Flask 扫盲系列-权限设置
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Flask 扫盲系列-权限设置相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
在前面的学习中，我们设置了系统的注册和登陆功能，已经基本满足了一个小型 Web 应用的需求。那么如果我们想通过这个网站来赚些小钱呢，就需要提供更高级的功能，当然这些高级功能不是免费开放的，设计一个权限系统，来控制高级应用的使用。
撰写高级功能
所谓的高级功能就是用户舍得花钱去购买的功能，像我这种喜欢薅羊毛的主，只配用用基础功能了。
我这里设计的高级功能，就是丰富 K 线图，在我们原来 K 线图的基础上添加移动平均线和成交量。
移动平均线
移动平均线是技术分析中非常普遍的一项指标，“平均”是指单位周期内的平均收盘价格，“移动”则是指将新的交易日收盘价纳入计算周期的同时，剔除最早的交易收盘价。
我们先来观察下通过 tushare 获取到的数据
可以看到，数据中的 Ma5、Ma10 和 Ma20 值可以用来制作移动平均线，可以通过折线图的方式来展现。
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
def moving_average() -> Line:
c = (
Line()
.add_xaxis(df.index.tolist())
.add_yaxis("Ma5", df['ma5'].values.tolist(), is_smooth=True)
.add_yaxis("Ma10", df['ma10'].values.tolist(), is_smooth=True)
.add_yaxis("Ma20", df['ma20'].values.tolist(), is_smooth=True)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="移动平均线"))
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
)
return c
moving_average().render_notebook()
成交量
对于成交量，可以通过柱状图来展示，柱状图的高度，就是成交量的大小。把上涨时的成交量显示成红色，下跌时的成交量显示成绿色。
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line, Bar
volume_rise=[df.volume[x] if df.close[x] > df.open[x] else "0" for x in range(0, len(df.index))]
volume_drop=[df.volume[x] if df.close[x] <= df.open[x] else "0" for x in range(0, len(df.index))]
def volume() -> Bar:
c = (
Bar()
.add_xaxis(df.index.tolist())
.add_yaxis("volume_rise", volume_rise, stack=True, color=["#ec0000"])
.add_yaxis("volume_drop", volume_drop, stack=True, color=["#00da3c"])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="成交量"),
datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()],)
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
)
return c
volume().render_notebook()
集成三个图表
下面我们就把三个图表，K 线图，移动平均线图和成交量图合成到一起
首先把 K 线图和移动平均线图层叠到一起
def kline_base() -> Kline:
kline = (
Kline()
.add_xaxis(df.index.tolist())
.add_yaxis("日K图", df[['open', 'close', 'low', 'high']].values.tolist(), markpoint_opts=opts.MarkLineOpts(
data=[opts.MarkLineItem(type_="max", value_dim="close")]
), markline_opts=opts.MarkLineOpts(
data=[opts.MarkLineItem(type_="max", value_dim="close")]
),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
color="#ec0000",
color0="#00da3c",
border_color="#8A0000",
border_color0="#008F28",
),
)
.set_global_opts(
yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True,
splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(
is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)
),
),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True,
axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30)),
title_opts=opts.TitleOpts(title="股票走势"),
datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()],
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True),
)
)
line = (
Line()
.add_xaxis(df.index.tolist())
.add_yaxis("Ma5", df['ma5'].values.tolist(), is_smooth=True)
.add_yaxis("Ma10", df['ma10'].values.tolist(), is_smooth=True)
.add_yaxis("Ma20", df['ma20'].values.tolist(), is_smooth=True)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="移动平均线"))
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
)
kline.overlap(line)
return kline
接下来再通过 grid 把成交量图添加到主图表中
...
bar = (
Bar()
.add_xaxis(df.index.tolist())
.add_yaxis("volume_rise", volume_rise, stack=True, color=["#ec0000"], )
.add_yaxis("volume_drop", volume_drop, stack=True, color=["#00da3c"], )
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right="20%"))
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
)
overlap_kline_line = kline.overlap(line)
grid = Grid()
grid.add(
overlap_kline_line,
grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="10%", pos_right="8%", height="50%"),
)
grid.add(
bar,
grid_opts=opts.GridOpts(
pos_left="10%", pos_right="8%", pos_top="70%", height="16%"
),
)
...
至此，我们所谓的“高级”图表就完成了，下面就开始结合 Flask，嵌入我们的图表
编写各个图表页面
首先我们先把新产生的两个图表嵌入到 Web 应用中，每个图表都是一个独立的页面
后台函数
先来创建生成移动平均线和成交量图表的函数
# 移动平均线
def moving_average_chart(mydate, data_5, data_10, data_20, name) -> Line:
moving_average = (
Line()
.add_xaxis(mydate)
.add_yaxis("ma5", data_5, is_smooth=True)
.add_yaxis("ma10", data_10, is_smooth=True)
.add_yaxis("ma20", data_20, is_smooth=True)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="%s-移动平均线" % name),
datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()],
)
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
)
return moving_average
# 成交量
def volume_chart(mydate, volume_rise, volume_drop, name) -> Bar:
bar = (
Bar()
.add_xaxis(mydate)
.add_yaxis("volume_rise", volume_rise, stack=True, color=["#ec0000"])
.add_yaxis("volume_drop", volume_drop, stack=True, color=["#00da3c"])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="%s-成交量" % name),
datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()],)
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
)
return bar
然后再修改 get_stock_data 函数，返回我们需要的数据
def get_stock_data(code, ctime):
df = ts.get_hist_data(code)
df_time = df[:ctime]
mydate = df_time.index.tolist()
kdata = df_time[['open', 'close', 'low', 'high']].values.tolist()
madata_5 = df_time['ma5'].values.tolist()
madata_10 = df_time['ma10'].values.tolist()
madata_20 = df_time['ma20'].values.tolist()
volume_rise = [df_time.volume[x] if df_time.close[x] > df_time.open[x] else "0" for x in range(0, len(df_time.index))]
volume_drop = [df_time.volume[x] if df_time.close[x] <= df_time.open[x] else "0" for x in range(0, len(df_time.index))]
return [mydate, kdata, madata_5, madata_10, madata_20, volume_rise, volume_drop]
接着再增加生成两个图表所对应的视图函数
@app.route("/Line", methods=['GET', 'POST'])
def get_moving_average():
stock_name = request.form.get('stockName')
query_time = request.form.get('queryTime')
if not stock_name:
stock_name = '平安银行'
if not query_time:
query_time = 30
if int(query_time) > 30:
if current_user.is_authenticated:
pass
else:
abort(403)
status, stock_code = check_stock(stock_name)
if status == 0:
return 'error stock code or name'
mydate, kdata, madata_5, madata_10, madata_20, volume_rise, volume_drop = get_stock_data(stock_code[0], int(query_time))
c = moving_average_chart(mydate, madata_5, madata_10, madata_20, stock_code[1])
return c.dump_options()
@app.route("/Bar", methods=['GET', 'POST'])
def get_volume():
stock_name = request.form.get('stockName')
query_time = request.form.get('queryTime')
if not stock_name:
stock_name = '平安银行'
if not query_time:
query_time = 30
if int(query_time) > 30:
if current_user.is_authenticated:
pass
else:
abort(403)
status, stock_code = check_stock(stock_name)
if status == 0:
return 'error stock code or name'
mydate, kdata, madata_5, madata_10, madata_20, volume_rise, volume_drop = get_stock_data(stock_code[0], int(query_time))
c = volume_chart(mydate, volume_rise, volume_drop, stock_code[1])
return c.dump_options()
还要添加对应的前端页面
@app.route("/mavg", methods=['GET', 'POST'])
def moving_average():
return render_template("mavg.html")
@app.route("/volume", methods=['GET', 'POST'])
def volume():
return render_template("volume.html")
最后创建上面的两个 html 文件，并修改
{% extends "base.html" %}
{% block title %}我的股票走势图{% endblock %}
{% block page_content %}
{% for message in get_flashed_messages() %}
<div class="alert alert-warning">
<button type="button" class="close" data-dismiss="alert">×</button>
{{ message }}
</div>
{% endfor %}
<body>
<div id="form-div">
<form id="form1" onsubmit="return false" action="#" method="post">
<p id="p1">股票名称：
<input name="stockName" type="text" id="stockName" tabindex="1" size="16" value="" placeholder="股票名称"/>
<!-- <input type="button" onclick="add1();" value="添加" />-->
</p>
<p id="p2">查询时间：
<input name="queryTime" type="text" id="queryTime" tabindex="2" size="16" value="" placeholder="输入30查询近30天数据"/>
</p>
<p><input type="submit" value="查询" onclick="getData()"></p>
</form>
</div>
<div id="Bar" style="width:1000px; height:600px;"></div>
<script>
$(
function () {
var chart = echarts.init(document.getElementById('Bar'), 'white', {renderer: 'canvas'});
$.ajax({
type: "GET",
url: "http://127.0.0.1:5000/Bar",
dataType: 'json',
success: function (result) {
chart.setOption(result);
}
});
}
);
function getData() {
var chart = echarts.init(document.getElementById('Bar'), 'white', {renderer: 'canvas'});
$.ajax({
type: "POST",//方法类型
dataType: "json",//预期服务器返回的数据类型
url: "/Bar" ,//url
data: $('#form1').serialize(),
success: function (result) {
chart.setOption(result);
},
error: function(err) {
if (err.status === 403) {
alert("请先登陆系统！");
}
else {
alert("错误的股票代码！");
}
}
});
}
function add1(){
var input1 = document.createElement('input');
input1.setAttribute('type', 'text');
input1.setAttribute('name', 'organizers[]');
var btn1 = document.getElementById("p1");
//btn1.insertBefore(input1,null);
btn1.appendChild(input1);
}
</script>
</body>
{% endblock %}
{% block scripts %}
{{ super() }}
<script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.0.0/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://assets.pyecharts.org/assets/echarts.min.js"></script>
{% endblock %}
...
<ul class="nav navbar-nav">
<li><a href="{{ url_for('moving_average')}}">Moving Average</a></li>
</ul>
<ul class="nav navbar-nav">
<li><a href="{{ url_for('volume')}}">Volume</a></li>
</ul>
...
现在我们的 Web 应用就是下图的样子了
下面我们就可以进入今天的正题了，设置权限。
权限设计
定义表结构
首先定义权限表结构
class Role(db.Model):
__tablename__ = 'roles'
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
name = db.Column(db.String(64), unique=True)
users = db.relationship('WebUser', backref='role')
@staticmethod
def init_roles():
roles = ['User', 'Admin']
for r in roles:
role = Role.query.filter_by(name=r).first()
if role is None:
role = Role(name=r)
db.session.add(role)
db.session.commit()
我们定义了两种权限，User 和 Admin，那么只有拥有 Admin 权限的用户才可以访问高级功能。
这里还使用了外键关联到了 WebUser 表上，所以需要同步修改 WebUser 表
# 用户表结构
class WebUser(UserMixin, db.Model):
__tablename__ = 'webuser'
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
user_id = db.Column(db.String(64), unique=True, index=True)
email = db.Column(db.String(64), unique=True, index=True)
username = db.Column(db.String(64), unique=True, index=True)
password_hash = db.Column(db.String(128))
role_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('roles.id'), default=1)
...
因为我们修改了原始表的表结构，所以需要进行表结构的迁移操作，这里可以使用插件 flask-migrate 来帮助我们实现
表结构迁移
先安装 flask-migrate 插件
pip install flask-migrate
然后在程序中配置 flask_migrate
from flask_migrate import Migrate
...
migrate = Migrate(app, db, render_as_batch=True)
...
创建迁移仓库
flask db init
该命令会在当前目录下生成迁移文件夹，所有的迁移脚本都会保存在其中。
创建迁移脚本
flask db migrate
最后就是更新数据库，如果你和我一样是使用的 sqllite 数据库的话，那么需要对迁移脚本做些修改
打开 migrations 下 versions 里的 py 文件，找到语句 “batch_op.create_foreign_key”，修改如下
batch_op.create_foreign_key('role_key', 'roles', ['role_id'], ['id'])
然后再执行下面的命令
flask db upgrade
最后我们初始化角色
进入 flask shell，执行如下操作完成角色表的初始化
>>>flask shell
>>>from app import Role
>>>Role.init_roles()
这样就完成了数据库的迁移和初始化。
权限校验
下面我们就可以开始编写权限校验部分了
校验函数
对于校验函数，我们可以写在 WebUser 类中，这样就可以通过 current_user 来调用
...
def is_admin(self):
if self.role_id is 2:
return True
else:
return False
...
再创建一个必须是 admin role 的用户才能访问的视图
@app.route('/fullchart/', methods=['GET', 'POST'])
@login_required
def fullchart():
if current_user.is_admin():
return "OK"
flash('You have not permission to access this page')
return redirect(url_for('index'))
整合前后端
把页面入口添加到 base.html 页面上
<ul class="nav navbar-nav">
<li><a href="{{ url_for('fullchart')}}">Full Chart</a></li>
</ul>
然后新建一个 full chart 函数，用于产生高级图表
# full chart
def full_chart(mydate, kdata, data_5, data_10, data_20, volume_rise, volume_drop, name):
kline = (
Kline()
...
同样的，编写为前端提供的接口函数
@app.route("/FullChart", methods=['GET', 'POST'])
def get_fullcharte():
stock_name = request.form.get('stockName')
query_time = request.form.get('queryTime')
...
最后创建 fullchart.html 并做响应修改，同时把 fullchart 视图函数指向该模板
@app.route('/fullchart/', methods=['GET', 'POST'])
@login_required
def fullchart():
if current_user.is_admin():
return render_template('fullchart.html')
flash('You have not permission to access this page')
return redirect(url_for('index'))
至此，我们的高级图表功能也完成了
只有拥有 admin 权限的用户才能访问哦！
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以上是关于Flask 扫盲系列-权限设置的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
flask restful-api实现及基于flask-httpauth实现基础权限管控