Python的Flask框架中配置多个子域名
Flask子域名
一般用于数量比较少的子域名,一个模块对应一个子域名。先看下面一个例子:
modules.py:
from flask import Blueprint public = Blueprint('public', __name__) @public.route('/') def home(): return 'hello flask' app.py: app = Flask(__name__) app.config['SERVER_NAME'] = 'example.com' from modules import public app.register_blueprint(public, subdomain='public')
现在可以通过public.example.com/来访问public模块了。
通配符子域
通配符子域,即通过一个模块来匹配很多个子域名。比如某些网站提供的个性化域名功能,就是这种形式。
先来看段示例代码:
modules.py:
from flask import Blueprint member = Blueprint('member', __name__) @member.route('/') def home(): return g.subdomain app.py: app = Flask(__name__) app.config['SERVER_NAME'] = 'example.com' from modules import member app.register_blueprint(member, subdomain='<subdomain>')
这段代码和上一节的第像,不同之处是这里的subdomain使用了动态参数
下面是为任何Flask或Blueprint对象增加子域名支持的便捷函数:
def add_subdomain_to_global(endpoint, values): g.subdomain = values.pop('subdomain', None) def add_subdomain_to_url_params(endpoint, values): if not 'subdomain' in values: values['subdomain'] = g.subdomain def add_subdomain_support(app): app.url_value_preprocessor(add_subdomain_to_global) app.url_defaults(add_subdomain_to_url_params)
然后你可以使用before_request回调函数来处理子域名:
add_subdomain_support(blueprint) @blueprint.before_request def add_user_to_global(): g.user = None if g.subdomain: g.user = User.query.filter_by(username=g.subdomain).first_or_404()
注:这里的blueprint请改为实际对象。
特别说明:通配符子域调试不是不太方便,需要做泛域名解析才可以。修改hosts文件来指定域名的方法是不可行的(子域名较少时可以逐个添加,子域名多了就不太现实了)。本机调试时,可以安装DNS服务器(比如LINUX BIND服务等),并做好泛域名解析,然后再进行调试。当然使用公网域名和服务器来调试也未尝不可。
PS:
1.如果某个blueprint默认就需要实用a.domain.com,那么在定义blueprint时候:
a=Blueprint(‘a' ,__name__,subdomain='a')
这样,该bp下面的所有url routing走的都是a.domain.com/xxx
2.在某个具体的url routing定义时,如果需要实用a.domain.com,那么这么写:
@www.route(‘/hello',methods=['GET','POST'],subdomain='a') def xxx(): …..
3.我在具体实践中,默认的routing都是走的www,这是在__init__.py中:
app.url_map.default_subdomain='www'
其实就是设置默认子域名,这样默认不做设置的话,路由走的就是www。
那这个时候如果访问domain.com,即不带www的话,就会报404了,怎么办呢,我是在nginx层面解决这个问题的,在nginx.conf增加一个server:
server { server_name domain.com; rewrite ^(.*) http://www.domain.com$1 permanent; }
更多Python的Flask框架中配置多个子域名相关文章请关注PHP中文网!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Ekspresi biasa adalah alat yang berkuasa untuk memadankan corak dan manipulasi teks dalam pengaturcaraan, meningkatkan kecekapan dalam pemprosesan teks merentasi pelbagai aplikasi.

Bagaimanakah Uvicorn terus mendengar permintaan HTTP? Uvicorn adalah pelayan web ringan berdasarkan ASGI. Salah satu fungsi terasnya ialah mendengar permintaan HTTP dan teruskan ...

Di Python, bagaimana untuk membuat objek secara dinamik melalui rentetan dan panggil kaedahnya? Ini adalah keperluan pengaturcaraan yang biasa, terutamanya jika perlu dikonfigurasikan atau dijalankan ...

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h
