Python - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

2025年8月20日

Python高级技术之：`Python`的`WSGI`和`ASGI`：`Web`应用与服务器的接口协议，以及`ASGI`的异步优势。

各位听众，晚上好！欢迎来到今天的技术讲座，我是今晚的主讲人。今晚咱们聊聊Python Web开发中的两个关键概念：WSGI和ASGI。这俩货，一个是老前辈，一个是后起之秀，都是Web应用和服务器之间沟通的桥梁。咱们的目标是，用最通俗易懂的方式，把它们扒个精光，让你彻底明白它们是干啥的，以及ASGI为啥这么牛，能玩异步。第一部分：WSGI – Web Server Gateway Interface (Web服务器网关接口) WSGI，这名字听起来高大上，其实说白了，就是一套标准。这套标准规定了Web服务器（比如Apache、Nginx）和Web应用（比如用Flask、Django写的网站）之间该如何对话。想象一下，你跟老外交流，总得有个翻译吧？ WSGI就是这个翻译，它把服务器的请求翻译成Python能懂的，再把Python的响应翻译成服务器能理解的。 1.1 WSGI的工作原理： WSGI定义了两个关键部分： Web服务器或网关（Server/Gateway）：负责接收HTTP请求，并将请求信息传递给WSGI应用。 Web应用或框架（Application …

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2025年8月20日

Python高级技术之：如何利用`SQLAlchemy`的`ORM`和核心`Core`，实现复杂的数据库操作。

嘿，各位数据控们，准备好接受一场关于 SQLAlchemy 的深度洗礼了吗？今天咱们不整虚的，直接上干货，教你如何用 SQLAlchemy 的 ORM 和 Core，玩转那些让人头疼的复杂数据库操作。开场白：为什么要学 SQLAlchemy？想象一下，你辛辛苦苦用 Python 写了一个程序，结果发现要跟不同的数据库打交道，比如 MySQL、PostgreSQL、SQLite… 每种数据库的语法还不一样，简直让人抓狂！这时候，SQLAlchemy 就闪亮登场了，它就像一个万能翻译器，让你用统一的 Python 代码，操作各种不同的数据库。 SQLAlchemy 提供了两种主要的使用方式： ORM（Object Relational Mapper）：把数据库表映射成 Python 对象，你可以像操作对象一样操作数据库，不用写 SQL 语句，方便快捷。 Core：更底层的 SQL 表达式语言，让你直接写 SQL 语句，灵活性更高，可以应对更复杂的场景。咱们今天就来一起看看，怎么把这两种武器都练得炉火纯青。第一部分：ORM – 对象关系映射的艺术 ORM 的核心思想就是“对象即表 …

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2025年8月20日

Python高级技术之：`Django`的信号（`Signals`）：在`Web`应用中实现解耦和事件驱动。

各位观众老爷们，大家好！今天咱们来聊聊 Django 里的“信号”，这玩意儿就像 Web 应用里的“小喇叭”，哪里发生了啥事儿，它就嗷嗷地喊，告诉大家一声。有了它，咱就能实现解耦和事件驱动，让代码更优雅、更灵活。一、啥是信号？为啥要用它？想象一下，你开了一家电商网站，用户注册成功后，你可能需要做以下几件事：发送欢迎邮件给用户增加积分记录用户注册日志同步用户信息到第三方 CRM 系统如果把这些逻辑都写在用户注册的视图函数里，代码会变得非常臃肿，而且耦合性很高。以后如果需要增加或修改某个功能，就得改动视图函数，风险很大。这时候，信号就派上用场了。你可以定义一个“用户注册成功”的信号，然后让其他函数（也就是“接收者”）来监听这个信号。当用户注册成功时，信号就会被“发射”，所有监听它的接收者都会被调用。用人话说，就是你注册成功了，信号这个“小喇叭”就喊一声：“新用户注册啦！”，然后各个“部门”（接收者）听到喇叭声，就知道该干啥了。信号的好处：解耦：各个功能模块之间互不依赖，修改一个模块不会影响其他模块。事件驱动：系统对事件做出响应，而不是按部就班地执行。可扩展性： …

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2025年8月20日

Python高级技术之：`FastAPI`的后台任务（`Background Tasks`）：如何处理非阻塞的异步任务。

各位观众老爷们，大家好！今天咱们聊点高级货，聊聊 FastAPI 的后台任务，让你的 API 飞起来！开场白：API 响应慢？你该考虑后台任务了！咱们写 API 的时候，最怕啥？响应慢！用户点了一下按钮，半天没反应，分分钟想卸载你的 App。很多时候，响应慢不是因为服务器不行，而是因为你在 API 里面做了太多事情，比如发送邮件、处理图片、跑复杂的计算等等。这些任务往往不需要立刻完成，但却阻塞了 API 的响应，导致用户体验极差。这时候，后台任务就派上用场了！它可以让你把这些耗时的任务扔到后台去执行，而 API 则立刻返回响应，让用户感觉飞一样快。什么是后台任务？简单来说，后台任务就是一些不需要立即完成，可以在后台异步执行的任务。你可以想象一下，你点了个外卖，商家接单后，就开始准备饭菜，然后配送。你下单这个动作相当于 API 请求，商家接单返回确认相当于 API 响应，而准备饭菜和配送的过程，就是后台任务。 FastAPI 如何处理后台任务？BackgroundTasks 闪亮登场！ FastAPI 提供了 BackgroundTasks 类来方便我们处理后台任务。它允许你定 …

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2025年8月20日

Python高级技术之：`Flask`的上下文（`Context`）管理：`request context`和`application context`的生命周期。

大家好，我是你们今天的导游，将带领大家穿梭于Flask的上下文世界！准备好了吗？我们要开始一段奇妙的上下文之旅了！今天我们要聊的是Flask里两个非常重要的概念：请求上下文（request context）和应用上下文（application context）。它们就像Flask这座城市里流动的空气和坚固的地基，虽然看不见摸不着，但却支撑着整个应用的运行。一、为什么我们需要上下文？想象一下，你是一家咖啡店的服务员。当顾客来点餐时，你需要知道：是谁点的餐？（用户信息）他们点了什么？（请求数据）这家店叫什么名字？（应用配置）有什么优惠活动？（应用资源）在Flask的世界里，这些信息也需要被访问。但是，如果在每个函数里都传递这些信息，代码会变得非常臃肿难看。这时候，上下文就派上用场了！它就像一个“全局变量”，让你可以随时随地访问这些信息，而不用显式地传递。二、应用上下文（Application Context）应用上下文，顾名思义，就是与Flask应用本身相关的上下文。它存储了关于整个应用的信息，比如应用的配置、扩展等等。 2.1 应用上下文的生命周期应 …

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2025年8月20日

Python高级技术之：`Django`的`QuerySet`缓存机制：如何避免重复查询。

各位观众老爷，大家好！我是今天的主讲人，咱们今天聊聊Django的QuerySet缓存机制，这可是个能让你Django应用性能飞升的秘密武器！开场白：性能瓶颈？别慌，缓存来救场！想象一下，你辛辛苦苦写了个Django网站，上线之后用户量蹭蹭往上涨，结果服务器开始嗷嗷叫，CPU占用率直线上升，数据库更是喘不过气。用专业的术语来说，就是遇到了性能瓶颈。这时，你开始挠头，难道要升级服务器？砸钱固然有效，但咱程序员的尊严不允许我们这么简单粗暴！别慌，Django早有准备，它自带了一套缓存机制，尤其是QuerySet的缓存，用得好的话，能大大减少数据库查询次数，从而提升应用的性能。 QuerySet：迟来的英雄，但偶尔也会偷懒首先，咱们得理解QuerySet是个什么东西。简单来说，它代表了一组从数据库中查询出来的对象集合。当你使用Django的ORM进行数据库操作时，比如 MyModel.objects.all()，返回的不是直接的数据，而是一个QuerySet对象。 QuerySet有个特点，它具有“惰性求值”的特性。也就是说，只有在你真正需要用到数据的时候，它才会去数据库查询。这就像 …

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2025年8月20日

Python高级技术之：`Celery`的`Worker`和`Broker`：如何设计可伸缩的任务队列。

各位观众，代码界的弄潮儿们，大家好！今天咱们来聊聊Celery这位“任务界的扛把子”，看看它如何利用Worker和Broker，玩转可伸缩的任务队列。准备好了吗？上车！开场白：为什么我们需要Celery？想象一下，你正在开发一个在线购物网站。用户下单后，你需要做一系列的事情：发送确认邮件、更新库存、生成发货单、通知仓库等等。如果这些操作都放在同一个线程里执行，用户岂不是要等到花儿都谢了才能看到下单成功的页面？用户体验直线下降，老板脸色铁青，年终奖泡汤…… 这时候，Celery就如同及时雨般出现了。它可以把这些耗时的任务放到后台异步执行，让用户瞬间就能看到下单成功的页面，皆大欢喜！ Celery的核心组件：Worker和Broker Celery的核心在于两个家伙：Worker（工人）和 Broker（中间人）。 Worker（工人）: 这家伙就是真正的干活的！它负责接收任务、执行任务，然后把结果送回。你可以理解成一个辛勤的码农，默默地在后台处理各种繁琐的任务。 Broker（中间人）: 这家伙负责传递任务。它就像一个邮局，接收任务发布者的任务，然后把任务分发给合适的Worker。常 …

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2025年8月20日

Python高级技术之：`FastAPI`的依赖注入系统：`Depends`的内部实现与应用。

各位观众老爷，早上/下午/晚上好！今天咱们来聊聊 FastAPI 里的依赖注入系统，特别是那个神秘又强大的 Depends。开场白：别怕，依赖注入没那么玄乎很多小伙伴一听到“依赖注入”就觉得高深莫测，好像要学完十年编程才能掌握。其实，它本质上就是一种组织代码的方式，让你的代码更清晰、更易于测试和维护。 FastAPI 的依赖注入系统更是简单易用，理解了它的内部机制，你就能像驾驭自行车一样轻松驾驭它。正文：Depends 的前世今生首先，我们要明白，Depends 本身不是一个类，而是一个函数。它的作用就像一个“钩子”，告诉 FastAPI 在处理某个路由时，先执行指定的依赖项，然后将依赖项的结果注入到路由函数中。 from fastapi import FastAPI, Depends app = FastAPI() # 定义一个依赖项 async def get_db(): db = “模拟数据库连接” # 实际应用中会建立数据库连接 try: yield db finally: # 关闭数据库连接 (可选) print(“关闭数据库连接”) # 使用 Depends …

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2025年8月20日

Python高级技术之：`Flask`的`Blueprint`：如何构建大型、模块化的`Flask`应用。

各位观众老爷，今天咱们唠唠Flask的Blueprint，这玩意儿可是构建大型Flask应用的利器。别看名字挺高大上，其实用起来贼简单，保证你听完之后能把你的Flask项目收拾得井井有条，模块化得像瑞士军刀一样。 1. 啥是Blueprint？为啥要用它？先说个段子：想象一下，你写了一个Flask应用，代码全挤在一个app.py里，几百行上千行，各种视图函数、模型定义、配置啥的都堆在一起，简直就是一锅乱炖。有一天，你想加个新功能，或者修改个bug，找半天都找不到地方，头都大了。 Blueprint就是来拯救你的。它就像乐高积木，允许你把你的应用拆分成一个个独立的模块，每个模块负责不同的功能。比如，你可以创建一个处理用户认证的Blueprint，一个处理博客文章的Blueprint，一个处理后台管理的Blueprint，等等。简单来说，Blueprint就是：模块化利器：将应用分割成独立的、可重用的模块。代码组织神器：更好地组织你的代码，提高可读性和可维护性。命名空间隔离：避免路由和端点名称冲突。应用扩展引擎：方便地注册和管理模块化的功能。 2. Blueprint的 …

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