• Flask---请求上下文源码分析


    threading.local

    多个线程修改同一个数据,复制多份变量给每个线程用,为每个线程开辟一块空间进行数据存储

    不用threading.local

    # 不用local
    from threading import Thread
    import time
    lqz = -1
    def task(arg):
        global lqz
        lqz = arg
        # time.sleep(2)
        print(lqz)
    
    for i in range(10):
        t = Thread(target=task,args=(i,))
        t.start()

    threading.local使用

    from threading import Thread
    from threading import local
    import time
    from threading import get_ident
    # 特殊的对象
    lqz = local()
    def task(arg):
        # 对象.val = 1/2/3/4/5
        lqz.value = arg
        time.sleep(2)
        print(lqz.value)
    for i in range(10):
        t = Thread(target=task,args=(i,))
        t.start()

    通过字典自定义threading.local(函数)

    from threading import get_ident,Thread
    import time
    storage = {}
    def set(k,v):
        ident = get_ident()
        if ident in storage:
            storage[ident][k] = v
        else:
            storage[ident] = {k:v}
    def get(k):
        ident = get_ident()
        return storage[ident][k]
    def task(arg):
        set('val',arg)
        v = get('val')
        print(v)
    
    for i in range(10):
        t = Thread(target=task,args=(i,))
        t.start()

    面向对象版

    from threading import get_ident,Thread
    import time
    class Local(object):
        storage = {}
        def set(self, k, v):
            ident = get_ident()
            if ident in Local.storage:
                Local.storage[ident][k] = v
            else:
                Local.storage[ident] = {k: v}
        def get(self, k):
            ident = get_ident()
            return Local.storage[ident][k]
    obj = Local()
    def task(arg):
        obj.set('val',arg) 
        v = obj.get('val')
        print(v)
    for i in range(10):
        t = Thread(target=task,args=(i,))
        t.start()

    通过setattr和getattr实现

    from threading import get_ident,Thread
    import time
    class Local(object):
        storage = {}
        def __setattr__(self, k, v):
            ident = get_ident()
            if ident in Local.storage:
                Local.storage[ident][k] = v
            else:
                Local.storage[ident] = {k: v}
        def __getattr__(self, k):
            ident = get_ident()
            return Local.storage[ident][k]
    obj = Local()
    def task(arg):
        obj.val = arg
        print(obj.val)
    for i in range(10):
        t = Thread(target=task,args=(i,))
        t.start()

    每个对象有自己的存储空间(字典)

    from threading import get_ident,Thread
    import time
    class Local(object):
        def __init__(self):
            object.__setattr__(self,'storage',{})
        def __setattr__(self, k, v):
            ident = get_ident()
            if ident in self.storage:
                self.storage[ident][k] = v
            else:
                self.storage[ident] = {k: v}
        def __getattr__(self, k):
            ident = get_ident()
            return self.storage[ident][k]
    obj = Local()
    def task(arg):
        obj.val = arg
        obj.xxx = arg
        print(obj.val)
    for i in range(10):
        t = Thread(target=task,args=(i,))
        t.start()

    兼容线程和协程

    try:
        from greenlet import getcurrent as get_ident
    except Exception as e:
        from threading import get_ident
    from threading import Thread
    import time
    class Local(object):
        def __init__(self):
            object.__setattr__(self,'storage',{})
        def __setattr__(self, k, v):
            ident = get_ident()
            if ident in self.storage:
                self.storage[ident][k] = v
            else:
                self.storage[ident] = {k: v}
        def __getattr__(self, k):
            ident = get_ident()
            return self.storage[ident][k]
    obj = Local()
    def task(arg):
        obj.val = arg
        obj.xxx = arg
        print(obj.val)
    for i in range(10):
        t = Thread(target=task,args=(i,))
        t.start()

    partial偏函数

    #偏函数的第二个部分(可变参数),按原有函数的参数顺序进行补充,参数将作用在原函数上,最后偏函数返回一个新函数
    from functools import partial
    def test(a,b,c,d):
        return a+b+c+d
    
    tes=partial(test,1,2)
    print(tes(3,4))

    请求上下文源码分析

    请求上下文执行流程(ctx):

    -0 flask项目一启动,有6个全局变量
        -_request_ctx_stack:LocalStack对象
        -_app_ctx_stack :LocalStack对象
        -request : LocalProxy对象
        -session : LocalProxy对象
    -1 请求来了 app.__call__()---->内部执行:self.wsgi_app(environ, start_response)
    -2 wsgi_app()
        -2.1 执行:ctx = self.request_context(environ):返回一个RequestContext对象,并且封装了request(当次请求的request对象),session
        -2.2 执行: ctx.push():RequestContext对象的push方法
            -2.2.1 push方法中中间位置有:_request_ctx_stack.push(self),self是ctx对象
            -2.2.2 去_request_ctx_stack对象的类中找push方法(LocalStack中找push方法)
            -2.2.3 push方法源码:
                def push(self, obj):
            #通过反射找self._local,在init实例化的时候生成的:self._local = Local()
            #Local()flask封装的支持线程和协程的local对象
            # 一开始取不到stack,返回None
            rv = getattr(self._local, "stack", None)
            if rv is None:
                #走到这,self._local.stack=[],rv=[]
                self._local.stack = rv = []
            # 把ctx放到了列表中
            #self._local={'线程id1':{'stack':[ctx,]},'线程id2':{'stack':[ctx,]},'线程id3':{'stack':[ctx,]}}
            rv.append(obj)
            return rv
    -3 如果在视图函数中使用request对象,比如:print(request)
        -3.1 会调用request对象的__str__方法,request类是:LocalProxy
        -3.2 LocalProxy中的__str__方法:lambda x: str(x._get_current_object())
            -3.2.1 内部执行self._get_current_object()
            -3.2.2 _get_current_object()方法的源码如下:
                def _get_current_object(self):
            if not hasattr(self.__local, "__release_local__"):
                #self.__local()  在init的时候,实例化的,在init中:object.__setattr__(self, "_LocalProxy__local", local)
                # 用了隐藏属性
                #self.__local 实例化该类的时候传入的local(偏函数的内存地址:partial(_lookup_req_object, "request"))
                #加括号返回,就会执行偏函数,也就是执行_lookup_req_object,不需要传参数了
                #这个地方的返回值就是request对象(当此请求的request,没有乱)
                return self.__local()
            try:
                return getattr(self.__local, self.__name__)
            except AttributeError:
                raise RuntimeError("no object bound to %s" % self.__name__)
            -3.2.3 _lookup_req_object函数源码如下:
                def _lookup_req_object(name):
            #name是'request'字符串
            #top方法是把第二步中放入的ctx取出来,因为都在一个线程内,当前取到的就是当次请求的ctx对象
            top = _request_ctx_stack.top
            if top is None:
                raise RuntimeError(_request_ctx_err_msg)
            #通过反射,去ctx中把request对象返回
            return getattr(top, name)
            -3.2.4 所以:print(request) 实质上是在打印当此请求的request对象的__str__
    -4 如果在视图函数中使用request对象,比如:print(request.method):实质上是取到当次请求的reuquest对象的method属性
    -5 最终,请求结束执行: ctx.auto_pop(error),把ctx移除掉

    其他的东西:

    -session:
        -请求来了opensession
            -ctx.push()---->也就是RequestContext类的push方法的最后的地方:
                if self.session is None:
            #self是ctx,ctx中有个app就是flask对象,   self.app.session_interface也就是它:SecureCookieSessionInterface()
            session_interface = self.app.session_interface
            self.session = session_interface.open_session(self.app, self.request)
            if self.session is None:
                #经过上面还是None的话,生成了个空session
                self.session = session_interface.make_null_session(self.app)
    
    -请求走了savesession
        -response = self.full_dispatch_request() 方法内部:执行了before_first_request,before_request,视图函数,after_request,savesession
        -self.full_dispatch_request()---->执行:self.finalize_request(rv)-----》self.process_response(response)----》最后:self.session_interface.save_session(self, ctx.session, response)
    
    -请求扩展相关
        before_first_request,before_request,after_request依次执行
    -flask有一个请求上下文,一个应用上下文
        -ctx:
            -是:RequestContext对象:封装了request和session
            -调用了:_request_ctx_stack.push(self)就是把:ctx放到了那个位置
        -app_ctx:
            -是:AppContext(self) 对象:封装了当前的app和g
            -调用 _app_ctx_stack.push(self) 就是把:app_ctx放到了那个位置

    g对象

    专门用来存储用户信息的g对象,g的全称的为global

    g对象在一次请求中的所有的代码的地方,都是可以使用的

    g对象和session的区别

    session对象是可以跨request的,只要session还未失效,不同的request的请求会获取到同一个session,但是g对象不是,g对象不需要管过期时间,请求一次就g对象就改变了一次,或者重新赋值了一次
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