wtform可以非常友好的管理好表单的交互以及服务端验证。最近开始使用postgres，发现也能非常友好的支持enum类型，但是在实际的操作中发现了一个bug。这里我们使用form.populate_obj方法从form中更新字段到obj，使用form.process（obj）方法从obj更新到form。sqlalchemy使用枚举类型定义的字段，form中使用selectfiled或者其子类。

修改了好多回，反反复复跟踪后才明确这个问题，在第一次给form赋值时无错，第一次保存时也无错，bug出在form的存储数据上，就是对field.data的操作。原来在wtform中会判断field.data是否是filed.choices中的值，源代码如下：

file:core.py    
def pre_validate(self, form):
        for v, _ in self.choices:
            if self.data == v:
                break
        else:
            raise ValueError(self.gettext('Not a valid choice'))

self.data有时候是form中选中input的value值，有时候是枚举类型，要修复这个bug就要在所有枚举类型的基础类BaseEnum上改写eq和hash两个内置函数，使得双等“==”操作既能比较字符串，也能比较枚举类型，修改后修复。

之前一直在用gunicorn，这次折腾新项目突发奇想来对比下flask run \gunicorn\uwsgi的性能。不是非常严谨的测试，希望也能有一定的参考意义，结果也很有意思。

gunicorn很火，uwsgi以前用的人多，但是现在少了感觉不怎么听到，这东西是用c写的，带了光环的。flask run这里只是作为基准参考，压力测试工具为ab test,前置了nginx把静态文件剥离了，两者都使用unix domain socket通信隔离了http微乎其微的影响，两者都是用了2process+2thread，压力为100-1000。下面是三种方式的结果：

#基准flask run 100-1000
Server Software:        nginx
Server Hostname:        xxx
Server Port:            443
SSL/TLS Protocol:       TLSv1.2,ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384,2048,256
Document Path:          /
Document Length:        6223 bytes
Concurrency Level:      100
Time taken for tests:   7.418 seconds
Complete requests:      1000
Failed requests:        0
Total transferred:      6489000 bytes
HTML transferred:       6223000 bytes
Requests per second:    134.81 [#/sec] (mean)
Time per request:       741.790 [ms] (mean)
Time per request:       7.418 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          854.27 [Kbytes/sec] received
Connection Times (ms)
              min  mean[+/-sd] median   max
Connect:        5   47  69.2      6     296
Processing:   231  662 186.7    679    1736
Waiting:      231  662 186.7    679    1736
Total:        241  709 159.6    702    1742
Percentage of the requests served within a certain time (ms)
  50%    702
  66%    735
  75%    788
  80%    821
  90%    881
  95%    958
  98%   1111
  99%   1178
 100%   1742 (longest request)

# uwsgi result
Server Software:        nginx
Server Hostname:        erp.ljmold.cn
Server Port:            443
SSL/TLS Protocol:       TLSv1.2,ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384,2048,256
Document Path:          /user/login
Document Length:        6223 bytes
Concurrency Level:      100
Time taken for tests:   9.741 seconds
Complete requests:      1000
Failed requests:        0
Total transferred:      6489000 bytes
HTML transferred:       6223000 bytes
Requests per second:    102.66 [#/sec] (mean)
Time per request:       974.096 [ms] (mean)
Time per request:       9.741 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          650.54 [Kbytes/sec] received
Connection Times (ms)
              min  mean[+/-sd] median   max
Connect:        5  130 246.7      9    1750
Processing:     4  533 732.3    437    7584
Waiting:        4  533 732.3    437    7584
Total:          9  664 765.4    473    7742
Percentage of the requests served within a certain time (ms)
  50%    473
  66%    656
  75%    751
  80%    858
  90%   1272
  95%   1719
  98%   2526
  99%   4081
 100%   7742 (longest request)

#gunicorn 100-1000
 Server Software:        nginx
Server Hostname:        erp.ljmold.cn
Server Port:            443
SSL/TLS Protocol:       TLSv1.2,ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384,2048,256

Document Path:          /user/login
Document Length:        6223 bytes

Concurrency Level:      100
Time taken for tests:   9.678 seconds
Complete requests:      1000
Failed requests:        0
Total transferred:      6489000 bytes
HTML transferred:       6223000 bytes
Requests per second:    103.33 [#/sec] (mean)
Time per request:       967.779 [ms] (mean)
Time per request:       9.678 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate:          654.79 [Kbytes/sec] received

Connection Times (ms)
              min  mean[+/-sd] median   max
Connect:        4   82 233.2      6    2275
Processing:     4  584 891.2    306    7272
Waiting:        4  584 891.4    303    7272
Total:         10  667 907.5    389    7278

Percentage of the requests served within a certain time (ms)
  50%    389
  66%    573
  75%    682
  80%    868
  90%   1487
  95%   2506
  98%   3374
  99%   4788
 100%   7278 (longest request)

1. 总共耗时上差的微乎其微，这点差别不能说明什么；
2. 两者都完成了所有请求，这里说一下，之所以选1000就是因为2000两种方式都会崩溃；
3. 平均时间uwsgi胜出，这里差别不明显，但是也说明总体性能上uwsgi做的彻底；
4. 连接时间上，两者明显在1000下都吃力了，但是uwsgi表现更好，除了c我觉得使用uwsgi自己的协议也有关系；
5. 最后也是最重要的，在高并发下，明显uwsgi的表现更好一点，很有意思的是在80%以下的正常流量范围内反倒gunicorn更好，而且效果显著，100ms还是比较可观的，我想这才是大家都用gunicorn的主要原因吧。

最后别人说的总归是片面，还是自己动手对性能有更全面的了解。顺便说一下对flask自带的小服务器刮目相看

没买房的人都亏了。

背景：作为本地人多少都有房子的，所以很长时间里我的观念中就是不要参合买房大战，房奴过的都很艰辛。买房的念头就是从户口问题开始的，孩子过一年就要上小学了，户口于是打算迁到城里，没成想今年开始政策不允许了，因为迁户口用的房子性质有问题，哎，政府的锅为什么要让老百姓买单，气。周围问了一遍，发现不买房上学真的是个问题。

看房：本来我们这是个小县城，随着经济快速发展我也从市中心一次次往外搬，出于对老城区的感情和学区的要求看的都是绣湖区块。正好碰上拆迁潮，新小区没有几个，还都是期房，价格超出预算很多，只能放弃。如果不买老城区心里有受不了住的比现在还远的落差，于是开始看二手房。

二手房：一直知道二手房坑多，看房的时候中介啊朋友啊说了各种故事。好在表哥刚刚买了二手房，可信的咨询就比较多了。作为二手房价格肯定比新房便宜多了，但是比新房多出几个成本：中介费、过户契税、营业增值税、土地出让金（如果是安置房，我买的就是这种）。然后作为二手房也有他的好处，比如学区稳定，不会像期房开始各种承诺，后面各种问题落实不了，甚至有的证件齐全却发不下房产证，本来买房就是为了入学，所以二手房是更好地选择。

中介：二手房避不开中介，哪怕你跟房东认识也必须邀请有执业资格的中介签订第三方契约。中介费就是个头疼的问题了，特别是高价的房子，因为中介费是按照百分比算的，比如义乌最大的中介坐标大概是2%，上海大概1.5左右。200万的房子中介费就是四万了。托表格的福，他花了很多时间找到了私人中介按照固定费算。有的中介带你看房后会要求签署一个协议，这个协议会锁定你半年左右时间，这段时间里哪怕你跟别人交易用的其它中介也要付中介费给协议方，要小心哦。

出让金：这个大多出现在安置房中，我觉的这个挺流氓，集体土地低价变成国有土地后居然还要交钱，无语了。这一项最重要的是用房产证来实际计算，因为变数很大，很多中介会把四五十万的出让金粗算成三十多万，就是为了促成成交。作为大头之一，直接影响到最后总的预算。

契税：这个倒是固定的，项目可能多，但是不会有变数。

营业增值税：这个是为了防止炒房出台的，一般购买时问清楚房东持有的年限就好，大城市这个影响比较大，义乌只限两年，碰到的比较少。

按揭：这是我最大的痛，如果有公积金一定要公积金贷，便宜很多很多，平常看不出来，累积起来能省三分之一。一般都是四大行操作，利率都是国家标准，打听好再去办。现在还会附带保险要求，这个就有点耍流氓，而且跟你卡绑定，逃都逃不掉。

车位：很重要，特别老城区的车库都炒到天价了，这次买的并没有车位，略有遗憾，幸好周围有新建的停车场还能自我安慰下。二手房大多老小区，所以停车一定要计划好，当然好的停车位房价总价自然也是高的。最好能有两个车位，毕竟现在车便宜了。

买房决心的因素：大概位置和学区一般开始就能定下来，预算一看便知。那么最后下决定买哪套我觉得跟心理预期最重要，简单说就是自己满意就好。

• 小区的东南角，采光和视野应该是最好的；
• 中间楼层，太低采光不好和蚊虫多，也不够安静，太高风大，不坐电梯就太可怕了；
• 靠近公园，适合晚饭后散步、孩子们玩耍，近了去的才会多，城里我一直认为公园是最宝贵的，也是这套我最满意的地方；
• 商场在小区的西面，大概几百米吧，正好吵不到，购物也方便；
• 幼儿园在马路对面，可惜这几年不去住，否则午餐回家吃都妥妥的；
• 小学大概1km，走路可及；
• 离市政府不远，主要是考虑保值，涨价就不去想了，也不打算再卖；
• 租赁：原先租户是一个单位，价格高出市场价40%，相当满意，打算多租两年，让财务缓一缓；
• 总价比预期高了一点，这还是在房东砍价后的，可能买房时间不好吧，跟大量拆迁户正面作战；

好久不写文章了，两天弄了个携程的脚本，发现网上大多都是18年以前老版的做法现在已经没有借鉴的意义，于是记录攻略如下，希望能帮助到其它爬虫党。最近出国好多，查找机票价格特别烦，这次又准备买了，正好折腾一下。

网上现有脚本之所以不能执行除了页面改版外还因为携程加入sign签名使得爬取携程的难度大大上升，几乎搜不到可用的脚本，第一次真正写爬虫也希望能贡献给他人做参考。

• 我的需求

对机票得有一个大概的认识，某一天的最低价各大网站都有提供了，所以我们这里比较的是时间段内的最低价，另外比如一周内的机票铁定贵，不太可能去买两个月以上的机票，当然跟这个脚本没关系。给出搜索后携程会推送最低价的机票，那么需求就变成在我计划出行的时间范围内哪一天走最便宜。本来的有网站提供类似时间段的搜索服务，不知道为啥现在没了。

• 控制台分析和XHR回放

在入手前先看看难度，之前已经搜索了好多携程爬取的文章，发现可以用它的api直接取到航班json，控制台翻找后发现batchFlight这个地址就是，并且通过xhr可以回放。这点很重要，不是携程故意的漏洞，因为没登录也可以查机票，所以如果不让回放服务器就有压力了。既然可以回放那么思路就明确了，构建此XHR即可。

• 测试脚本构建

XHR是一个Post请求，参数放在payloads中，啥都不说，先来个测试方法，用python来回放。如果回放成功说明我们需要的元素都在这里了，有洁癖的在这一步就可以试着缩减传送参数只传必要的。

def test_sample_request():
session = requests.session()
session.headers = {"hearders": random.choice(agents)}
base_url = "https://flights.ctrip.com/international/search/api/search/batchSearch"
url = base_url
payload = 'xxx payload json data'
headers['user-agent'] = random.choice(agents)
response = requests.post(url, headers=headers, params=params, data=payload.encode('utf-8'))
print(response.status_code)
print(response.content)



确定sign和transactionid


经过上面的代码可以确定的是sign和transactionid缺一不可。transactionid很快发现就在主页的head标签中，通过bs4可以很容易找出来。


sign的破解


sign就比较麻烦了，通常的做法分为两种，一种是调试js破解sign的算法，需要大量精力明显不适合我，但是效率高，另一种是selenium模拟浏览器请求把sign拿出来。这里其实有点背道而驰，高手在模拟请求时就可以获取到所有数据才对，但是发现目前最新版的chrom对于子请求并不能获取到数据，从75版本开始不再记录response的数据。这里有的同学会考虑在selenium前面架设proxy，我也试了一下，发现等待子请求完成不是一件确定的事，反倒是模拟请求中获取sign基本没有缺失过，那么稳定为先，获取sign后用request获取json更好，把更多的时间用来分析返回的json上。
代码：
下面附上参考文献地址：https://github.com/today4king/daily-scripts/tree/master/flight-tickets

抓包代理：http://oss.theautomatedtester.co.uk/browsermob-proxy-py/
selenium获取所有自请求的数据：https://stackoverflow.com/questions/53286828/how-to-get-browser-network-logs-using-python-selenium
同上，目前chromedriver有bug：https://stackoverflow.com/questions/53049026/selenium-chrome-performance-logs-not-working/56536604
通过注入js脚本的方式获取所有xhr数据，没尝试成功：https://www.quora.com/Is-there-a-way-to-find-out-which-function-triggered-the-AJAX-request-e-g-on-Tumblr-infinite-scrolling
完整的爬虫教程，适合我这种第一次爬的新手：https://www.jianshu.com/p/0391b2d4f590
同上：https://cuiqingcai.com/2599.html
超牛的网站，能把curl命令转为各种语言的脚本，什么？还不懂？这意味着chrome控制台里的任何请求也可以直接翻译为脚本，真是爬虫好帮手啊：https://curl.trillworks.com/

					

brew安装了node，但是发现已经有更新版本的，这个时候不妨使用brew的link命令:

brew link –overwrite node

此命令会覆盖当前的老链接

这个程序自动集成在微软的Windows SDK中，安装vs时自动附带。单独下载地址：https://github.com/blackrosezy/gui-inspect-tool

 

Python pywin32获取当前所有打开窗口title

import ctypes
 
EnumWindows = ctypes.windll.user32.EnumWindows
EnumWindowsProc = ctypes.WINFUNCTYPE(ctypes.c_bool, ctypes.POINTER(ctypes.c_int), ctypes.POINTER(ctypes.c_int))
GetWindowText = ctypes.windll.user32.GetWindowTextW
GetWindowTextLength = ctypes.windll.user32.GetWindowTextLengthW
IsWindowVisible = ctypes.windll.user32.IsWindowVisible
 
titles = []
def foreach_window(hwnd, lParam):
    if IsWindowVisible(hwnd):
        length = GetWindowTextLength(hwnd)
        buff = ctypes.create_unicode_buffer(length + 1)
        GetWindowText(hwnd, buff, length + 1)
        titles.append(buff.value)
    return True
EnumWindows(EnumWindowsProc(foreach_window), 0)
 
print(titles)

同理访问所有内部窗口

def foreach_window(hwnd, param):
        if IsWindowVisible(hwnd):
                length = GetWindowTextLength(hwnd)
                buff = create_unicode_buffer(length + 1)
                GetWindowText(hwnd, buff, length + 1)
                titles.append(buff.value)
        return True
win32gui.EnumChildWindows(mainwnd, foreach_window, None)
print(titles)

Win32 Python: Getting all window titles

开始以为是app的问题，排查后发现是新版pycharm 有问题。退回2017.3

问题环境是：Flask latest版本，docker-compose运行在远端。flask在pycharm开启debug运行后会卡在第二次reloader中。

其它运行等都没有影响

如果是普通的flask页面profile建议使用WSGI Application Profiler

它会自动分析每一个页面，并profile，内部也是cprofile实现。

针对初始化过程只能手动使用cProfile：

python -m cProfile -o profiling run_web.py

等到初始化完毕再进入python ide：

>>> import pstats
>>> stats = pstats.Stats(‘profiling’)
>>> stats.sort_stats(‘time’).print_stats(10)