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作者： w2n1ck

資料集使得資料庫中的資料讀取和寫入資料就像閱讀和編寫JSON檔案一樣簡單。

dataset對於操作JSON、CSV檔案、NoSQL非常好用。

import dataset

連線MySQL資料庫：

db = dataset。connect（‘mysql：//username：password@10。10。10。10/ctf？charset=utf8’）使用者名稱：username，密碼：password，資料庫地址（地址+埠）：10。10。10。10，database名： ctf連線SQLite資料庫：db = dataset。connect（‘sqlite：///ctf。db’）連線PostgreSQL資料庫：db = dataset。connect（‘postgresql：//scott：tiger@localhost：5432/mydatabase’）

一定要注意指定字元編碼

table = db［‘city’］ #（選擇city表）user = table（‘name’） # 找出表中‘name’列屬性所有資料res = db。query（‘select name from table limit 10’） # 如果不需要檢視全部資料的話最好用limit，因為全部資料的載入非常非常耗時間for x in res：print x［‘name’］ # 選name欄位的資料table。insert（dict（name=‘John Doe’， age=37））table。insert（dict（name=‘Jane Doe’， age=34， gender=‘female’））john = table。find_one（name=‘John Doe’）

在資料庫中查詢是否有同時滿足多個條件的資料：table。find_one（屬性1=屬性值1， 屬性2=屬性值2， …）

注：find_one速度很慢

插入資料

dataset會根據輸入自動建立表和欄位名

table = db［‘user’］# 或者table = db。get_table（‘user’）table。insert（dict（name=‘John Doe’， age=46， country=‘China’））table。insert（dict（name=‘Jane Doe’， age=37， country=‘France’， gender=‘female’））# 主鍵id自動生成

更新資料

table。update（dict（name=‘John Doe’， age=47）， ［‘name’］）# 第二個引數相當於sql update語句中的where，用來過濾出需要更新的記錄

事務操作

事務操作可以簡單的使用上下文管理器來實現，出現異常，將會回滾

with dataset。connect（） as tx：tx［‘user’］。insert（dict（name=‘John Doe’， age=46， country=‘China’））# 相當於：db = dataset。connect（）db。begin（）try：db［‘user’］。insert（dict（name=‘John Doe’， age=46， country=‘China’））db。commit（）except：db。rollback（）# 也可以巢狀使用：db = dataset。connect（）with db as tx1：tx1［‘user’］。insert（dict（name=‘John Doe’， age=46， country=‘China’））with db as tx2：tx2［‘user’］。insert（dict（name=‘Jane Doe’， age=37， country=‘France’， gender=‘female’））

從表獲取資料

users = db［‘user’］。all（）for user in db［‘user’］：# print（user［‘age’］）# chinese_users = user。find（country=‘China’）john = user。find_one（name=‘John Doe’）

獲取非重複資料

db［‘user’］。distinct（‘country’）

刪除記錄

table。delete（place=‘Berlin’）

執行SQL語句

result = db。query（‘SELECT country， COUNT（*） c FROM user GROUP BY country’）for row in result：print（row［‘country’］， row［‘c’］）

匯出資料

result = db［‘users’］。all（）dataset。freeze（result， format=‘json’， filename=‘users。json’）

JSON

JSON（JavaScript Object Notation） 是一種輕量級的資料交換格式，非常易於人閱讀和編寫。

import jsonjson。dumps 將 Python 物件編碼成 JSON 字串json。loads 將已編碼的 JSON 字串解碼為 Python 物件

MySQL資料庫

：

分類表-categories，包括類別web，reversing，crypto（加解密），mic等

題目表-tasks，包括題目id，題目名，flag，分值，檔案&地址，題目等級，題目詳細描述

flag表-flag，包括題目id，使用者id，得分，時間戳

使用者表-users，包括使用者id，使用者名稱，密碼

題目分類表-cat_task，包括題目id，題目類別id

flag表中每條資料由於是有題目ID task_id和使用者ID user_id來共同確認的，所以採用複合主鍵：primary key （task_id，user_id）

聯合主鍵和複合主鍵的區別

python裝飾器

Decorator透過返回包裝物件實現間接呼叫，以此插入額外邏輯

https：//www。zhihu。com/question/26930016

wraps本身也是一個裝飾器，它能把原函式的元資訊複製到裝飾器函式中，這使得裝飾器函式也有和原函式一樣的元資訊了

from functools import wrapsdef logged（func）：@wraps（func）def with_logging（*args，**kwargs）：print func。__name__ + “was called”return func（*args，**kwargs）return with_logging@loggeddef f（x）：“”“does some math”“”return x + x * xprint f。__name__ # prints ‘f’print f。__doc__ # prints ‘does some math’

web框架採用flask

from flask import Flask

引入Flask類，Flask類實現了一個WSGI（Web Server Gateway Interface）應用

app = Flask（__name__）

app是Flask的例項，它接收包或者模組的名字作為引數，但一般都是傳遞__name__

@app。route（‘/’）def hello_world（）：return ‘Hello World！’

使用app。route裝飾器會將URL和執行的檢視函式的關係儲存到app。url_map屬性上。處理URL和檢視函式的關係的程式就是路由，這裡的檢視函式就是hello_world

if __name__ == ‘__main__’：app。run（host=‘0。0。0。0’，port=9000）

使用這個判斷可以保證當其他檔案引用這個檔案的時候（例如from hello import app）不會執行這個判斷內的程式碼，也就是不會執行app。run函式。

執行app。run就可以啟動服務了。預設Flask只監聽虛擬機器的本地127。0。0。1這個地址，埠為5000。而我們對虛擬機器做的埠轉發埠是9000，所以需要制定host和port引數，0。0。0。0表示監聽所有地址，這樣就可以在本機訪問了。

伺服器啟動後，會呼叫werkzeug。serving。run_simple進入輪詢，預設使用單程序單執行緒的werkzeug。serving。BaseWSGIServer處理請求，實際上還是使用標準庫BaseHTTPServer。HTTPServer，透過select。select做0。5秒的while TRUE的事件輪詢。當我們訪問http：//127。0。0。1：9000/，透過app。url_map找到註冊的/這個URL模式，就找到了對應的hello_world函式執行，返回hello world！，狀態碼為200。如果訪問一個不存在的路徑，如訪問http：//127。0。0。1：9000/a，Flask找不到對應的模式，就會向瀏覽器返回Not Found，狀態碼為404

flask中jsonify的作用

jsonify的作用實際上就是將我們傳入的json形式資料序列化成為json字串，作為響應的body，並且設定響應的Content-Type為application/json，構造出響應返回至客戶端

效果等於json。dumps

jsonify的Content-Type欄位值為application/json

json。dumps的Content-Type欄位值為text/html

修改flask中靜態資料夾

修改的flask預設的static資料夾只需要在建立Flask例項的時候，把static_folder和static_url_path引數設定為空字串即可。

app = Flask（__name__， static_folder=”， static_url_path=”）

訪問的時候用url_for函式，res資料夾和static資料夾同一級：

url_for（‘static’， filename=’res/favicon。ico’）

werkzeug

werkzeug是一個WSGI工具包，可以作為一個Web框架的底層庫。它封裝好了很多Web框架的東西，例如 Request，Response等等。Flask框架就是一Werkzeug 為基礎開發的

generate_password_hash（password）

將使用者輸入的明文密碼加密成密文進行儲存

密碼加鹽雜湊函式。用來將明文密碼加密，返回加密後的密文，用來進行使用者註冊

函式定義：

werkzeug。security。generate_password_hash（password， method=‘pbkdf2：sha1’， salt_length=8）密文格式：method$salt$hashpassword： 明文密碼method： 雜湊的方式（需要是hashlib庫支援的），格式為pbpdf2：［：iterations］。引數說明：method：雜湊的方式，一般為SHA1，iterations：（可選引數）迭代次數，預設為1000。slat_length： 鹽值的長度，預設為8

check_password_hash(hash,password)

驗證經過generate_password_hash雜湊的密碼，將明文和密文進行比較，檢視是否一致，用來驗證使用者登入

函式定義：

werkzeug。security。check_password_hash（pwhash， password）pwhash： generate_password_hash生成的雜湊字串password： 需要驗證的明文密碼

flask中的session

rom flask import sessionuser = db［‘users’］。find_one（username=username）session［‘user_id’］ = user［‘id’］

由於使用了session，所以需要設定一個secret_key用來做一些模組的hash

Flask Web Development 中的內容：

SECRET_KEY配置變數是通用金鑰，可在Flask和多個第三方擴充套件中使用。如其名所示，加密的強度取決於變數值的機密度。不同的程式要使用不同的金鑰，而且要保證其他人不知道你所用的字串。

SECRET_KEY的作用主要是提供一個值做各種HASH， 是在其加密過程中作為演算法的一個引數（salt或其他）。所以這個值的複雜度也就影響到了資料傳輸和儲存時的複雜度。

flask 變數規則

要給URL新增變數部分，你可以把這些特殊的欄位標記為， 這個部分將會作為命名引數傳遞到你的函式。規則可以用指定一個可選的轉換器

@route（‘/hello/’）def index（name）：return ‘Hello {{name}}！’

資料庫查詢

對dataset的資料查詢，使用冒號來為變數傳參。

select f。task_id from flags f where f。user_id = ：user_id”’，user_id=session［‘user_id’］）

模板渲染

使用render_template方法來渲染模板。將模板名和你想作為關鍵字的引數傳入模板的變數

MySQL

IFNULL（expr1，expr2）

如果expr1不是NULL，IFNULL（）返回expr1，否則它返回expr2。

IFNULL（）返回一個數字或字串值，取決於它被使用的上下文環境。

max函式是用來找出記錄集中最大值的記錄

對於left join，不管on後面跟什麼條件，左表的資料全部查出來，因此要想過濾需把條件放到where後面

對於inner join，滿足on後面的條件表的資料才能查出，可以起到過濾作用。也可以把條件放到where後面

在使用left jion時，on和where條件的區別如下：

on條件是在生成臨時表時使用的條件，它不管on中的條件是否為真，都會返回左邊表中的記錄。

where條件是在臨時表生成好後，再對臨時表進行過濾的條件。這時已經沒有left join的含義（必須返回左邊表的記錄）了，條件不為真的就全部過濾掉。

order by的用法

使用order by，一般是用來，依照查詢結果的某一列（或多列）屬性，進行排序（升序：ASC；降序：DESC；預設為升序）。當排序列含空值時：ASC：排序列為空值的元組最後顯示。DESC：排序列為空值的元組最先顯示。可以把null值看做無窮大select * from s order by sno desc， sage asc

group by的用法

group by按照查詢結果集中的某一列（或多列），進行分組，值相等的為一組1、細化集函式（count，sum，avg，max，min）的作用物件：未對查詢結果分組，集函式將作用於整個查詢結果。對查詢結果分組後，集函式將分別作用於每個組。SELECT cno，count（sno） from sc group by cno2、GROUP BY子句的作用物件是查詢的中間結果表分組方法：按指定的一列或多列值分組，值相等的為一組。使用GROUP BY子句後，SELECT子句的列名列表中只能出現分組屬性（比如：sno）和集函式（比如：count（））select sno，count（cno） from sc group by sno3、多個列屬性進行分組select cno，grade，count（cno） from sc group by cno，grade4、使用HAVING短語篩選最終輸出結果只有滿足HAVING短語指定條件的組才輸出。HAVING短語與WHERE子句的區別：作用物件不同。1、WHERE子句作用於基表或檢視，從中選擇滿足條件的元組。2、HAVING短語作用於組，從中選擇滿足條件的組select sno from sc group by sno having count（cno）>3select sno，count（cno） from sc where grade>60 group by sno having count（cno）>3

MySQL的左連線、右連線、等值連線

1.左連線（left join ）

select m。columnname……，n。* columnname…。。from left_table m left join right_table n on m。columnname_join=n。columnname_join and n。columnname=xxxwhere m。columnname=xxx…。。

ON是連線條件，用於把2表中等值的記錄連線在一起，但是不影響記錄集的數量。若是表left_table中的某記錄，無法在表right_table找到對應的記錄，則此記錄依然顯示在記錄集中，只是表right_table需要在查詢顯示的列的值用NULL替代；

ON連線條件中表n。columnname=xxx用於控制right_table表是否有符合要求的列值還是用NULL替換的方式顯示在查詢列中，不影響記錄集的數量；

WHERE字句控制記錄是否符合查詢要求，不符合則過濾掉

2.右連線（right join）

select m。columnname……，n。* columnname…。。from left_table m right join right_table n on m。 columnname_join=n。 columnname_join and m。 columnname=xxxwhere n。columnname=xxx…。。

3.等值連線

select m。columnname……，n。* columnname…。。from left_table m ［inner］ join right_table n on m。 columnname_join=n。 columnname_joinwhere m。columnname=xxx…。。 and n。columnname=xxx…。或者select m。columnname……，n。* columnname…。。from left_table m ， right_table nwhere m。 columnname_join=n。 columnname_join andm。columnname=xxx…。。 and n。columnname=xxx…。

ON是連線條件，不再與左連線或右連線的功效一樣，除了作為2表記錄匹配的條件外，還會起到過濾記錄的作用，若left_table中記錄無法在right_table中找到對應的記錄，則會被過濾掉；

WHERE字句，不管是涉及表left_table、表right_table上的限制條件，還是涉及2表連線的條件，都會對記錄集起到過濾作用，把不符合要求的記錄刷選掉；

jinja2獲取迴圈索引

jinja2獲取迴圈{% for i in n %}的索引使用loop。index{% for i in names %}{{ loop。index }} //當前是第x條{{ i。name }}{% endfor %}

flask 重定向和錯誤

可以用redirect（）函式把使用者重定向到其它地方。放棄請求並返回錯誤程式碼，用abort（）函式。

from flask import abort， redirect， url_for@app。route（‘/’）def index（）：return redirect（url_for（‘login’））@app。route（‘/login’）def login（）：abort（401）this_is_never_executed（）

預設情況下，錯誤程式碼會顯示一個黑白的錯誤頁面。如果你要定製錯誤頁面，可以使用errorhandler（）

裝飾器：

from flask import render_template@app。errorhandler（404）def page_not_found（error）：return render_template（‘page_not_found。html’）， 404

注意 render_template（）呼叫之後的 404 。這告訴Flask，該頁的錯誤程式碼是404 ，即沒有找到。預設為200，也就是一切正常。

flask CSRF防護機制

@app。before_requestdef csrf_protect（）：if request。method == “POST”：token = session。pop（‘_csrf_token’， None）if not token or token ！= request。form。get（‘_csrf_token’）：abort（403）def some_random_string（）：return hashlib。sha256（os。urandom（16）。hexdigest（））def generate_csrf_token（）：if ‘_csrf_token’ not in session：session［‘_csrf_token’］ = some_random_string（）return session［‘_csrf_token’］

在flask的全域性變數裡面註冊 上面那個生成隨機token的函式

app。jinja_env。globals［‘csrf_token’］ = generate_csrf_token

在網頁的模板是這麼引入的