本文目录一览：
- 1、纯 Python 写一个 Web 框架，就是这么简单
- 2、python 为什么要使用静态方法
- 3、3种python3的canny边缘检测之静态，可调节和自适应
- 4、如何用python抓取这个网页的内容？
- 5、python 函数中怎么实现static 变量
纯 Python 写一个 Web 框架，就是这么简单
造轮子是最好的一种学习方式，本文尝试从0开始造个Python Web框架的轮子，我称它为 ToyWebF 。
本文操作环境为：MacOS，文中涉及的命令，请根据自己的系统进行替换。
ToyWebF的简单特性：
下面我们来实现这些特性。
首先，我们需要安装gunicorn，回忆一下Flask框架，该框架有内置的Web服务器，但不稳定，所以上线时通常会替换成uWSGI或gunicorn，这里不搞这个内置Web服务，直接使用gunicorn。
我们创建新的目录与Python虚拟环境，在该虚拟环境中安装gunicorn
在啥都没有的情况下，构建最简单的Web服务，在ToyWebF目录下，创建app.py与api.py文件，写入下面代码。
运行 gunicorn app:app 访问 ，可以看见 Hello, World! ，但现在请求体中的参数在environ变量中，难以解析，我们返回的response也是bytes形式。
我们可以使用webob库，将environ中的数据转为Request对象，将需要返回的数据转为Response对象，处理起来更加直观方便，直接通过pip安装一下。
然后修改一下API类的 __call__方法 ，代码如下。
上述代码中，通过webob库的Request类将environ对象（请求的环境信息）转为容易处理的request，随后调用handle_request方法对request进行处理，处理的结果，通过response对象返回。
handle_request方法在ToyWebF中非常重要，它会匹配出某个路由对应的处理方法，然后调用该方法处理请求并将处理的结果返回，在解析handle_request前，需要先讨论路由注册实现，代码如下。
其实就是将路由和方法存到self.routes字典中，可以通过route装饰器的形式将路由和方法关联，也可以通过add_route方法关联，在app.py中使用一下。
因为url中可以存在变量，如 @app.route("/hello/{name}") ，所以在匹配时，需要进行解析，可以使用正则匹配的方式进行匹配，parse这个第三方库已经帮我们实现了相应的正则匹配逻辑，pip安装使用一下则可。
这里定义find_handler方法来实现对self.routes的遍历。
了解了路由与方法关联的原理后，就可以实现handle_request方法，该方法主要的路径就是根据路由调度对应的方法，代码如下。
在该方法中，首先实例化webob库的Response对象，然后通过self.find_handler方法获取此次请求路由对应的方法和对应的参数，比如。
它将返回hello方法对象和name参数，如果是 /hello/二两 ，那么name就是二两。
因为route装饰器可能装饰器的类对象，比如。
此时self.find_handler方法返回的hanler就是个类，但我们希望调用的是类中的get、post、delete等方法，所以需要一个简单的判断逻辑，通过inspect.isclass方法判断handler如果是类对象，那么就通过getattr方法获取类对象实例的中对应的请求方法。
如果类对象中没有该方法属性，则抛出该请求类型不被允许的错误，如果不是类对象或类对象中存在该方法属性，则直接调用则可。
此外，如果方法的路由并没有注册到self.routes中，即404的情况，定义了defalut_response方法返回其中内容，代码如下。
如果handle_request方法中调度的过程出现问题，则直接raise将错误抛出。
至此，一个最简单的web服务就编写完成了。
回顾Flask，Flask可以支持HTML、CSS、JavaScript等静态文件，利用模板语言，可以构建出简单但美观的Web应用，我们让TopWebF也支持这一功能，最终实现图中的网站，完美兼容静态文件。
Flask使用了jinja2作为其html模板引擎，ToyWebF同样使用jinja2，jinja2其实实现一种简单的DSL（领域内语言），让我们可以在HTML中通过特殊的语法改变HTML的结构，该项目非常值得研究学习。
首先 pip install jinja2 ，然后就可以使用它了，在ToyWebF项目目录中创建templates目录，以该目录作为默认的HTML文件根目录，代码如下。
首先利用jinja2的FileSystemLoader类将file system中的某个文件夹作为loader，然后初始化Environment。
在使用的过程中（即调用template方法），通过get_template方法获得具体的某个模板并通过render方法将对应的内容传递给模板中的变量。
这里我们不写前端代码，直接去互联网中下载模板，这里下载了Bootstrap提供的免费模板，可以自行去 下载，下载完后，你会获得index.html以及对应的css、jss、img等文件，将index.html移动到ToyWebF/templates中并简单修改了一下，添加一些变量。
然后在app.py文件中为index.html定义路由以及需要的参数。
至此html文件的支持就完成了，但此时的html无法正常载入css和js，导致页面布局非常丑陋且交互无法使用。
接着就让ToyWebF支持css、js，首先在ToyWebF目录下创建static文件夹用于存放css、js或img等静态文件，随后直接将前面下载的模板，其中的静态文件复制到static中则可。
通过whitenoise第三方库，可以通过简单的几行代码让web框架支持css和js，不需要依赖nginx等服务，首先 pip install whitenoise ，随后修改API类的 __init__ 方法，代码如下。
其实就是通过WhiteNoise将self.wsgi_app方法包裹起来，在调用API的 __call__ 方法时，直接调用self.whitenoise。
此时，如果请求web服务获取css、js等静态资源，WhiteNoise会获取其内容并返回给client，它在背后会匹配静态资源在系统中对应的文件并将其读取返回。
至此，一开始的网页效果就实现好了。
web服务如果出现500时，默认会返回 internal server error ，这显得比较丑，为了让框架使用者可以自定义500时返回的错误，需要添加一些代码。
首先API初始化时，初始self.exception_handler对象并定义对应的方法添加自定义的错误
在handler_request方法进行请求调度时，调度的方法执行逻辑时报500，此时不再默认将错误抛出，而是先判断是否有自定义错误处理。
在app.py中，自定义错误返回方法，如下。
custom_exception_handler方法只返回自定义的一段话，你完全可以替换成美观的template。
我们可以实验性定义一个路由来看效果。
Web服务的中间件也可以理解成钩子，即在请求前可以对请求做一些处理或者返回Response前对Response做一下处理。
为了支持中间件，在TopWebF目录下创建middleware.py文件，在编写代码前，思考一下如何实现？
回顾一下现在请求的调度逻辑。
1.通过routes装饰器关联路由和方法 2.通过API.whitenoise处理 3.如果是请求API接口，那么会将参数传递给API.wsgi_app 4.API.wsgi_app最终会调用API.handle_request方法获取路由对应的方法并调用该方法执行相应的逻辑
如果希望在request前以及response后做相应的操作，那么其实就需要让逻辑在API.handle_request前后执行，看一下代码。
其中add方法会实例化Middleware对象，该对象会将当前的API类实例包裹起来。
Middleware.handle_request方法其实就是在self.app.handle_request前调用self.process_request方法处理request前的数据以及调用self.process_response处理response后的数据，而核心的调度逻辑，依旧交由API.handle_request方法进行处理。
这里的代码可能会让人感到疑惑， __call__ 方法和handle_request方法中都有self.app.handle_request(request)，但其调用对象似乎不同？这个问题暂时放一下，先继续完善代码，然后再回来解释。
接着在api.py中为API创建middleware属性以及添加新中间件的方法。
随后，在app.py中，自定义一个简单的中间件，然后调用add_middleware方法将其添加。
定义好中间件后，在请求调度时，就需要使用中间件，为了兼容静态文件的情况，需要对css、js、ing文件的请求路径做一下兼容，在其路径中加上/static前缀
紧接着，修改API的 __call__ ，兼容中间件和静态文件，代码如下。
至此，中间件的逻辑就完成了。
但代码中依旧有疑惑，Middleware类中的 __call__ 方法和handle_request方法其调用的self.app到底是谁？
为了方便理解，这里一步步拆解。
如果没有添加新的中间件，那么请求的调度逻辑如下。
在没有添加中间件的情况下，self.app其实就是API本身，所以 middleware.__call__ 中的self.app.handle_request就是调用API.handle_request。
如果添加了新的中间件，如上述代码中添加了名为SimpleCustomMiddleware的中间件，此时的请求调度逻辑如下。
因为注册中间件时，Middleware.add方法替换了原始Middleware实例中的app对象，将其替换成了SimpleCustomMiddleware，而SimpleCustomMiddleware也有app对象，SimpleCustomMiddleware中的app对象，才是API类实例。
在请求调度的过程中，就会触发Middleware类的handle_request方法，该方法就会执行中间件相应的逻辑去处理request和response中的数据。
当然，你可以通过Middleware.add方法添加多个中间件，这就会构成栈式调用的效果，代码如下。
启动web服务后，其执行效果如下。
python 为什么要使用静态方法
Python使用静态方法类似函数工具使用，一般尽量少用静态方法。
Python的静态方法和类成员方法都可以被类或实例访问，两者概念不容易理清，但还是有区别的：
1）静态方法无需传入self参数，类成员方法需传入代表本类的cls参数；
2）从第1条，静态方法是无法访问实例变量的，而类成员方法也同样无法访问实例变量，但可以访问类变量；
3）静态方法有点像函数工具库的作用，而类成员方法则更接近类似Java面向对象概念中的静态方法。
3种python3的canny边缘检测之静态，可调节和自适应
先看高级版的python3的canny的自适应边缘检测：
内容：
1 canny的边缘检测的介绍。
2 三种方法的canny的边缘检测，由浅入深地介绍：固定值的静态，可自调节的，自适应的。
说明：
1 环境：python3.8、opencv4.5.3和matplotlib3.4.3。
2 图片：来自品阅网正版免费图库。
3 实现自适应阈值的canny边缘检测的参考代码和文章：
上述的代码，本机均有报错，故对代码进行修改，注释和运行。
初级canny：
1 介绍：opencv中给出了canny边缘检测的接口，直接调用：
即可得到边缘检测的结果ret，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值。
2 python的opencv的一行代码即可实现边缘检测。
3 Canny函数及使用：
4 Canny边缘检测流程：
去噪 -- 梯度 -- 非极大值抑制 -- 滞后阈值
5 代码：
6 操作和过程：
7 原图：
8 疑问：
ret = cv2.canny(img,t1,t2)，其中，t1，t2是需要人为设置的阈值，一般人怎么知道具体数值是多少，才是最佳的呀？所以，这是它的缺点。
中级canny：
1 中级canny，就是可调节的阈值，找到最佳的canny边缘检测效果。
2 采用cv2.createTrackbar来调节阈值。
3 代码：
4 操作和效果：
5 原图：
高级canny：
1 自适应canny的算法：
ret = cv2.canny(img,t1,t2)
即算法在运行过程中能够自适应地找到较佳的分割阈值t1，t2。
2 文件结构：
3 main.py代码：
4 dog.py代码：
5 bilateralfilt.py代码：
6 原图：
7 效果图：本文第一个gif图，此处省略。
小结：
1 本文由浅入深，总结的很好，适合收藏。
2 对于理解python的opencv的canny的边缘检测，很有帮助。
3 本文高级版canny自适应的算法参考2篇文章，虽然我进行代码的删除，注释，修改，优化等操作，故我不标注原创，对原作者表达敬意。
4 自己总结和整理，分享出来，希望对大家有帮助。
如何用python抓取这个网页的内容？
Python实现常规的静态网页抓取时，往往是用urllib2来获取整个HTML页面，然后从HTML文件中逐字查找对应的关键字。如下所示：
复制代码代码如下:
import urllib2
url="网址"
up=urllib2.urlopen(url)#打开目标页面，存入变量up
cont=up.read()#从up中读入该HTML文件
key1='a href="http'#设置关键字1
key2="target"#设置关键字2
pa=cont.find(key1)#找出关键字1的位置
pt=cont.find(key2,pa)#找出关键字2的位置(从字1后面开始查找)
urlx=cont[pa:pt]#得到关键字1与关键字2之间的内容(即想要的数据)
print urlx
python 函数中怎么实现static 变量
Python使用函数默认值实现函数静态变量的方法，具体方法如下：
一、Python函数默认值
Python函数默认值的使用可以在函数调用时写代码提供方便，很多时候我们只要使用默认值就可以了。 所以函数默认值在python中用到的很多，尤其是在类中间，类的初始化函数中一帮都会用到默认值。 使用类时能够方便的创建类，而不需要传递一堆参数。
只要在函数参数名后面加上 ”=defalut_value”，函数默认值就定义好了。有一个地方需要注意的是，有默认值的参数必须在函数参数列表的最后，不允许将没有默认值的参数放在有默认值的参数后，因为如果你那样定义的话，解释器将不知道如何去传递参数。
先来看一段示例代码：
def ask_ok(prompt, retries=4, complaint='Yes or no, please!'):
while True:
ok = raw_input(prompt)
if ok in ('y', 'ye', 'yes'): return True
if ok in ('n', 'no', 'nop', 'nope'): return False
retries = retries - 1
if retries 0: raise IOError, 'refusenik user'
print complaint
你调用上面的函数时，可以修改重试次数和输出的提示语言，如果你比较懒得话，那么什么都不用改。
二、python使用函数默认值来实现函数静态变量的功能
Python中是不支持静态变量的，但是我们可以通过函数的默认值来实现静态变量的功能。
当函数的默认值是内容是可变的类时，类的内容可变，而类的名字没变。（相当于开辟的内存区域没有变，而其中内容可以变化）。
这是因为python中函数的默认值只会被执行一次，(和静态变量一样，静态变量初始化也是被执行一次。）这就是他们的共同点。
再来看下面的程序片段：
def f(a, L=[]):
L.append(a)
return L
print f(1)
print f(2)
print f(3)
print f(4,['x'])
print f(5)
其输出结果是：
[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]
['x', 4]
[1, 2, 3, 5]
前面的好理解，为什么最后 “print f(5)”的输出是 “[1, 2, 3, 5]”呢？
这是因为 “print f(4,['x'])”时，默认变量并没有被改变，因为默认变量的初始化只是被执行了一次(第一次使用默认值调用)，初始化执行开辟的内存区（我们可以称之为默认变量）没有被改变，所以最后的输出结果是“[1, 2, 3, 5]”。