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虽然 Python 需要为操作不同的数据库使用不同的模块，但不同的数据库模块并非没有规律可循，因为它们基本都遵守 Python 制订的 DB API 协议，目前该协议的最新版本是 2.0，因此这些数据库模块有很多操作其实都是相同的。下面先介绍不同数据库模块之间的通用内容。
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全局变量
Python 推荐支持 DB API 2.0 的数据库模块都应该提供如下 3 个全局变量：
apilevel：该全局变量显示数据库模块的 API 版本号。对于支持 DB API 2.0 版本的数据库模块来说，该变量值通常就是 2.0。如果这个变量不存在，则可能该数据库模块暂时不支持 DB API 2.0。读者应该考虑选择使用支持该数据库的其他数据库模块。
threadsafety：该全局变量指定数据库模块的线程安全等级，该等级值为 0～3 ，其中 3 代表该模块完全是线程安全的；1 表示该模块具有部分线程安全性，线程可以共享该模块，但不能共享连接；0 则表示线程完全不能共享该模块。
paramstyle：该全局变量指定当 SQL 语句需要参数时，可以使用哪种风格的参数。该变量可能返回如下变量值：
format：表示在 SQL 语句中使用 Python 标准的格式化字符串代表参数。例如，在程序中需要参数的地方使用 %s，接下来程序即可为这些参数指定参数值。
pyformat：表示在 SQL 语句中使用扩展的格式代码代表参数。比如使用 %(name)，这样即可使用包含 key 为 name 的字典为该参数指定参数值。
qmark：表示在 SQL 语句中使用问号（?）代表参数。在 SQL 语句中有几个参数，全部用问号代替。
numeric：表示在 SQL 语句中使用数字占位符（:N）代表参数。例如：1 代表一个参数，:2 也表示一个参数，这些数字相当于参数名，因此它们不一定需要连续。
named：表示在 SQL 语句中使用命名占位符（:name）代表参数。例如 :name 代表一个参数，:age 也表示一个参数。
通过查阅这些全局变量，即可大致了解该数据库 API 模块的对外的编程风格，至于该模块内部的实现细节，完全由该模块实现者负责提供，通常不需要开发者关心。
数据库 API 的核心类
遵守 DB API 2.0 协议的数据库模块通常会提供一个 connect() 函数，该函数用于连接数据库，并返回数据库连接对象。
数据库连接对象通常会具有如下方法和属性：
cursor(factory=Cursor)：打开游标。
commit()：提交事务。
rollback()：回滚事务。
close()：关闭数据库连接。
isolation_level：返回或设置数据库连接中事务的隔离级别。
in_transaction：判断当前是否处于事务中。
上面第一个方法可以返回一个游标对象，游标对象是 Python DB API 的核心对象，该对象主要用于执行各种 SQL 语句，包括 DDL、DML、select 查询语句等。使用游标执行不同的 SQL 语句返回不同的数据。
游标对象通常会具有如下方法和属性：
execute(sql[, parameters])：执行 SQL 语句。parameters 参数用于为 SQL 语句中的参数指定值。
executemany(sql, seq_of_parameters)：重复执行 SQL 语句。可以通过 seq_of_parameters 序列为 SQL 语句中的参数指定值，该序列有多少个元素，SQL 语句被执行多少次。
executescript(sql_script)：这不是 DB API 2.0 的标准方法。该方法可以直接执行包含多条 SQL 语句的 SQL 脚本。
fetchone()：获取查询结果集的下一行。如果没有下一行，则返回 None。
fetchmany(size=cursor.arraysize)：返回查询结果集的下 N 行组成的列表。如果没有更多的数据行，则返回空列表。
fetchall()：返回查询结果集的全部行组成的列表。
close()：关闭游标。
rowcount：该只读属性返回受 SQL 语句影响的行数。对于 executemany() 方法，该方法所修改的记录条数也可通过该属性获取。
lastrowid：该只读属性可获取最后修改行的 rowid。
arraysize：用于设置或获取 fetchmany() 默认获取的记录条数，该属性默认为 1。有些数据库模块没有该属性。
description：该只读属性可获取最后一次查询返回的所有列的信息。
connection：该只读属性返回创建游标的数据库连接对象。有些数据库模块没有该属性。
总结来看，Python 的 DB API 2.0 由一个 connect() 开始，一共涉及数据库连接和游标两个核心 API。它们的分工如下：
数据库连接：用于获取游标、控制事务。
游标：执行各种 SQL 语句。
掌握了上面这些 API 之后，接下来可以大致归纳出 Python DB API 2.0 的编程步骤。
操作数据库的基本流程
使用 Python DB API 2.0 操作数据库的基本流程如下：
调用 connect() 方法打开数据库连接，该方法返回数据库连接对象。
通过数据库连接对象打开游标。
使用游标执行 SQL 语句（包括 DDL、DML、select 查询语句等）。如果执行的是查询语句，则处理查询数据。
关闭游标。
关闭数据库连接。
下图显示了使用 Python DB API 2.0 操作数据库的基本流程。
表示上游节点的传出边缘；可以用来创建更多的下游节点。
输入文件 URL （ffmpeg -i option）
在一个 ffmpeg 命令行中包含所有给定的输出
输出文件地址
不询问就覆盖输出文件（ffmpeg -y 选项）
在指定文件上运行 ffprobe 并返回输出的 JSON 表示。
构建用于调用 ffmpeg 的命令行。
构建要传递给 ffmpeg 的命令行参数。
为提供的节点图调用 ffmpeg 。
参数
为提供的节点图异步调用 ffmpeg。
参数
例子
运行和流式输入：
运行并捕获输出：
使用 numpy 逐帧处理视频：
通过重新混合颜色通道来调整视频输入帧。
连接音频和视频流，将它们一个接一个地连接在一起。
筛选器适用于同步视频和音频流的片段。所有段必须具有每种类型的相同数量的流，这也是输出时的流数。
参数
裁剪输入视频。
参数
在输入图像上绘制一个彩色框。
参数
使用 libfreetype 库从视频顶部的指定文件中绘制文本字符串或文本。
要启用此过滤器的编译，您需要使用 --enable-libfreetype . 要启用默认字体回退和字体选项，您需要使用 --enable-libfontconfig . 要启用 text_shaping 选项，您需要使用 --enable-libfribidi
参数
· box - 用于使用背景颜色在文本周围绘制一个框。该值必须是 1（启用）或 0（禁用）。框的默认值为 0。
· boxborderw – 使用 boxcolor 设置要在框周围绘制的边框宽度。boxborderw 的默认值为 0。
· boxcolor - 用于在文本周围绘制框的颜色。有关此选项的语法，请查看 ffmpeg-utils 手册中的“颜色”部分。 boxcolor 的默认值为“white”。
· line_spacing – 使用 box 设置要在框周围绘制的边框的行间距（以像素为单位）。line_spacing 的默认值为 0。
· borderw – 使用边框颜色设置要在文本周围绘制的边框宽度。边框的默认值为 0。
· bordercolor – 设置用于在文本周围绘制边框的颜色。有关此选项的语法，请查看 ffmpeg-utils 手册中的“颜色”部分。边框颜色的默认值为“黑色”。
· 扩展- 选择文本的扩展方式。可以是 none、strftime（已弃用）或 normal（默认）。有关详细信息，请参阅下面的文本扩展部分。
· basetime – 设置计数的开始时间。值以微秒为单位。仅适用于已弃用的 strftime 扩展模式。要在正常扩展模式下进行模拟，请使用 pts 函数，提供开始时间（以秒为单位）作为第二个参数。
· fix_bounds - 如果为 true，检查并修复文本坐标以避免剪切。
· fontcolor - 用于绘制字体的颜色。有关此选项的语法，请查看 ffmpeg-utils 手册中的“颜色”部分。fontcolor 的默认值为“黑色”。
· fontcolor_expr – 与文本相同的扩展字符串以获得动态字体颜色值。默认情况下，此选项具有空值并且不被处理。设置此选项时，它会覆盖 fontcolor 选项。
· font - 用于绘制文本的字体系列。默认情况下无。
· fontfile – 用于绘制文本的字体文件。必须包含路径。如果禁用了 fontconfig 支持，则此参数是必需的。
· alpha – 绘制应用 alpha 混合的文本。该值可以是介于 0.0 和 1.0 之间的数字。该表达式也接受相同的变量 x、y。默认值为 1。请参阅 fontcolor_expr。
· fontsize – 用于绘制文本的字体大小。字体大小的默认值为 16。
· text_shaping – 如果设置为 1，则在绘制文本之前尝试对文本进行整形（例如，反转从右到左文本的顺序并加入阿拉伯字符）。否则，只需按照给定的方式绘制文本。默认为 1（如果支持）。
· ft_load_flags –用于加载字体的标志。这些标志映射了 libfreetype 支持的相应标志，并且是以下值的组合：
默认值为“默认”。有关更多信息，请参阅 FT_LOAD_* libfreetype 标志的文档。
· shadowcolor – 用于在已绘制文本后面绘制阴影的颜色。有关此选项的语法，请查看 ffmpeg-utils 手册中的“颜色”部分。shadowcolor 的默认值为“黑色”。
· shadowx – 文本阴影位置相对于文本位置的 x 偏移量。它可以是正值或负值。默认值为“0”。
· shadowy – 文本阴影位置相对于文本位置的 y 偏移量。它可以是正值或负值。默认值为“0”。
· start_number – n/frame_num 变量的起始帧号。默认值为“0”。
· tabsize - 用于呈现选项卡的空格数大小。默认值为 4。
· timecode – 以“hh:mm:ss[:;.]ff”格式设置初始时间码表示。它可以带或不带文本参数使用。必须指定 timecode_rate 选项。
· rate – 设置时间码帧率（仅限时间码）。
· timecode_rate – 的别名rate。
· r – 的别名rate。
· tc24hmax – 如果设置为 1，时间码选项的输出将在 24 小时左右回绕。默认值为 0（禁用）。
· text -- 要绘制的文本字符串。文本必须是 UTF-8 编码字符序列。如果没有使用参数 textfile 指定文件，则此参数是必需的。
· textfile – 包含要绘制的文本的文本文件。文本必须是 UTF-8 编码字符序列。如果没有使用参数 text 指定文本字符串，则此参数是必需的。如果同时指定了 text 和 textfile，则会引发错误。
· reload – 如果设置为 1，文本文件将在每一帧之前重新加载。一定要自动更新它，否则它可能会被部分读取，甚至失败。
· x – 指定将在视频帧内绘制文本的偏移量的表达式。它相对于输出图像的左边框。默认值为“0”。
· y - 指定将在视频帧内绘制文本的偏移量的表达式。它相对于输出图像的上边框。默认值为“0”。有关接受的常量和函数的列表，请参见下文。
表达式常量：
x 和 y 的参数是包含以下常量和函数的表达式：
· dar：输入显示纵横比，同 (w / h) * sar
· hsub：水平色度子样本值。例如，对于像素格式“yuv422p”，hsub 为 2，vsub 为 1。
· vsub：垂直色度子样本值。例如，对于像素格式“yuv422p”，hsub 为 2，vsub 为 1。
· line_h：每个文本行的高度
· lh：别名为line_h.
· main_h：输入高度
· h: 的别名main_h。
· H： 的别名main_h。
· main_w：输入宽度
· w: 的别名main_w。
· W： 的别名main_w。
· ascent：对于所有渲染的字形，从基线到用于放置字形轮廓点的最高/上网格坐标的最大距离。这是一个正值，因为网格的 Y 轴向上。
· max_glyph_a: 的别名ascent。
· 下降：对于所有渲染的字形，从基线到用于放置字形轮廓点的最低网格坐标的最大距离。由于网格的方向，这是一个负值，Y 轴向上。
· max_glyph_d: 的别名descent。
· max_glyph_h：最大字形高度，即渲染文本中包含的所有字形的最大高度，相当于上升-下降。
· max_glyph_w：最大字形宽度，即渲染文本中包含的所有字形的最大宽度。
· n：输入帧数，从0开始
· rand(min, max)：返回一个包含在 min 和 max 之间的随机数
· sar：输入样本纵横比。
· t：时间戳，以秒为单位，如果输入时间戳未知，则为 NAN
· text_h：渲染文本的高度
· th： 的别名text_h。
· text_w：渲染文本的宽度
· tw: 的别名text_w。
· x：绘制文本的 x 偏移坐标。
· y：绘制文本的 y 偏移坐标。
这些参数允许 x 和 y 表达式相互引用，因此您可以例如指定 y=x/dar.
应用自定义过滤器。
filter通常由更高级别的过滤器函数使用，例如 hflip ，但如果缺少过滤器实现 ffmpeg-python ，您可以 filter 直接调用以 ffmpeg-python 将过滤器名称和参数逐字传递给 ffmpeg 。
参数
函数名称后缀_是为了避免与标准 pythonfilter 函数混淆。
例子
替代名称 filter ，以免与内置的 pythonfilter 运算符冲突。
应用具有一个或多个输出的自定义过滤器。
这 filter 与过滤器可以产生多个输出相同。
要引用输出流，请使用 .stream 运算符或括号简写：
例子
水平翻转输入视频。
修改输入的色调和/或饱和度。
参数
将一个视频叠加在另一个视频之上。
参数
更改输入帧的 PTS（表示时间戳）。
FFmpeg里有两种时间戳：DTS（Decoding Time Stamp）和PTS（Presentation Time Stamp）。 顾名思义，前者是解码的时间，后者是显示的时间。
参数
修剪输入，使输出包含输入的一个连续子部分。
参数
垂直翻转输入视频。
应用缩放和平移效果。
参数
使用 Python 和 Flask 设计 RESTful API
近些年来 REST (REpresentational State Transfer) 已经变成了 web services 和 web APIs 的标配。
在本文中我将向你展示如何简单地使用 Python 和 Flask 框架来创建一个 RESTful 的 web service。
什么是 REST？
六条设计规范定义了一个 REST 系统的特点:
客户端-服务器: 客户端和服务器之间隔离，服务器提供服务，客户端进行消费。
无状态: 从客户端到服务器的每个请求都必须包含理解请求所必需的信息。换句话说， 服务器不会存储客户端上一次请求的信息用来给下一次使用。
可缓存: 服务器必须明示客户端请求能否缓存。
分层系统: 客户端和服务器之间的通信应该以一种标准的方式，就是中间层代替服务器做出响应的时候，客户端不需要做任何变动。
统一的接口: 服务器和客户端的通信方法必须是统一的。
按需编码: 服务器可以提供可执行代码或脚本，为客户端在它们的环境中执行。这个约束是唯一一个是可选的。
什么是一个 RESTful 的 web service？
REST 架构的最初目的是适应万维网的 HTTP 协议。
RESTful web services 概念的核心就是“资源”。 资源可以用 URI 来表示。客户端使用 HTTP 协议定义的方法来发送请求到这些 URIs，当然可能会导致这些被访问的”资源“状态的改变。
HTTP 标准的方法有如下:
========== ===================== ==================================
HTTP 方法 行为 示例
========== ===================== ==================================
GET 获取资源的信息
GET 获取某个特定资源的信息
POST 创建新资源
PUT 更新资源
DELETE 删除资源
========== ====================== ==================================
REST 设计不需要特定的数据格式。在请求中数据可以以 JSON 形式, 或者有时候作为 url 中查询参数项。
设计一个简单的 web service
坚持 REST 的准则设计一个 web service 或者 API 的任务就变成一个标识资源被展示出来以及它们是怎样受不同的请求方法影响的练习。
比如说，我们要编写一个待办事项应用程序而且我们想要为它设计一个 web service。要做的第一件事情就是决定用什么样的根 URL 来访问该服务。例如，我们可以通过这个来访问:
http://[hostname]/todo/api/v1.0/
在这里我已经决定在 URL 中包含应用的名称以及 API 的版本号。在 URL 中包含应用名称有助于提供一个命名空间以便区分同一系统上的其它服务。在 URL 中包含版本号能够帮助以后的更新，如果新版本中存在新的和潜在不兼容的功能，可以不影响依赖于较旧的功能的应用程序。
下一步骤就是选择将由该服务暴露(展示)的资源。这是一个十分简单地应用，我们只有任务，因此在我们待办事项中唯一的资源就是任务。
我们的任务资源将要使用 HTTP 方法如下:
========== =============================================== =============================
HTTP 方法 URL 动作
========== =============================================== ==============================
GET http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks 检索任务列表
GET http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id] 检索某个任务
POST http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks 创建新任务
PUT http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id] 更新任务
DELETE http://[hostname]/todo/api/v1.0/tasks/[task_id] 删除任务
========== ================================================ =============================
我们定义的任务有如下一些属性:
id: 任务的唯一标识符。数字类型。
title: 简短的任务描述。字符串类型。
description: 具体的任务描述。文本类型。
done: 任务完成的状态。布尔值。
目前为止关于我们的 web service 的设计基本完成。剩下的事情就是实现它！
Flask 框架的简介
如果你读过 Flask Mega-Tutorial 系列，就会知道 Flask 是一个简单却十分强大的 Python web 框架。
在我们深入研究 web services 的细节之前，让我们回顾一下一个普通的 Flask Web 应用程序的结构。
我会首先假设你知道 Python 在你的平台上工作的基本知识。 我将讲解的例子是工作在一个类 Unix 操作系统。简而言之，这意味着它们能工作在 Linux，Mac OS X 和 Windows(如果你使用Cygwin)。 如果你使用 Windows 上原生的 Python 版本的话，命令会有所不同。
让我们开始在一个虚拟环境上安装 Flask。如果你的系统上没有 virtualenv，你可以从 上下载:
$ mkdir todo-api
$ cd todo-api
$ virtualenv flask
New python executable in flask/bin/python
Installing setuptools............................done.
Installing pip...................done.
$ flask/bin/pip install flask
既然已经安装了 Flask，现在开始创建一个简单地网页应用，我们把它放在一个叫 app.py 的文件中:
#!flask/bin/pythonfrom flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')def index():
return "Hello, World!"if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
为了运行这个程序我们必须执行 app.py:
$ chmod a+x app.py
$ ./app.py
* Running on
* Restarting with reloader
现在你可以启动你的网页浏览器，输入 看看这个小应用程序的效果。
简单吧？现在我们将这个应用程序转换成我们的 RESTful service！
使用 Python 和 Flask 实现 RESTful services
使用 Flask 构建 web services 是十分简单地，比我在 Mega-Tutorial 中构建的完整的服务端的应用程序要简单地多。
在 Flask 中有许多扩展来帮助我们构建 RESTful services，但是在我看来这个任务十分简单，没有必要使用 Flask 扩展。
我们 web service 的客户端需要添加、删除以及修改任务的服务，因此显然我们需要一种方式来存储任务。最直接的方式就是建立一个小型的数据库，但是数据库并不是本文的主体。学习在 Flask 中使用合适的数据库，我强烈建议阅读 Mega-Tutorial。
这里我们直接把任务列表存储在内存中，因此这些任务列表只会在 web 服务器运行中工作，在结束的时候就失效。 这种方式只是适用我们自己开发的 web 服务器，不适用于生产环境的 web 服务器， 这种情况一个合适的数据库的搭建是必须的。
我们现在来实现 web service 的第一个入口:
#!flask/bin/pythonfrom flask import Flask, jsonifyapp = Flask(__name__)tasks = [
{
'id': 1,
'title': u'Buy groceries',
'description': u'Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol',
'done': False
},
{
'id': 2,
'title': u'Learn Python',
'description': u'Need to find a good Python tutorial on the web',
'done': False
}]@app.route('/todo/api/v1.0/tasks', methods=['GET'])def get_tasks():
return jsonify({'tasks': tasks})if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
正如你所见，没有多大的变化。我们创建一个任务的内存数据库，这里无非就是一个字典和数组。数组中的每一个元素都具有上述定义的任务的属性。
取代了首页，我们现在拥有一个 get_tasks 的函数，访问的 URI 为 /todo/api/v1.0/tasks，并且只允许 GET 的 HTTP 方法。
这个函数的响应不是文本，我们使用 JSON 数据格式来响应，Flask 的 jsonify 函数从我们的数据结构中生成。
使用网页浏览器来测试我们的 web service 不是一个最好的注意，因为网页浏览器上不能轻易地模拟所有的 HTTP 请求的方法。相反，我们会使用 curl。如果你还没有安装 curl 的话，请立即安装它。
通过执行 app.py，启动 web service。接着打开一个新的控制台窗口，运行以下命令:
$ curl -i
HTTP/1.0 200 OK
Content-Type: application/json
Content-Length: 294
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 04:53:53 GMT
{
"tasks": [
{
"description": "Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol",
"done": false,
"id": 1,
"title": "Buy groceries"
},
{
"description": "Need to find a good Python tutorial on the web",
"done": false,
"id": 2,
"title": "Learn Python"
}
]
}
我们已经成功地调用我们的 RESTful service 的一个函数！
现在我们开始编写 GET 方法请求我们的任务资源的第二个版本。这是一个用来返回单独一个任务的函数:
from flask import abort@app.route('/todo/api/v1.0/tasks/int:task_id', methods=['GET'])def get_task(task_id):
task = filter(lambda t: t['id'] == task_id, tasks)
if len(task) == 0:
abort(404)
return jsonify({'task': task[0]})
第二个函数有些意思。这里我们得到了 URL 中任务的 id，接着 Flask 把它转换成 函数中的 task_id 的参数。
我们用这个参数来搜索我们的任务数组。如果我们的数据库中不存在搜索的 id，我们将会返回一个类似 404 的错误，根据 HTTP 规范的意思是 “资源未找到”。
如果我们找到相应的任务，那么我们只需将它用 jsonify 打包成 JSON 格式并将其发送作为响应，就像我们以前那样处理整个任务集合。
调用 curl 请求的结果如下:
$ curl -i
HTTP/1.0 200 OK
Content-Type: application/json
Content-Length: 151
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 05:21:50 GMT
{
"task": {
"description": "Need to find a good Python tutorial on the web",
"done": false,
"id": 2,
"title": "Learn Python"
}
}
$ curl -i
HTTP/1.0 404 NOT FOUND
Content-Type: text/html
Content-Length: 238
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 05:21:52 GMT
!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 3.2 Final//EN"
title404 Not Found/title
h1Not Found/h1
pThe requested URL was not found on the server./ppIf you entered the URL manually please check your spelling and try again./p
当我们请求 id #2 的资源时候，我们获取到了，但是当我们请求 #3 的时候返回了 404 错误。有关错误奇怪的是返回的是 HTML 信息而不是 JSON，这是因为 Flask 按照默认方式生成 404 响应。由于这是一个 Web service 客户端希望我们总是以 JSON 格式回应，所以我们需要改善我们的 404 错误处理程序:
from flask import make_response@app.errorhandler(404)def not_found(error):
return make_response(jsonify({'error': 'Not found'}), 404)
我们会得到一个友好的错误提示:
$ curl -i
HTTP/1.0 404 NOT FOUND
Content-Type: application/json
Content-Length: 26
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 05:36:54 GMT
{
"error": "Not found"
}
接下来就是 POST 方法，我们用来在我们的任务数据库中插入一个新的任务:
from flask import request@app.route('/todo/api/v1.0/tasks', methods=['POST'])def create_task():
if not request.json or not 'title' in request.json:
abort(400)
task = {
'id': tasks[-1]['id'] + 1,
'title': request.json['title'],
'description': request.json.get('description', ""),
'done': False
}
tasks.append(task)
return jsonify({'task': task}), 201
添加一个新的任务也是相当容易地。只有当请求以 JSON 格式形式，request.json 才会有请求的数据。如果没有数据，或者存在数据但是缺少 title 项，我们将会返回 400，这是表示请求无效。
接着我们会创建一个新的任务字典，使用最后一个任务的 id + 1 作为该任务的 id。我们允许 description 字段缺失，并且假设 done 字段设置成 False。
我们把新的任务添加到我们的任务数组中，并且把新添加的任务和状态 201 响应给客户端。
使用如下的 curl 命令来测试这个新的函数:
$ curl -i -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{"title":"Read a book"}'
HTTP/1.0 201 Created
Content-Type: application/json
Content-Length: 104
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 05:56:21 GMT
{
"task": {
"description": "",
"done": false,
"id": 3,
"title": "Read a book"
}
}
注意：如果你在 Windows 上并且运行 Cygwin 版本的 curl，上面的命令不会有任何问题。然而，如果你使用原生的 curl，命令会有些不同:
curl -i -H "Content-Type: application/json" -X POST -d "{"""title""":"""Read a book"""}"
当然在完成这个请求后，我们可以得到任务的更新列表:
$ curl -i
HTTP/1.0 200 OK
Content-Type: application/json
Content-Length: 423
Server: Werkzeug/0.8.3 Python/2.7.3
Date: Mon, 20 May 2013 05:57:44 GMT
{
"tasks": [
{
"description": "Milk, Cheese, Pizza, Fruit, Tylenol",
"done": false,
"id": 1,
"title": "Buy groceries"
},
{
"description": "Need to find a good Python tutorial on the web",
"done": false,
"id": 2,
"title": "Learn Python"
},
{
"description": "",
"done": false,
"id": 3,
"title": "Read a book"
}
]
}
剩下的两个函数如下所示:
@app.route('/todo/api/v1.0/tasks/int:task_id', methods=['PUT'])def update_task(task_id):
task = filter(lambda t: t['id'] == task_id, tasks)
if len(task) == 0:
abort(404)
if not request.json:
abort(400)
if 'title' in request.json and type(request.json['title']) != unicode:
abort(400)
if 'description' in request.json and type(request.json['description']) is not unicode:
abort(400)
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