一个视图函数(文件 app/views.py ):

其实这个视图是非常简单，它只是返回一个字符串，在客户端的网页浏览器上显示。两个 route 装饰器创建了从网址 / 以及 /index 到这个函数的映射。

4.能够完整工作的 Web 应用程序的最后一步是创建一个脚本，启动我们的应用程序的开发 Web 服务器。让我们称这个脚本为 run.py，并把它置于根目录:

这个脚本简单地从我们的 app 包中导入 app 变量并且调用它的 run 方法来启动服务器。请记住 app 变量中含有我们在之前创建的 Flask 实例。

5.要启动应用程序，您只需运行此脚本（run.py）

如图：

6.在服务器初始化后，它将会监听 5000 端口等待着连接。现在打开你的网页浏览器输入如下 URL:

另外你也可以使用这个 URL:

你看清楚了路由映射是如何工作的吗？第一个 URL 映射到 /，而第二个 URL 映射到 /index。这两个路由都关联到我们的视图函数，因此它们的作用是一样的。如果你输入其它的网址，你将会获得一个错误，因为只有这两个 URL 映射到视图函数。

你可以通过 Ctrl-C 来终止服务器

入门就到这里，比较简单的。

下一章：

python轻量框架--Flask(模板详细版）

文章名称：包含python视图函数教程的词条
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