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Flask后端开发(二) - 功能实现和项目总结

2023-10-30 01:38 由 CrazyPixel 发表于 #后端开发

Flask后端开发(二) - 功能实现和项目总结

目录

前情回顾
Flask后端开发(一)-基础知识和前期准备

1. 功能1：修改文件参数值

针对文件参数值的修改，具体流程如下：

  • 前端接收用户修改的数据，传递给后端；
  • 后端接口接收数据之后，读取对应文件；
  • 定位修改位置，替换数据；
  • 返回修改结果给前端。

1.1. 获取网页端传参

前端传递参数的方式有两种，一种是GET，一种是POST，具体可参考Flask后端开发(一)-基础知识和前期准备

后端接收数据主要使用flask中的request模块，具体代码如下：

#包导入
from flask import request

#前后端协商好传递数据的名称之后，后端根据参数名进行接收
if request.method == "POST":
    userID= str(request.form.get("userID"))
elif request.method == "GET":
    userID= str(request.args.get("userID"))

#如果需要额外处理，例如字符串"a,b,c"需要转换为列表["a","b","c"]，可以使用split函数
BSD= (request.form.get("BSD")).split(",")

#注：上述是代码片段，而非完整代码，一般后端接收数据写在接口函数中

1.2. 读取文件

1.2.1. 一般文件读取方式

一般文件包括.txt、.c、.log等文件，其内容读取主要使用python中file模块的open函数，具体代码如下：


path= "文件路径"
with open(path, "r",encoding='utf8') as file:
    file_content = file.read()
#整个文件内容存储在file_content中

关于file模块的具体使用，可参考我的这篇博客:【python技巧】文本文件的读写操作。

1.2.2. 特殊文件 —— mlx文件

本项目的一个特殊之处就是需要处理.mlx文件（实时脚本文件），这是matlab中的一种文件格式，其内容是二进制的，无法直接读取。因此，在本文当中，解决方案是将.mlx文件手动转换为.m文件，然后再读取.m文件的内容（真的很笨蛋，但是有效）。
对于.m文件，则可以按照一般文件的读取方式进行读取。

1.2.3. 特殊文件 —— .xlx文件

本项目中还会涉及到表格文件的数据读写，这里使用的是xlrd模块，具体代码如下：

#包导入
import xlrd


#查找对应文件内容
file_path="文件路径"
#打开表格
wb = xlrd.open_workbook(file_path)
ws = wb.sheet_by_name('Sheet1')
#按行读取，返回给前端一个行列表：
n_rows = ws.nrows#获取行数
for i in range(2,n_rows):#按行读取，进行筛选，第一行是表头，第二行开始是数据
    get_value=ws.cell(i,3).value#获取第i行第3列的数据

1.3. 查找数据修改位置，替换数据

本项目的需求是修改文件中的对应参数，涉及很多代码行的参数修改，因此，需要根据变量名查找相关位置。

  1. 定位
    根据pytho字符串中的find函数查找变量名所在的位置，参考博客如下Python find()方法，具体代码如下：
# 其中file_content是文件内容，变量名是需要查找的变量名
## 1. 调度类型
 start_index_1 = file_content.find(
     "simParameters.SchedulingType ="
 )
 end_index_1 = file_content.find(
     "simParameters.NumUEs =",
     start_index_1,
 )  # 这之间修改schedulingtype的取值
 ## 2. UESpeed
 start_index_2 = file_content.find(
     "simParameters.UESpeed =", end_index_1
 )
 end_index_2 = file_content.find(
     "% Validate the UE positions",
     start_index_2,
 )
 ## 3. max_RB
 start_index_3 = file_content.find(
     "simParameters.NumRBs =", end_index_2
 )
 end_index_3 = file_content.find(
     "simParameters.SCS =",
     start_index_3,
 ) 
 ## 4. SCS
 start_index_4 = file_content.find(
     "simParameters.SCS =", end_index_3
 )
 end_index_4 = file_content.find(
     "simParameters.DLCarrierFreq =",
     start_index_4,
 )

这部分的下标定位情况，可参考我的此篇博客：【python技巧】替换文件中的某几行

  1. 替换
    在本项目中使用的全文替换，具体代码结构如下：
# 1. 读取文件
path = "文件路径"
with open(path, "r",encoding='utf-8') as file:
file_content = file.read()

# 2. 定位
start_index_1 = file_content.find("simParameters.UEPosition =")
end_index_1 = file_content.find("simParameters.UESpeed =",start_index_1)  # 这之间修改ue_position的取值
start_index_2 = file_content.find("simParameters.Position = ", end_index_1)
end_index_2 = file_content.find("csirsConfig = nrCSIRSConfig", start_index_2)

if (start_index_1 == -1 or end_index_1 == -1 or start_index_2 == -1 or end_index_1 == -1):
  return jsonify({"Error": "找不到对应的参数位置"})

# 3.更新参数值
updated_content = (
  file_content[:start_index_1]
  + "simParameters.UEPosition = "
  + str(UE_position)
  + ";\n")
updated_content += file_content[end_index_1:start_index_2]
updated_content += "simParameters.Position = "+str(gNB_position)+";% Position of gNB in (x,y,z) coordinates"
updated_content += file_content[end_index_2:]

# 4. 更新文件
if updated_content != "":
    with open(path, "w",encoding="utf-8") as file:
        file.write(updated_content)
    msg = "成功改变相关文件参数\n"
    return jsonify({"Sueecess": msg})

2. 功能2：读取结果数据

2.1. 实时数据展示如何存储相关数据？

本项目中matlab会使用作图程序实时展示每个时隙的运行结果，但是这个作图程序无法显示在网页端，因此，考虑将数据存储在文件中，然后通过网页端读取文件中的数据，进行展示。
实时数据的存储代码需要手动添加，在matlab每次作图调用的函数中添加如下matlab代码：

date_str=datestr(now,31);
new_str = replace(date_str,' ','_'); 
new_str=replace(new_str,':','');#添加时间戳
filename=sprintf('./文件夹名/file_name_%s.mat',new_str);#定义文件存储相对位置
save(filename,"需要存储的变量名");#存储变量

2.2. 读取相关数据，整理、打包、传递

2.2.1. 读取.mat文件

根据添加的代码，将会得到若干个.mat文件，需要读取.mat文件的内容并整理成前端需要的格式。
在本文中，是定义一个文件夹名为A，每个时隙的实时数据存储为一个.mat文件，文件名为file_name_时间戳.mat，因此需要读取文件夹A下的所有.mat文件。
在python中读取.mat文件的具体代码如下：

#1.包导入
import os
import scipy.io as sio

#2. 读取数据
file_list=os.listdir("./文件夹名/")#读取文件夹下所有文件名称，形成列表
list_1=[]
list_2=[]
for file in file_list:#遍历文件列表
    file_content= sio.loadmat(f"./文件夹/{file}")#读取文件内容
    #这里的写法是根据我的.mat文件结构来的，如果不一样，需要根据自己的文件结构进行修改
    list_1.append(file_content["之前存储的变量名"][0].tolist())
    list_2.append(file_content["之前存储的变量名"][1].tolist())
#之后得到的list_1和list_2就是前端需要的数据

#3. 传递给前端
result={
    "list_1或者其他变量名":list_1,
    "list_2或者其他变量名":list_2,
}
return jsonify(result)#数据打包为json格式，传递给前端

2.2.2. 读取.xlsx文件

在项目中，还需要读取.xlsx文件，这里使用的是xlrd模块，具体代码如下：

##包导入
import xlrd

# 1. 读取文件
file_path="文件路径"
#打开表格
wb = xlrd.open_workbook(file_path)
ws = wb.sheet_by_name('Sheet1')

#数据读取
list_1=[]
list_2=[]
n_rows = ws.nrows#获取行数
for i in range(2,n_rows):#按行读取，进行筛选
   list_1.append(float(ws.cell(i,7).value))
   list_2.append(float(ws.cell(i,7).value))
#之后得到的list_1和list_2就是前端需要的数据

#3. 传递给前端
result={
    "list_1或者其他变量名":list_1,
    "list_2或者其他变量名":list_2,
}
return jsonify(result)#数据打包为json格式，传递给前端

2.2.3. 读取.txt/.log文件

在项目中，还需要读取某些文本文件，例如日志文件存储的相关数据，这里使用的是file模块，具体数据读取需要用到正则表达式相关知识，可参考博客【python技巧】文本处理-re库字符匹配，具体代码如下：


##方式1：要查找的内容为：“serveraddr = xxx"，需要提取xxx
path= "文件路径"
with open(path, "r") as file:  
   for line in file:
       if "serveraddr" in line:
           serveraddr_match = re.search(r'serveraddr\s*=\s*"([^"]+)"', line)
           serveraddr = serveraddr_match.group(1) if serveraddr_match else ""

       elif "serverport" in line:
           serverport_match = re.search(r'serverport\s*=\s*"(\d+)"', line)
           serverport = (
               int(serverport_match.group(1)) if serverport_match else 0
           )

##方式2：要查找的内容为：“itemxx: 数据1;数据2;数据3；”，需要提取xxx
path= "文件路径"
with open(path, "r") as file:
    lines = file.readlines()  # 一次读取并存入lines中，行列表

for line in lines:  # 查找lines中包含item的行
    if item in line:  # 待查找的条目，提取关键数据
        line = line.strip("\n")  # 去掉换行符
        dataInOneLine = line.split(";")  # 分割数据
        dataInOneLine[0] = dataInOneLine[0].split(":")[1]  # 去掉item部分
        for i in range(0, len(dataInOneLine)):  # 去掉空格
            dataInOneLine[i] = dataInOneLine[i].strip()
        break  # 找到目标行，跳出循环
# 行遍历完成，得到行遍历结果dataInOneLine列表，存储关键数据
line_content_list = {
    "itemName": item,
    "数据项1": dataInOneLine[0],
    "数据项2": dataInOneLine[1],
    "数据项3": dataInOneLine[2],
}
# 将字典存入result_list，result_list中存储多条目的关键数据
result_list.append(line_content_list)

3. 功能3：运行liunx命令行

这是本项目较难的一个功能点，需要使用python程序连接服务器，然后执行liunx命令，运行编译指令和matlab代码，并且需要将liunx命令的输出结果实时返回给前端。

3.1. 远程连接服务器

远程服务器连接使用的是paramiko模块，先使用pip install paramiko下载模块，具体代码如下：

import paramiko

#创建ssh连接，可以复用的公共函数
def create_ssh_client(ip, port, username, password):
    ssh_client = paramiko.SSHClient()
    ssh_client.load_system_host_keys()
    ssh_client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
    ssh_client.connect(ip, port, username, password)#连接服务器
    return ssh_client

#调用方式：
gnb_ssh_client = create_ssh_client(gnb_ip, gnb_port, gnb_username, gnb_password)
ue_ssh_client = create_ssh_client(ue_ip, ue_port, ue_username, ue_password)

【注意事项】:为了避免之后命令行执行可能存在的权限问题和密码输入问题，推荐使用root身份进行ssh连接。

3.2. 执行liunx命令

一般来说，使用paramiko的invoke_shell函数，然后使用send函数发送命令，使用recv函数接收命令执行结果，具体代码如下：

import paramiko

def execute_command(ssh_client, command, output_lines):
    channel = ssh_client.invoke_shell()
    channel.send(command + '\n')
    while not channel.exit_status_ready():
        time.sleep(1)

而关于command的具体写法，这里我简单介绍一下：

  1. 单行命令：
    直接字符串赋值即可：
cmd="cd /home'
  1. 多行命令：
cmd1="cd /home"
cmd2="ls"
cmd3="其他指令"
cmd=cmd1+";"+cmd2+";"+cmd3+"\n"#这样拼接之后，一次性发送给服务器就能按顺序执行多条命令
  1. 特殊命令——matlab脚本文件运行
    pyhton文件通过远程服务器连接执行matlab脚本文件，这里使用的是matlab -r命令，具体命令如下：
cmd="cd 脚本文件对应文件夹"+";"+"matlab -nodesktop -nosplash -r 脚本文件名，不需要带.m后缀"
  1. 特殊命令——服务器文件复制
    在服务器A的命令端，需要复制得到服务器B的相关文件，这里使用的是scp命令，具体命令如下：
cmd="sshpass -p 服务器B的密码 scp -P 服务器B的端口 root@服务器B的IP:服务器内的文件路径(例如 /home/user/copy_file.txt) 想要复制在服务器A中的文件位置，例如`/home/user/`"
#sshpass是为了避免scp命令需要输入密码，这里直接将密码写在命令中
  1. 特殊命令——文件权限修改
    在服务器A的命令端修改相关文件权限，从而能够被读写，这里使用的是chmod命令，具体命令如下：
cmd="chmod 777 文件路径"

3.3. 多线程执行

为了实现下文的实时读取输出和随时终止命令，都需要使用多线程方式，从而让终端在执行命令行的时候，还能够接收python发送的新请求，返回终端信息或者执行终止操作。
实现多线程需要用到threading模块，具体代码如下：

#包导入
import threading
#全局变量定义
gnb_ssh_client = None
ue_ssh_client = None
gnb_output_lines = []
ue_output_lines = []
execution_in_progress = False  # 用于标识执行是否正在进行中

@model_name.route("/start_process", methods=["POST"])
#需要异步多线程的处理方式
def start_process():
    global gnb_ssh_client, ue_ssh_client, execution_in_progress,gnb_output_lines,ue_output_lines

    #前端传递参数
    #cmd定义

    #cmd拼接
    gnb_command="("+cmd1_gnb+";"+cmd2_gnb+";)"
    ue_command="(+"scp2ue_cmd_2+";"+cmd0_ue+";"+cmd1_ue+";"+cmd2_ue+";)"
    #连接ssh
    if gnb_ssh_client is None:
        gnb_ssh_client = create_ssh_client(gnb_ip, gnb_port, gnb_username, gnb_password)

    if ue_ssh_client is None:
        ue_ssh_client = create_ssh_client(ue_ip, ue_port, ue_username, ue_password)

    #执行命令
    gnb_output_lines=[]#先清空命令行输出
    ue_output_lines=[]
    gnb_thread = threading.Thread(target=execute_command, args=(gnb_ssh_client, gnb_command, gnb_output_lines, "gnb"))
    ue_thread = threading.Thread(target=execute_command, args=(ue_ssh_client, ue_command, ue_output_lines, "ue"))

    execution_in_progress = True
    gnb_thread.start()
    ue_thread.start()

    return jsonify({"success": "Execution started.","execution_in_progress":execution_in_progress})
#ssh连接的公用函数
def create_ssh_client(ip, port, username, password):
    ssh_client = paramiko.SSHClient()
    ssh_client.load_system_host_keys()
    ssh_client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
    ssh_client.connect(ip, port, username, password)
    return ssh_client

#命令执行的公用函数:注意和前文的代码区别，添加了多线程相关代码
def execute_command(ssh_client, command, output_lines, identifier):
    channel = ssh_client.invoke_shell()
    output_thread = threading.Thread(target=get_output, args=(channel, output_lines, identifier))
    output_thread.start()

    channel.send(command + '\n')

    while not channel.exit_status_ready():
        time.sleep(1)

    # 等待输出线程完成
    output_thread.join()

3.4. 实时读取liunx命令的输出数据

按照多线程的方式执行代码之后，如何才能实时获取命令行的输出数据呢？
首先我们介绍一下整个命令行执行过程中，前后端所进行的操作：

  1. step1：
    • 前端：发送命令行执行请求；
    • 后端：调用命令行执行的接口(例如/start_process)
    • 服务器：建立ssh连接，执行命令行；
  2. step2：
    • 前端：按照一定的时间间隔，发送数据请求；
    • 后端：调用数据请求的接口(例如/get_output)
    • 服务器：继续执行命令，命令行输出数据被存储在全局变量中；
  3. step3：
    1. 前端：发送终止命令行执行请求；
    2. 后端：调用终止命令行执行的接口(例如/stop_process)
    3. 服务器：终止命令行执行，关闭ssh连接。

因此，此处的实时读取命令行输出数据，就是在step2中，前端按照一定的时间间隔，发送数据请求，后端调用数据请求的接口，返回命令行输出数据。具体代码如下：


@model_name.route('/get_output', methods=['POST', 'GET'])
def get_output():#读取全局变量内容即可
    global gnb_output_lines, ue_output_lines

    gnb_output = "\n".join(gnb_output_lines)
    ue_output = "\n".join(ue_output_lines)

    return jsonify({
        "gnb_output": gnb_output,
        "ue_output": ue_output
    })

def execute_command(ssh_client, command, output_lines, identifier):
    channel = ssh_client.invoke_shell()
    output_thread = threading.Thread(target=get_output, args=(channel, output_lines, identifier))#这一步是关键，将命令行输出数据存储在全局变量中
    output_thread.start()

    channel.send(command + '\n')

    while not channel.exit_status_ready():
        time.sleep(1)

    # 等待输出线程完成
    output_thread.join()

def get_output(channel, output_lines, identifier):#核心代码，将命令行执行的输出数据存储在全局变量中，需要和上文的`execute_command`函数配合使用
    while not channel.exit_status_ready():
        if channel.recv_ready():
            output = channel.recv(1024).decode('utf-8')
            lines = output.split('\n')
            for line in lines:
                if line.strip():
                    formatted_line = f"[{identifier}]：{line.strip()}"
                    #print(formatted_line)
                    output_lines.append(formatted_line)

3.5. 随时终止liunx命令的执行

这个功能是为了避免指令执行无法自行终止，需要用户手动选择结束仿真。
在多线程的命令行执行中，前端发送请求，而后端在原有ssh连接的基础上，发送终止命令，具体代码如下：

@model_name.route('/stop_process', methods=['POST'])
def stop_process():
    global gnb_ssh_client, ue_ssh_client, execution_in_progress

    if not execution_in_progress:#如果没有命令行执行，返回错误信息
        return jsonify({"error": "No execution in progress.","execution_in_progress":execution_in_progress})

    if ue_ssh_client is not None:#断开ued的ssh连接
        stop_execution(ue_ssh_client)
        ue_ssh_client.close()
        ue_ssh_client = None

    if gnb_ssh_client is not None:#断开gnb的ssh连接
        stop_execution(gnb_ssh_client)
        gnb_ssh_client.close()
        gnb_ssh_client = None

    execution_in_progress = False

    return jsonify({"success": "Execution stopped.","execution_in_progress":execution_in_progress})

#终止指令执行的公用函数
def stop_execution(ssh_client):
    ssh_client.invoke_shell().send('\x03')  # 发送Ctrl+C来终止命令

4. 其他收获

4.1. 异常处理

在后端程序执行过程中，可能会出现各种checked exeption，这类异常需要程序员进行捕获，不然则会影响程序的运行，产生报错，而这里我们可以将这些异常捕获之后，将信息作为返回值传递给前端，从而让用户知道程序运行成功与否。
具体代码结构如下：

@model_name.route('/function_name', methods=['POST'])
def function_name():
    try:
       #程序运行代码
    except Exception as e:
       return jsonify({"error": str(e)})
    finally:
       #程序运行结束后的代码，例如return jsonify({"success": "Execution stopped."})

4.2 日志生成

在上一篇博客中，我们提到了分模块的flask项目结构，而日志部分的处理，需要在主文件app.py中。添加如下代码：

import logging

log_filename = 'app.log'  # 日志文件名
log_level = logging.DEBUG  # 日志级别
log_format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'  # 日志格式

# 配置日志
logging.basicConfig(filename=os.path.join(os.path.dirname(__file__), log_filename), level=log_level, format=log_format)

则可以在程序运行过程中，将日志信息存储在app.log文件中，相关报错信息也会存储在该文件中，方便程序员进行调试。

4.3 环境部署

当我们在本地进行程序开发之后，需要将程序部署到服务器上，而迁移到服务器上或者别人的电脑上，需要安装相关的环境。在这种情况下，我们可以将自己开发用到的包进行打包，然后在服务器上进行安装，具体步骤如下：

  1. 将当前环境中的包信息存储在requirements.txt文件中，存储在当前文件夹目录下

pip freeze > requirements.txt

  1. 将整个项目文件打包之后，其他人可使用如下命令进行安装：

pip install -r requirements.txt

4.4. vscode远程连接服务器

当我们在服务器上部署完项目代码之后，可能会经过多次测试和调试，因此代码会不断被修改，且会被无数次的运行，如果每次都是本地修改＋服务器部署运行，实在有些不够优雅，因此，我们可以试着把自己的本地编辑器连接到服务器上，这样就可以在本地进行服务器端代码的修改，然后直接在服务器上运行，这样就可以避免每次修改都需要部署的麻烦。
我在项目中使用的是vscode，具体步骤如下：

  1. 插件安装：Remote-SSH
  2. 选择新建远程，输入ssh连接信息

  3. 连接之后选择想要编辑的项目文件夹，即可在本地编辑器中进行服务器端代码的修改；
  4. 调试的时候可使用vscode进行运行、部署；

具体的配置细节，可参考博客

5. 项目感受

  1. 项目的文件读写、服务器连接等都是非常有趣的功能，多线程解决实时输出算是一个较大的技术难点；
  2. 项目本身难度不大，主要难点在于理解业务本身，如果有相对应的业务文档，可能开发效率会更高一点；
  3. 后端开发部分也需要了解基本的前端知识，例如前后端数据传递、前端页面的渲染等，这样才能更好的理解前端的需求，从而更好的进行后端开发；
  4. 项目对接需要良好的文档编辑能力和沟通能力；
  5. 相关业务的具体实现，也是体现个人智慧的时刻，具体的开发技术和解决问题的智慧都是必不可少的，开发技术是工具，而我们需要用自己已有的工具去实现某些功能，这是一种思维方式，也是一种能力。，当然，技术会的越多，能用的工具越多，解决问题的思路就不会被限制；
  6. 总会有开发者不会的东西，这是一个学习的过程，重点在于不断地学习，虚心请教和快速掌握。

6. 后记

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