前端flask，rpc补充

bootstrap中的响应式布局是如何完成的
什么是相应式：
随着屏幕分辨率不同在页面做出了不同的响应

原理
分辨率不同占比不同
例
bootstrap删格系统sm，md，lg自带响应功能，xs不带响应功能

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
    <link href="https://cdn.bootcss.com/twitter-bootstrap/4.3.1/css/bootstrap.css" rel="stylesheet">
</head>
<body>
<div class="row">
    <div class="col-md-6">hfg</div>
    <div class="col-md-6">4552</div>
</div>
</body>
</html>

运行结果
在这里插入图片描述
原理：
源码

在这里插入图片描述

基于@midia实现

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
    <style>
        .c1 {
            background-color: red;
        }
        @media (min-width:600px){
            .c1{
                background-color: green;
            }

        }
    </style>
</head>
<body>
<div class="c1">
    sdfsdfsdf
</div>

</body>
</html>

在这里插入图片描述

跨域
由于浏览器有同源策略的限制，导致不同域发请求并获取返回值时，浏览器就会阻止。
有些不阻止，如：在head中的link和body中的script，img，src属性的标签无同源策略的不会限制
ajax受同源策略的限制
如何解决跨域
cors ，如果浏览器中响应头标注不用限制，安全的数据，在服务端不仅返回数据还要返回响应头，这样浏览器不在阻止
jsonp，由于script的标签不收同源策略的限制，发送script标签
flask基本实现原理
flask基于wsgi，（基于socket）wekzeug，

from flask import Flask
app = Flask(__name__)  # 实例化Flask对象。app对象中包含了Flask这个类的init中所有东西
'''
decrator = app.route('/index/')
@decrator
def index():
   retrun 'hello world'
'''
@app.route('/index') # # 带参数的装饰器，先执行app.route('/index/')= decorator，@decorator再装饰index，
def index():  # 立即执行：decorator(index)  # 把url和函数的对应关系加入到self.url_map = Map()，有几个函数就有几个对应关系，如self.url_map = {index的对应关系, login的对应关系}
    return 'hello world'

@app.route('/login')
def login():
    return 'login'

if __name__ == '__main__':
    app.run()  # 此时app中多了self.url_map={index的对应关系, login的对应关系} # app.__call__

实例化app时，app中封装的值：
在这里插入图片描述

执行run：
run实际是把socket运行起来，run_simple

所有请求都要经过call方法，请求到来，获取请求的url，到app.url_map中匹配对应关系，匹配成功，找到函数，执行函数。所有web框架都是这样。

flask框架组件：蓝图，session
flask上下文管理：
轻量，可扩展性强只是表象，其最大特点还是：上下文管理
- 原理：

对比Django：
请求进框架一层层到了视图函数前一定做了很多操作，django的request就是请求相关所有数据，但不是最原始的数据，而是经过一步步处理完后的数据。所以到了视图函数是request有参数，而flask中index这个视图函数中没有参数，就是说没人传递这个参数，请求相关数据没有，怎么获取呢？导入request，print(request.method),自己去某个地方拿的。也就是说请求的数据没有传到视图函数时，放到某个地方，如果谁要，就自己去拿，而import request，就是去获取了，而里面有什么，是前面处理过原始请求的人定的。flask中把请求放到某地，别人去取就是flask上下文管理机制。Django是传参到视图函数的形式。这是基本原理，
而实际上更复杂。
当放到到，把请求相关所有数据request和一个session（空值）打包放进RequestContext（ctx）对象中，然后另外一个人读取request中的cookie数据，把原来传给客户的cookie信息拿到放入到空的session中，ctx交个LocalStack对象代理，后续谁获取就去找这个个代理拿，这个代理去Local对象中拿。
LocalStack对象：管理及获取数据
Local对象：存储数据
ctx对象：封装请求和session数据交给LocalStack，ctx也叫请求上下文
请求进来时还封装了另外一个Local对象：app对象和G对象（空字典）封装到AppContext对象app_ctx（也叫应用上下文）:交个另外一个LocalStack对象，再交个另外一个Local对象
两个Local分别管理自己的对象。
如果自己不想拿，可以创建四个秘书，叫app，G，request，session，秘书去找LocalStack，LocalStack把数据交个秘书，秘书给我，我才能拿到数据。
视图：
如果想要获取request.method:
-先找到秘书(LocalProxy对象) -->LocalStack -->Local
视图处理完数据，返回给用户数据时表示这个请求终止了。之前的信息不能保存，将此请求放在Local中的数据剔除，因为下次请求来时不知道是哪个。
flask是单进程单线程。但是如果是两请求一起进来。一个进来，一个排队。当处理完第一个再处理第二个。如果有两个线程，一位这两个同时到来，怎样区分。用线程id，请求进来放到Local是标注了线程id，第一个请求来时也标注了线程id。取数据时根据线程拿。请求完成后根据线程id剔除各自数据。
不管有多少个请求，都是两个Local，LocalStack，四个LocalProxy
在这里插入图片描述

Local是真正储存数据的，Local内部存的字典。

所有在运行flask时以上变量都创建好了，
接下来的执行app.call，其中的 environ为原生的请求相关的数据，对其进行处理封装。

ctx = self.request_context(environ) = RequestContext(self, environ) =包含（ request = app.request_class(environ)，self.session = None）
创建好ctx后执行ctx.push()
在这里插入图片描述

前面是ctx对象，app_ctx对象：

在这里插入图片描述

创建好app_ctx对象后执行app_ctx.push()

把app交给了Local
以上步骤完成后视图函数就可以从以上封装的数据中取了
如在视图函数中执行print(reqeust.method),对象.某方法—>执行：对象.__getattr__方法

实际是执行以下函数
在这里插入图片描述

也就是r = ctx.request
其他导入的session，current_app, g用法和以上reqeust用法一模一样，都是找到相应的数据再取出来

以上就是所有flask上下文管理。维护的变量比较多。
Django的上下文管理又是另外一种方式。PhP，java，里面所有框架都是用Django传参的方式。

flask的g的作用：app_ctx中的g，g存在周期请求进来，完成后就没有了，意义是：一次请求生命周期中进行传递参数，如给请求进来时想给视图函数传值。临时放到g中，取时到g中取。如：请求结束后给用户传内容时，给g传个值，用户在g中获取值。和去快递柜取快递一样。
示例：

from flask import Flask, request, session, current_app, g


app = Flask(__name__)


@app.before_request
def b1():
    print('之前')  # 视图函数前传递给视图函数
    g.xxx = 123  # 不能用全局变量传值，因为多线程的情况下可能会改写值，如加锁没有并发效果，通过g传值就可以了


@app.route('/index')
def index():
    print('视图')
    print(g.xxx)
    return 'index'


if __name__ == '__main__':
    app.run()   # app.__call__

运行结果

之前
127.0.0.1 - - [08/Mar/2019 21:46:38] "GET /index HTTP/1.1" 200 -
视图
123

RPC
队列：queue模块，redis中的列表，rabbitMQ官网
队列应用场景：
生产者消费者模型，把所有用户请求放到队列中，马上给用户返回：您的请求在处理，稍等，后台很多线程不停处理，处理完了再返回给用户。
RPC
数据交互：公司和公司间调用restful api接口，格式是json字典格式，前几年使用web service，数据是xmls格式，key value格式，rpc依赖于消息队列，如去哪儿网向国航发送查询票务的请求，创建一个队列，把请求和队列名打包放到队列中发送给国航。，以前是去其api取数据，而rpc是国航收到队列后。再查询是否有票，再把回复的消息放到队列中。去哪儿网拿到后立即销毁这个队列。
rpc基于消息队列创造出来用户程序之间的数据传输而用
流程
去哪儿调用者（创建任务信息+创建队列）打包后放入队列
国航读取此队列获取：任务信息 + 响应要放置的队列名称，
国航根据任务信息进行票务查询和操作，把执行结果放入响应的队列中。
去哪儿网从响应队列读取内容，然后将队列删除
公司和公司之间可以通过rpc通信，但是一般不会使用，因为连队列要用户名和密码等。大部分公司之间数据交互使用 restful api。公司内部部门之间系统调用。一般使用rpc通信，因为很快。rabbit MQ官网最后一致图就是rpc原理。
大话数据结构

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42233629/article/details/88243708