浅谈Python使用Bottle来提供一个简单的web服务

介绍

今天有个不正经的需求，就是要快速做一个restful api的性能测试，要求测试在海量作业数据的情况下客户端分页获取所有作业的性能。因为只是一个小的的测试工作，所以就想到了Bottle框架作为Web服务器，这里就简单说说怎样使用Bottle框架。

安装

pip install bottle

启动服务

运行下面的python脚本即可启动一个Web服务。

from bottle import route, run, request

@route('/hello')
def hello():
  return "Hello World!"

run(host='0.0.0.0', port=8080, debug=True)

测试，使用如下命令行来测试服务

curl http://localhost:8080/hello

提供Restful API

服务端

1.由于我需要根据参数来返回部分结果（比如：根据偏移量和分页大小），因此可以使用Bottle的动态路来实现，当然用参数实现也是可以的。
2.这里假定我设置的请求url为：/jobs//
3.这里为了测试方便并没有返回作业信息，而是用offset和size作为json结果返回。

下面是服务器端测试代码

import json
from bottle import route, run, request

@route('/jobs/<offset:int>/<size:int>')
def get_jobs(offset, size):
  d = {"offset": offset, "size": size}
  return json.dumps(d)

run(host='0.0.0.0', port=8080, debug=True)

客户端

import httplib, json

c = httplib.HTTPConnection('localhost', 8080)
headers = {'Content-type': 'application/json', 'Accept': 'text/plain'}
c.request('GET', '/jobs/123/321', '{}', headers)
s = c.getresponse().read().strip()
print json.loads(s)

总结

以上就是本文关于浅谈Python使用Bottle来提供一个简单的web服务的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！

赞 (0)

相关推荐

  • 关于python的bottle框架跨域请求报错问题的处理方法

    关于python的bottle框架跨域请求报错问题的处理方法

    在用python的bottle框架开发时,前端使用ajax跨域访问时,js代码老是进入不了success,而是进入了error,而返回的状态却是200.url直接在浏览器访问也是正常的,浏览器按F12后会发现下面这个错误提示 XMLHttpRequest cannot load http://192.168.0.118:8081/get_mobile_number/?id=1. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the r

  • 简单的连接MySQL与Python的Bottle框架的方法

    Python关于mySQL的连接插件众多,Bottle下也有人专门开发的插件:bottle-mysql具体使用方法见官方,总共感觉其用法限制太多,其使用起来不方便,最适合的当然是,mySQL官网给Python提供的通用官方驱动,用起来很顺手:mysql-connector  具体操作如下: # -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/python # filename: login_admin.py # codedtime: 2014-9-7 11:26:11 impo

  • Python用Bottle轻量级框架进行Web开发

    Python用Bottle轻量级框架进行Web开发

    当前Python Web开发中的框架算Django最为流行了,但是本文介绍的是一个较为轻量级的Web框架:Bottle框架.理论性的东西就不讲了,直接上实例代码. 1.问题描述        最近做一个系统的后台开发,用的就是Python+Bottle进行的web后台开发.给前台提供一个接口,通过前台调用接口时的参数,提供Json数据格式的数据. 2.环境准备 我用的是Linux环境,python 2.7.x版本的python.使用Bottle之前需要pip安装bottle,输入命令:sudo

  • Python的Bottle框架基本知识总结

    基本映射 映射使用在根据不同URLs请求来产生相对应的返回内容.Bottle使用route() 修饰器来实现映射. from bottle import route, run @route('/hello') def hello(): return "Hello World!" run() # This starts the HTTP server 运行这个程序,访问http://localhost:8080/hello将会在浏览器里看到 "Hello World!"

  • Python的Bottle框架中返回静态文件和JSON对象的方法

    Python的Bottle框架中返回静态文件和JSON对象的方法

    代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/python # filename: todo.py # codedtime: 2014-8-28 20:50:44 import sqlite3 import bottle @bottle.route('/help3') def help(): return bottle.static_file('help.html', root='.') #静态文件 @bottle.route('/json:json#[0-9

  • Python的Bottle框架中实现最基本的get和post的方法的教程

    Python的Bottle框架中实现最基本的get和post的方法的教程

    1.GET方式: # -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/python # filename: GETPOST_test.py # codedtime: 2014-9-20 19:07:04 import bottle def check_login(username, password): if username == '123' and password == '234': return True else: return False @bottle.route

  • 使用Python的Bottle框架写一个简单的服务接口的示例

    是不是有这么一个场景,对外提供一堆数据或者是要返回给用户一个结果.但是不想把内部的一些数据和逻辑暴露给对方...简单点来说,就是想以服务的方式对外提供一个接口.对于这种有很多处理方式,RPC,搭建一个web服务啥的....但是这些毕竟都太重量级了,操作起来很麻烦.我这里给出的一种非常easy的方式来处理.使用bottle解决问题. 需求: 检查一个zookeeper服务中的某些节点是否存在,如果存在返回OK,不存在则给出不存的节点信息.要求返回的信息是和pyunit的结果信息一致. 实现环境:

  • python bottle框架支持jquery ajax的RESTful风格的PUT和DELETE方法

    python bottle框架支持jquery ajax的RESTful风格的PUT和DELETE方法

    这两天在用python的bottle框架开发后台管理系统,接口约定使用RESTful风格请求,前端使用jquery ajax与接口进行交互,使用POST与GET请求时都正常,而Request Method使用PUT或DELETE请求时,直接爆"HTTP Error 405: Method Not Allowed"错误.而ajax提交的Request Method值DELETE也变成了OPTIONS了. 度娘了好多答案,要么说是浏览器不支持,要么说自己重新封装jquery,还有其他的一些

  • 浅谈Python使用Bottle来提供一个简单的web服务

    介绍 今天有个不正经的需求,就是要快速做一个restful api的性能测试,要求测试在海量作业数据的情况下客户端分页获取所有作业的性能.因为只是一个小的的测试工作,所以就想到了Bottle框架作为Web服务器,这里就简单说说怎样使用Bottle框架. 安装 pip install bottle 启动服务 运行下面的python脚本即可启动一个Web服务. from bottle import route, run, request @route('/hello') def hello(): r

  • 浅谈python for循环的巧妙运用(迭代、列表生成式)

    介绍 我们可以通过for循环来迭代list.tuple.dict.set.字符串,dict比较特殊dict的存储不是连续的,所以迭代(遍历)出来的值的顺序也会发生变化. 迭代(遍历) #!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- vlist=['a','b','c'] vtuple=('a','b','c') vdict={'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} vset={'a','b','c'} vstr='abc' for x in vl

  • 浅谈python中的数字类型与处理工具

    浅谈python中的数字类型与处理工具

    python中的数字类型工具 python中为更高级的工作提供很多高级数字编程支持和对象,其中数字类型的完整工具包括: 1.整数与浮点型, 2.复数, 3.固定精度十进制数, 4.有理分数, 5.集合, 6.布尔类型 7.无穷的整数精度 8.各种数字内置函数及模块. 基本数字类型 python中提供了两种基本类型:整数(正整数金额负整数)和浮点数(注:带有小数部分的数字),其中python中我们可以使用多种进制的整数.并且整数可以用有无穷精度. 整数的表现形式以十进制数字字符串写法出现,浮点数带

  • 浅谈Python 对象内存占用

    一切皆是对象 在 Python 一切皆是对象,包括所有类型的常量与变量,整型,布尔型,甚至函数. 参见stackoverflow上的一个问题 Is everything an object in python like ruby 代码中即可以验证: # everythin in python is object def fuction(): return print isinstance(True, object) print isinstance(0, object) print isinst

  • 浅谈Python实现2种文件复制的方法

    本文实例主要实现Python中的文件复制操作,有两种方法,具体实现代码如下所示: #coding:utf-8 # 方法1:使用read()和write()模拟实现文件拷贝 # 创建文件hello.txt src = file("hello.txt", "w") li = ["Hello world \n", "Hello China \n"] src.writelines(li) src.close() #把hello.txt

  • 浅谈python多进程共享变量Value的使用tips

    前言: 在使用tornado的多进程时,需要多个进程共享一个状态变量,于是考虑使用multiprocessing.Value(对于该变量的具体细节请查阅相关资料).在根据网上资料使用Value时,由于共享的是字符串,但网上介绍的都是整数或者字符,于是遇到了很多阻碍,通过查询官方文档得出了解决方案. 一.Value的构造函数: Value的初始化非常简单,直接类似Value('d', 0.0)即可,具体构造方法为: multiprocessing.Value(typecode_or_type, *

  • 浅谈python 导入模块和解决文件句柄找不到问题

    如果你退出 Python 解释器并重新进入,你做的任何定义(变量和方法)都会丢失.因此,如果你想要编写一些更大的程序,为准备解释器输入使用一个文本编辑器会更好,并以那个文件替代作为输入执行.这就是传说中的脚本 Python 提供了一个方法可以从文件中获取定义,在脚本或者解释器的一个交互式实例中使用.这样的文件被称为模块. 导入模块: python导入模块默认是从sys.path的路径中查找.所以应该把这个模块放在sys.path的值对应的文件夹里.否则就找不到要导入的模块.如果在cmd中或者ID

  • 浅谈Python中range与Numpy中arange的比较

    本文先比较range与arange的异同点,再详细介绍各自的用法,然后列举了几个简单的示例,最后对xrange进行了简单的说明. 1. range与arange的比较 (1)相同点:A.参数的可选性.默认缺省值是一样的:B.结果均包括开始值,不包括结束值: C.arange的参数为整数是,与range函数等价:D.都具备索引查找.要素截取等操作. (2)不同点:A.range函数的参数只能为整数,arange的参数为数值型,包括整数和浮点数: B.输出的数据类型不同,range的输出为列表(li

  • 浅谈Python的方法解析顺序(MRO)

    方法解析顺序, Method Resolution Order 从一段代码开始 考虑下面的情况: class A(object): def foo(self): print('A.foo()') class B(object): def foo(self): print('B.foo()') class C(B, A): pass c = C() c.foo() C同时继承了类A和类B, 它们都有各自的foo()方法. 那么C的实例c调用foo()方法时, 到底是调用A.foo()还是B.foo

随机推荐