• 0218 flask请求扩展与请求上下文解析


    请求扩展

    1.befor_request

    请求之前

    • 是在真正的相应函数之前执行
    • 可以有多个,执行顺序是自上而下
    • 有返回值的before_request,之后的都不会执行(包括真正的相应函数)
    #基于它做用户登录认证
    @app.before_request
    def process_request(*args,**kwargs):
        if request.path == '/login':
            return None
        user = session.get('user_info')
        if user:
            return None
        return redirect('/login')
    

    2.after_request

    响应之后

    • 在真正的响应函数之后执行的
    • 必须接受一个request参数,且return出去
    • 可以有多个,执行顺序为:在后面的先执行
    • before_request有无返回值不会影响after_request的执行
    @app.after_request
    def process_response1(response):
        print('process_response1 走了')
        return response
    

    3.app.before_first_request

    项目启动第一次接受请求,就会执行,以后不会再执行

    4.teardown_request

    • 不管有无错误,都会执行
    • 如果没错误,值为none. 有错误的话,直接传给被装饰的函数
    定义一个函数
    @app.teardown_request
    def haserror(e):
    	print(e)
    

    5.errorhandler(错误码)

    • 捕获指定的错误状态信息,
    • 没有该错误码出现的错误信息,函数不会执行
    • return会直接返回给浏览器界面(html页面也可以)
    @app.errorhandler(404)
    def error_handler(*args,**kwargs):
    	print(*args,**kwargs)
    	return "404错误"
    
    @app.errorhandler(500)
    def error_handler(e):
    	print(e
    	return "500错误"
    

    6.template_global()

    标签

    @app.template_global()
    def sb(a1, a2):
        return a1 + a2
    #{{sb(1,2)}}
    
    前端界面直接接收
    

    7.template_filter()

    过滤器

    @app.template_filter()
    def db(a1, a2, a3):
        return a1 + a2 + a3
    #{{ 1|db(2,3)}}
    

    中间件

    其实就是封装旧酒,装进新瓶,自己再加点料。
    Flask的请求扩展就是Django的中间件。Django的中间件不是Flask的中间件
    

    由于知道请求之前会执行一个wsgi_app,所以这里做个请求之前的定制,先了解一下

    from flask import Flask
    
    app = Flask(__name__)
    
    @app.route('/')
    def index():
        return 'Hello World!'
    # 模拟中间件
    class Md(object):
        def __init__(self,old_wsgi_app):
            self.old_wsgi_app = old_wsgi_app
    
        def __call__(self,  environ, start_response):
            print('开始之前')
            ret = self.old_wsgi_app(environ, start_response)
            print('结束之后')
            return ret
    
    if __name__ == '__main__':
        #1我们发现当执行app.run方法的时候,最终执行run_simple,最后执行app(),也就是在执行app.__call__方法 
        #2 在__call__里面,执行的是self.wsgi_app().那我们希望在执行他本身的wsgi之前做点事情。
        #3 所以我们先用Md类中__init__,保存之前的wsgi,然后我们用将app.wsgi转化成Md的对象。
        #4 那执行新的的app.wsgi_app,就是执行Md的__call__方法。
        #把原来的wsgi_app替换为自定义的,
        
        app.wsgi_app = Md(app.wsgi_app)
        app.run()
    

    请求所有的流程

    ctx = self.request_context(environ)
            error = None
            try:
                try:
                    ctx.push()
                    #根据路径去执行视图函数,视图类
                    response = self.full_dispatch_request()
                except Exception as e:
                    error = e
                    response = self.handle_exception(e)
                except:  # noqa: B001
                    error = sys.exc_info()[1]
                    raise
                return response(environ, start_response)
            finally:
                #不管出不出异常,都会走这里
                if self.should_ignore_error(error):
                    error = None
                ctx.auto_pop(error)
    

    蓝图

    前置情景:一个项目一般会有多个.py文件组成,这些.py文件分别执行不同的功能,那就可以为这些不同功能的.py文件给划分到不同的目录里去。

    所以蓝图用于为应用提供目录划分:

    未使用蓝图的目录结构,但是没有Flask提供的蓝图好,蓝图里还提供了一些类似请求扩展的东西等等。

    img

    使用蓝图的目录结构

    img img

    使用蓝图的目标:

    1. 构造程序目录
    
    2. 自定义程序目录
    
      批量处理url
    
      定制模板路径和静态文件路径
    
      请求扩展:
    
        - 可以针对app, 即全部程序都生效
    
        - 也可以针对单个的蓝图,即只有在执行该蓝图时,请求扩展才会生效
    
    从[Flask的官方文档](http://docs.jinkan.org/docs/flask/blueprints.html)可知,蓝图需要掌握的几个方面知识点如下:
    
    1. 注册蓝图
    
    2. 蓝图资源
    
    3. 静态文件
    
    4. 模板
    
    5. 构造URL
    

    使用蓝图之中小型系统

    目录结构

    -flask_pro
        -flask_test
            -__init__.py
            -static
            -templates
            -views
                -order.py
                -user.py
         -manage.py 
            
    

    __init__

    from flask import  Flask
    app=Flask(__name__)
    from flask_test.views import user
    from flask_test.views import order
    app.register_blueprint(user.us)
    app.register_blueprint(order.ord)
    

    manage.py

    from flask_test import  app
    if __name__ == '__main__':
        app.run(port=8008)
    

    user.py

    from flask import Blueprint
    us=Blueprint('user',__name__)
    
    @us.route('/login')
    def login():
        return 'login'
    

    order.py

    from flask import Blueprint
    ord=Blueprint('order',__name__)
    
    @ord.route('/test')
    def test():
        return 'order test'
    

    使用蓝图之大型系统

    总结:

    1. xx = Blueprint('account', name ,url_prefix='/xxx') :蓝图URL前缀,表示url 前缀,在该蓝图下所有url都加前缀
    2. xxx = Blueprint('account', name,url_prefix='/xxx',template_folder='tpls'):给当前蓝图单独使用templates,向上查找,当前找不 到,会找总templates
    3. 蓝图的befort_request,对当前蓝图有效
    4. 大型项目,可以模拟出类似于django中app的概念

    偏函数

    用partial可以得到一个带了参数的函数对象

    定义

    实际上,偏函数主要辅助原函数,作用其实和原函数差不多,不同的是,我们要多次调用原函数的时候,有些参数,我们需要多次手动的去提供值。而偏函数便可简化这些操作,减少函数调用,主要是将一个或多个参数预先赋值,以便函数能用更少的参数进行调用。

    例子:

    def my_sum(*args):
        result = 0
        for i in args:
        result += i
        return result
    
    my_sum(1,2,3,4)
    

    从上面的代码可知,此代码的功能就是实现一个求和功能,实例中是求取1,2,3,4四个数的和,但是当我们需要在这个结果上再加上7,8,9 甚至更多的数字或者求万又有更多的需求,应该怎么办呢,如下:

    my_sum(1,2,3,4)+my_sum(7,8,9)

    ​ 注意到,每次有新需求时,都需要再次调用my_sum函数,这样很费力,参数多了之后更麻烦,而偏函数便可解决这类问题,因此偏函数可总结为:当函数的参数个数太多,需要简化时,使用functools.partial可以创建一个新的函数,这个新函数可以固定住原函数的部分参数,从而在调用时更简单。

    使用

    导入: from functools import partial
    第一个参数:自定义函数或者是python内置函数
    第二个参数:可变参数,如果没有指定关键字,按原有函数的参数顺序进行补充,参数将作 用在原函数上,如果指定关键字就对应到所指位置

    基础版

    def add(a, b):
        return a + b
     
     
    if __name__ == "__main__":
        # 重新生成一个偏函数对象(其中一个参数已知),并赋予mysum,然后再调用这个新函
        # 数对象,10为预先设定的参数
        mysum = partial(add, 10)
        print mysum(5)
     
    # 结果
    15
    

    关键字参数版

    def add(a, b=2):
        return a + b
     
     
    def add2(a=2, b=3):
        return a + b
     
     
    if __name__ == "__main__":
        mysum = partial(add, 10)
        print mysum()
     
        # 也可根据关键字预先设定的参数值
        mysum2 = partial(add, b=3)
        print mysum2(1)
     
        # 如果没有关键字,按原有参数顺序补充
        mysum3 = partial(add2, 1)
        print mysum3()
     
    # 结果
    12
    4
    4
    

    升级版

    class User(object):
        def __init__(self, name, age):
            self.name = name
            self.age = age
     
     
    def get_user_info(user, property_name):
        value = eval('user.' + property_name)
        return value
     
     
    if __name__ == "__main__":
        user = User('xiaoming', 20)
        func = partial(get_user_info, property_name='age')
        print func(user)
     
    # 结果
    20
    

    三、面向对象补充知识

    1、__call__

    和__init__相对应。__call__是对象()自动运行该方法。
    __init__: 类()
    __call__:   对象()
     
    class Foo:
        def __call__(self):
            print('1')
     
    obj = Foo()
    obj()
    obj1 =Foo()()  # 也可以写成这种形式
    

    2、__setattr__/__getattr__

    __getattr__:拦截对象的点号运算
    当对为定义的属性名称和实例进行点号运算时,就会用属性名作为字符串调用这个方法。如果
    继承树可以找到该属性,则不调用此方法
    class empty:
        def __getattr__(self,attrname):
            if attrname == 'age':
                return 40
            else:
                return AttributeError,attrname
     
    # `__getattr__`只有在使用点调用属性且属性不存在的时候才会触发
    x = empyte()
    print(x.age) #40
    print(x.name)  #报错
     
    __setattr__:拦截所有属性的赋值语句
    

    3、__getitem__/__setitem__

    __xxxitem__:使用 [''] 的方式操作属性时被调用
    __setitem__:每当属性被赋值的时候都会调用该方法,因此不能再该方法内赋值 self.name = value 会死循环
    __getitem__:当访问不存在的属性时会调用该方法
    __delitem__:当删除属性时调用该方法
    

    local对象

    在Flask请求上下文中,我们发现Flask中current_app, g这两个对象以及request,session这两个对象,在整个Flask生命周期中,都只是一个对象,那当请求过来的时候,是怎么区分是哪个用户的呢?

    源码:

    current_app = LocalProxy(_find_app)
    request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'request'))
    session = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'session'))
    g = LocalProxy(partial(_lookup_app_object, 'g'))
    

    这里面主要用到了一个线程里面的Local对象以及偏函数partial

    在使用threading.local()之前,先了解一下局部变量和全局变量。

    局部变量

    import threading
    import time
    
    def foo():
        x = 0
        for i in range(100):
            time.sleep(0.0001)
            x += 1
    
        print(threading.current_thread(), x)
    
    
    for i in range(5):
        threading.Thread(target=foo).start()
        
    """
    运行结果:
    <Thread(Thread-5, started 21732)> 100
    <Thread(Thread-1, started 13300)> 100
    <Thread(Thread-4, started 1568)> 100
    <Thread(Thread-2, started 19864)> 100
    <Thread(Thread-3, started 23984)> 100
    """
    

    上面例子使用多线程,每个子线程完成不同的计算任务,x是局部变量。

    每个子线程都要压栈,每个栈是独立的空间。每次压栈,局部变量x的作用域地址是不同的(线程独享),计算结果互不干扰。

    全局变量

    import threading
    import time
    
    x = 0
    
    def foo():
        global x
        x = 0
        for i in range(100):
            time.sleep(0.0001)
            x += 1
    
        print(threading.current_thread(), x)
    
    
    for i in range(5):
        threading.Thread(target=foo).start()
        
    """
    运行结果:
    <Thread(Thread-1, started 19492)> 491
    <Thread(Thread-3, started 22692)> 497
    <Thread(Thread-5, started 24344)> 498
    <Thread(Thread-2, started 24428)> 499
    <Thread(Thread-4, started 19000)> 500
    """
    

    上面例子中当主线程中x是全局变量时,就变成了公共资源(也就是同一个对象),每个子线程互相干扰,最终导致错误的计算结果。

    Python提供了threading.local 类,将这个类实例化得到一个全局对象,但是不同的线程使用这个对象存储的数据其它线程不可见(本质上就是不同的线程使用这个对象时为其创建一个独立的字典)。

    使用threading.local()

    import threading
    import time
    
    loc = threading.local()
    
    def foo():
        loc.x = 0
        for i in range(100):
            time.sleep(0.0001)
            loc.x += 1
    
        print(threading.current_thread(), loc.x)
    
    
    for i in range(5):
        threading.Thread(target=foo).start()
        
    """
    运行结果:
    <Thread(Thread-1, started 20008)> 100
    <Thread(Thread-2, started 23644)> 100
    <Thread(Thread-5, started 10396)> 100
    <Thread(Thread-4, started 22280)> 100
    <Thread(Thread-3, started 19980)> 100
    """
    

    每个子线程使用全局对象loc,但每个线程定义的属性loc.x是该线程独有的。

    举一个错误的例子:,主线程中使用threading.local定义本地变量x,x在主线程中是独有的,子线程中就访问不到主线程的x的属性。

    import threading
     
    X='abc'
    ctx=threading.local()
    ctx.x=123 #主线程中定义x本地属性
    print(ctx,type(ctx),ctx.x)
     
    def work():
        print(X)
        print(ctx)
        print(ctx.x) #子线程访问不到
        print('Good job')
     
    threading.Thread(target=work).start()
    
    """
    运行结果:
    <_thread._local object at 0x000001B22BBAB780> <class '_thread._local'> 123
    abc
    <_thread._local object at 0x000001B22BBAB780>
    Exception in thread Thread-1:
    Traceback (most recent call last):
      File "E:/Python学习笔记/flask/123.py", line 13, in work
        print(ctx.x)  # 子线程访问不到
    AttributeError: '_thread._local' object has no attribute 'x'
    """
    

    ctx全局对象对主线程和子线程都是可以使用的,主线程定义了属性x,但子线程在尝试访问属性x时,就相当于访问自己线程内的属性x,而自己线程并没有定义,就会抛出AttributeError异常:'_thread._local' object has no attribute 'x'

    自定义threading.local

    函数版

    from threading import get_ident, Thread
    import time
    
    # 定义一个全局字典
    storage = {}
    
    def set(k, v):
        ident = get_ident()
        # print(ident)
        if ident in storage:
            storage[ident][k] = v
        else:
            storage[ident] = {k: v}
    
    def get(k):
        ident = get_ident()
        # print(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()
    
    print(storage) 
    """
    {
        20552: {'val': 0}, 
        18496: {'val': 1}, 
        24476: {'val': 2}, 
        18700: {'val': 3}, 
        23740: {'val': 4}, 
        22160: {'val': 5}, 
        23896: {'val': 6}, 
        19204: {'val': 7}, 
        19028: {'val': 8}, 
        17972: {'val': 9}
    }
    """
    

    面向对象版

    from threading import get_ident,Thread
    import time
    
    class Local(object):
        # 定义一个类字典
        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()
        
    print(Local.storage)
    """
    {
        19296: {'val': 0}, 
        20436: {'val': 1}, 
        8240: {'val': 2}, 
        19668: {'val': 3}, 
        16932: {'val': 4}
    }
    """
    

    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', {})
            # print(1, self.__dict__)
            # self.aaa = {}
            # print(self.__dict__)
    
        def __setattr__(self, k, v):
            # print(k, v, '>>>')
            ident = get_ident()
            # print(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()
    # print(2, obj.__dict__)
    
    
    def task(arg):
        obj.val = arg
        obj.xxx = arg
        print(obj.val)
        # print(obj.__dict__)
    
    
    for i in range(10):
        t = Thread(target=task, args=(i,))
        t.start()
    

    请求上下文

    简介

    Flask从客户端收到请求的时候,视图函数如果要处理请求的话,可能就要访问一些对象。那么这些对象可以通过参数的形式传递进来,或者是在函数中访问外部变量。所以这个外部变量要有特定的值才会有意义,也即所谓的上下文。

    譬如Flask中的request变量,这是一个请求上下文,也就是当请求被推送之后,request才会有意义,接下来才可以使用request,否则就会报错,因为缺少上下文。

    引用一段《Flask Web开发》中的代码:

    from flask import request
    
    @app.route('/')
    def index():
        user_agent = request.headers.get('User-Agent')
        return '<p>Your browser is %s</p>' % user_agent  
    

    就像前面说的,函数index()访问了request这个外部变量,但request必须在请求推送之后才可以使用,这就是一个请求上下文全局变量。

    源码解析

    首先说请求上下文管理的设计思路:

    当开启多线程或者协程去执行这个程序的时候,就需要对每个访问对象包装自己的数据,这样就不会发生数据的冲突,那么要怎么才能规避这个问题呢??
    
        * 利用threading.local的知识,根据相似的实现原理,设计这个上下文管理机制;
        
        * 首先写一个Local类,这个类中封装两个属性一个的属性值是一个空的字典,这个空字典的设计是这样的:字典中的键是当先执行的线程或者协程的id值,然后值是一个空的列表;
        
        *另一个是get_ident方法名,这个方法是获取可以获取到线程或者协程的id;这个的内部是将协程的模块名改成:get_ident了,所以你如果开的是线程就获取线程的id,如果是协程就获取协程的id;
            
         * 然后就是这个类中的实现方法了,有一个__setattr__方法,这个方法的作用主要是增加给__storage__这个字典中增加值的,__getattr__这个方法时获取这当前这线程或者协程值对应的id去__storage__获取对应的id的那个列表;
        
        * 还有一个清空当前线程或者协程保存的数据__release_local__,
    

    上下文(application context 和 request context

    上下文一直是计算机中难理解的概念,在知乎的一个问题下面有个很通俗易懂的回答:

    每一段程序都有很多外部变量。只有像Add这种简单的函数才是没有外部变量的。一旦你的一段程序有了外部变量,这段程序就不完整,不能独立运行。你为了使他们运行,就要给所有的外部变量一个一个写一些值进去。这些值的集合就叫上下文。
    – vzch

    比如,在 flask 中,视图函数需要知道它执行情况的请求信息(请求的 url,参数,方法等)以及应用信息(应用中初始化的数据库等),才能够正确运行。

    最直观地做法是把这些信息封装成一个对象,作为参数传递给视图函数。但是这样的话,所有的视图函数都需要添加对应的参数,即使该函数内部并没有使用到它。

    flask 的做法是把这些信息作为类似全局变量的东西,视图函数需要的时候,可以使用 from flask import request 获取。但是这些对象和全局变量不同的是——它们必须是动态的,因为在多线程或者多协程的情况下,每个线程或者协程获取的都是自己独特的对象,不会互相干扰。

    那么如何实现这种效果呢?如果对 python 多线程比较熟悉的话,应该知道多线程中有个非常类似的概念 threading.local,可以实现多线程访问某个变量的时候只看到自己的数据。内部的原理说起来也很简单,这个对象有一个字典,保存了线程 id 对应的数据,读取该对象的时候,它动态地查询当前线程 id 对应的数据。flaskpython 上下文的实现也类似

    application contextrequest context

    flask 中有两种上下文:application contextrequest context。上下文有关的内容定义在 globals.py 文件,文件的内容也非常短:

    def _lookup_req_object(name):
        top = _request_ctx_stack.top
        if top is None:
            raise RuntimeError(_request_ctx_err_msg)
        return getattr(top, name)
    
    
    def _lookup_app_object(name):
        top = _app_ctx_stack.top
        if top is None:
            raise RuntimeError(_app_ctx_err_msg)
        return getattr(top, name)
    
    
    def _find_app():
        top = _app_ctx_stack.top
        if top is None:
            raise RuntimeError(_app_ctx_err_msg)
        return top.app
    
    
    # context locals
    _request_ctx_stack = LocalStack()
    _app_ctx_stack = LocalStack()
    current_app = LocalProxy(_find_app)
    request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'request'))
    session = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'session'))
    g = LocalProxy(partial(_lookup_app_object, 'g'))
    

    flask 提供两种上下文:application contextrequest contextapplication context 又演化出来两个变量 current_appg,而 request context 则演化出来 requestsession

    LocalStackLocalProxy

    这里的实现用到了两个东西:LocalStackLocalProxy。它们两个的结果就是我们可以动态地获取两个上下文的内容,在并发程序中每个视图函数都会看到属于自己的上下文,而不会出现混乱。

    LocalStackLocalProxy 都是 werkzeug 提供的,定义在 local.py 文件中。在分析这两个类之前,我们先介绍这个文件另外一个基础的类 LocalLocal 就是实现了类似 threading.local 的效果——多线程或者多协程情况下全局变量的隔离效果。下面是它的代码:

    Local

    # since each thread has its own greenlet we can just use those as identifiers
    # for the context.  If greenlets are not available we fall back to the
    # current thread ident depending on where it is.
    try:
        from greenlet import getcurrent as get_ident
    except ImportError:
        try:
            from thread import get_ident
        except ImportError:
            from _thread import get_ident
    
    class Local(object):
        __slots__ = ('__storage__', '__ident_func__')
    
        def __init__(self):
            # 数据保存在 __storage__ 中,后续访问都是对该属性的操作
            object.__setattr__(self, '__storage__', {})
            object.__setattr__(self, '__ident_func__', get_ident)
    
        def __call__(self, proxy):
            """Create a proxy for a name."""
            return LocalProxy(self, proxy)
    
        # 清空当前线程/协程保存的所有数据
        def __release_local__(self):
            self.__storage__.pop(self.__ident_func__(), None)
    
        # 下面三个方法实现了属性的访问、设置和删除。
        # 注意到,内部都调用 `self.__ident_func__` 获取当前线程或者协程的 id,然后再访问对应的内部字典。
        # 如果访问或者删除的属性不存在,会抛出 AttributeError。
        # 这样,外部用户看到的就是它在访问实例的属性,完全不知道字典或者多线程/协程切换的实现
        def __getattr__(self, name):
            try:
                return self.__storage__[self.__ident_func__()][name]
            except KeyError:
                raise AttributeError(name)
    
        def __setattr__(self, name, value):
            ident = self.__ident_func__()
            storage = self.__storage__
            try:
                storage[ident][name] = value
            except KeyError:
                storage[ident] = {name: value}
    
        def __delattr__(self, name):
            try:
                del self.__storage__[self.__ident_func__()][name]
            except KeyError:
                raise AttributeError(name)
    

    可以看到,Local 对象内部的数据都是保存在 __storage__ 属性的,这个属性变量是个嵌套的字典:map[ident]map[key]value。最外面字典 key 是线程或者协程的 identity,value 是另外一个字典,这个内部字典就是用户自定义的 key-value 键值对。用户访问实例的属性,就变成了访问内部的字典,外面字典的 key 是自动关联的。__ident_func 是 协程的 get_current 或者线程的 get_ident,从而获取当前代码所在线程或者协程的 id。

    除了这些基本操作之外,Local 还实现了 __release_local__ ,用来清空(析构)当前线程或者协程的数据(状态)。__call__ 操作来创建一个 LocalProxy 对象,LocalProxy 会在下面讲到。

    理解了 Local,我们继续回来看另外两个类。

    LocalStack

    LocalStack 是基于 Local 实现的栈结构。如果说 Local 提供了多线程或者多协程隔离的属性访问,那么 LocalStack 就提供了隔离的栈访问。下面是它的实现代码,可以看到它提供了 pushpoptop 方法。

    __release_local__ 可以用来清空当前线程或者协程的栈数据,__call__ 方法返回当前线程或者协程栈顶元素的代理对象。

    class LocalStack(object):
        """This class works similar to a :class:`Local` but keeps a stack
        of objects instead. """
    
        def __init__(self):
            self._local = Local()
    
        def __release_local__(self):
            self._local.__release_local__()
    
        def __call__(self):
            def _lookup():
                rv = self.top
                if rv is None:
                    raise RuntimeError('object unbound')
                return rv
            return LocalProxy(_lookup)
    
        # push、pop 和 top 三个方法实现了栈的操作,
        # 可以看到栈的数据是保存在 self._local.stack 属性中的
        def push(self, obj):
            """Pushes a new item to the stack"""
            rv = getattr(self._local, 'stack', None)
            if rv is None:
                self._local.stack = rv = []
            rv.append(obj)
            return rv
    
        def pop(self):
            """Removes the topmost item from the stack, will return the
            old value or `None` if the stack was already empty.
            """
            stack = getattr(self._local, 'stack', None)
            if stack is None:
                return None
            elif len(stack) == 1:
                release_local(self._local)
                return stack[-1]
            else:
                return stack.pop()
    
        @property
        def top(self):
            """The topmost item on the stack.  If the stack is empty,
            `None` is returned.
            """
            try:
                return self._local.stack[-1]
            except (AttributeError, IndexError):
                return None
    

    我们在之前看到了 request context 的定义,它就是一个 LocalStack 的实例:

    _request_ctx_stack = LocalStack()
    

    它会当前线程或者协程的请求都保存在栈里,等使用的时候再从里面读取。至于为什么要用到栈结构,而不是直接使用 Local,我们会在后面揭晓答案,你可以先思考一下。

    LocalProxy

    LocalProxy 是一个 Local 对象的代理,负责把所有对自己的操作转发给内部的 Local 对象。LocalProxy 的构造函数介绍一个 callable 的参数,这个 callable 调用之后需要返回一个 Local 实例,后续所有的属性操作都会转发给 callable 返回的对象。

    class LocalProxy(object):
        """Acts as a proxy for a werkzeug local.
        Forwards all operations to a proxied object. """
        __slots__ = ('__local', '__dict__', '__name__')
    
        def __init__(self, local, name=None):
            object.__setattr__(self, '_LocalProxy__local', local)
            object.__setattr__(self, '__name__', name)
    
        def _get_current_object(self):
            """Return the current object."""
            if not hasattr(self.__local, '__release_local__'):
                return self.__local()
            try:
                return getattr(self.__local, self.__name__)
            except AttributeError:
                raise RuntimeError('no object bound to %s' % self.__name__)
    
        @property
        def __dict__(self):
            try:
                return self._get_current_object().__dict__
            except RuntimeError:
                raise AttributeError('__dict__')
    
        def __getattr__(self, name):
            if name == '__members__':
                return dir(self._get_current_object())
            return getattr(self._get_current_object(), name)
    
        def __setitem__(self, key, value):
            self._get_current_object()[key] = value
    

    这里实现的关键是把通过参数传递进来的 Local 实例保存在 __local 属性中,并定义了 _get_current_object() 方法获取当前线程或者协程对应的对象。

    NOTE:前面双下划线的属性,会保存到 _ClassName__variable 中。所以这里通过 “_LocalProxy__local” 设置的值,后面可以通过 self.__local 来获取。关于这个知识点,可以查看 stackoverflow 的这个问题

    然后 LocalProxy 重写了所有的魔术方法(名字前后有两个下划线的方法),具体操作都是转发给代理对象的。这里只给出了几个魔术方法,感兴趣的可以查看源码中所有的魔术方法。

    request context

    继续回到 request context 的实现:

    _request_ctx_stack = LocalStack()
    request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'request'))
    session = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'session'))
    

    再次看这段代码希望能看明白,_request_ctx_stack 是多线程或者协程隔离的栈结构,request 每次都会调用 _lookup_req_object 栈头部的数据来获取保存在里面的 requst context

    那么请求上下文信息是什么被放在 stack 中呢?还记得之前介绍的 wsgi_app() 方法有下面两行代码吗?

    ctx = self.request_context(environ)
    ctx.push()
    

    每次在调用 app.__call__ 的时候,都会把对应的请求信息压栈,最后执行完请求的处理之后把它出栈。

    我们来看看request_context, 这个 方法只有一行代码:

    def request_context(self, environ):
        return RequestContext(self, environ)
    

    RequestContext

    它调用了 RequestContext,并把 self 和请求信息的字典 environ 当做参数传递进去。追踪到 RequestContext 定义的地方,它出现在 ctx.py 文件中,代码如下:

    class RequestContext(object):
        """The request context contains all request relevant information.  It is
        created at the beginning of the request and pushed to the
        `_request_ctx_stack` and removed at the end of it.  It will create the
        URL adapter and request object for the WSGI environment provided.
        """
    
        def __init__(self, app, environ, request=None):
            self.app = app
            if request is None:
                request = app.request_class(environ)
            self.request = request
            self.url_adapter = app.create_url_adapter(self.request)
            self.match_request()
    
        def match_request(self):
            """Can be overridden by a subclass to hook into the matching
            of the request.
            """
            try:
                url_rule, self.request.view_args = 
                    self.url_adapter.match(return_rule=True)
                self.request.url_rule = url_rule
            except HTTPException as e:
                self.request.routing_exception = e
    
        def push(self):
            """Binds the request context to the current context."""
            # Before we push the request context we have to ensure that there
            # is an application context.
            app_ctx = _app_ctx_stack.top
            if app_ctx is None or app_ctx.app != self.app:
                app_ctx = self.app.app_context()
                app_ctx.push()
                self._implicit_app_ctx_stack.append(app_ctx)
            else:
                self._implicit_app_ctx_stack.append(None)
    
            _request_ctx_stack.push(self)
    
            self.session = self.app.open_session(self.request)
            if self.session is None:
                self.session = self.app.make_null_session()
    
        def pop(self, exc=_sentinel):
            """Pops the request context and unbinds it by doing that.  This will
            also trigger the execution of functions registered by the
            :meth:`~flask.Flask.teardown_request` decorator.
            """
            app_ctx = self._implicit_app_ctx_stack.pop()
    
            try:
                clear_request = False
                if not self._implicit_app_ctx_stack:
                    self.app.do_teardown_request(exc)
    
                    request_close = getattr(self.request, 'close', None)
                    if request_close is not None:
                        request_close()
                    clear_request = True
            finally:
                rv = _request_ctx_stack.pop()
    
                # get rid of circular dependencies at the end of the request
                # so that we don't require the GC to be active.
                if clear_request:
                    rv.request.environ['werkzeug.request'] = None
    
                # Get rid of the app as well if necessary.
                if app_ctx is not None:
                    app_ctx.pop(exc)
    
        def auto_pop(self, exc):
            if self.request.environ.get('flask._preserve_context') or 
               (exc is not None and self.app.preserve_context_on_exception):
                self.preserved = True
                self._preserved_exc = exc
            else:
                self.pop(exc)
    
        def __enter__(self):
            self.push()
            return self
    
        def __exit__(self, exc_type, exc_value, tb):
            self.auto_pop(exc_value)
    

    每个 request context都保存了当前请求的信息,比如 request 对象和 app 对象。在初始化的最后,还调用了 match_request 实现了路由的匹配逻辑

    push 操作就是把该请求的 ApplicationContext(如果 _app_ctx_stack 栈顶不是当前请求所在 app ,需要创建新的 app context) 和 RequestContext 有关的信息保存到对应的栈上,压栈后还会保存 session 的信息; pop 则相反,把request contextapplication context 出栈,做一些清理性的工作。

    上下文

    到这里,上下文的实现就比较清晰了:每次有请求过来的时候,flask 会先创建当前线程或者进程需要处理的两个重要上下文对象,把它们保存到隔离的栈里面,这样视图函数进行处理的时候就能直接从栈上获取这些信息。

    NOTE

    因为 app 实例只有一个,因此多个 request 共享了 application context

    到这里,关于 context 的实现和功能已经讲解得差不多了。还有两个疑惑没有解答。

    1. 为什么要把 request context application context分开?每个请求不是都同时拥有这两个上下文信息吗?
    2. 为什么request contextapplication context 都有实现成栈的结构?每个请求难道会出现多个request context 或者application context吗?

    第一个答案是“灵活度”,第二个答案是“多 application”。虽然在实际运行中,每个请求对应一个 request context 和一个 application context,但是在测试或者 python shell 中运行的时候,用户可以单独创建 request context 或者 application context,这种灵活度方便用户的不同的使用场景;而且栈可以让 redirect 更容易实现,一个处理函数可以从栈中获取重定向路径的多个请求信息。application 设计成栈也是类似,测试的时候可以添加多个上下文,另外一个原因是 flask 可以多个 application 同时运行:

    from werkzeug.wsgi import DispatcherMiddleware
    from frontend_app import application as frontend
    from backend_app import application as backend
    
    application = DispatcherMiddleware(frontend, {
        '/backend':     backend
    })
    

    这个例子就是使用 werkzeugDispatcherMiddleware 实现多个 app 的分发,这种情况下 _app_ctx_stack 栈里会出现两个 application context。

    Update: 为什么要用 LocalProxy

    写完这篇文章之后,收到有位读者的疑问:为什么要使用 LocalProxy?不使用 LocalProxy 直接访问 LocalStack 的对象会有什么问题吗?

    这是个很好的问题,上面也确实没有很明确地给出这个答案。这里解释一下!

    首先明确一点,LocalLocalStack 实现了不同线程/协程之间的数据隔离。在为什么用 LocalStack 而不是直接使用 Local 的时候,我们说过这是因为 flask 希望在测试或者开发的时候,允许多 app 、多 request 的情况。而 LocalProxy 也是因为这个才引入进来的!

    我们拿 current_app = LocalProxy(_find_app) 来举例子。每次使用 current_app 的时候,他都会调用 _find_app 函数,然后对得到的变量进行操作。

    如果直接使用 current_app = _find_app() 有什么区别呢?区别就在于,我们导入进来之后,current_app 就不会再变化了。如果有多 app 的情况,就会出现错误,比如:

    from flask import current_app
    
    app = create_app()
    admin_app = create_admin_app()
    
    def do_something():
        with app.app_context():
            work_on(current_app)
            with admin_app.app_context():
                work_on(current_app)
    

    这里我们出现了嵌套的 app,每个 with 上下文都需要操作其对应的 app,如果不适用 LocalProxy 是做不到的。

    对于 request 也是类似!但是这种情况真的很少发生,有必要费这么大的功夫增加这么多复杂度吗?

    其实还有一个更大的问题,这个例子也可以看出来。比如我们知道 current_app 是动态的,因为它背后对应的栈会 push 和 pop 元素进去。那刚开始的时候,栈一定是空的,只有在 with app.app_context() 这句的时候,才把栈数据 push 进去。而如果不采用 LocalProxy 进行转发,那么在最上面导入 from flask import current_app 的时候,current_app 就是空的,因为这个时候还没有把数据 push 进去,后面调用的时候根本无法使用。

    所以为什么需要 LocalProxy 呢?简单总结一句话:因为上下文保存的数据是保存在栈里的,并且会动态发生变化。如果不是动态地去访问,会造成数据访问异常。

    源码分析

    第一阶段:将ctx(request,session)放到Local对象上
    
    第二阶段:视图函数导入:request/session 
    request.method
        -LocalProxy对象.method,执行getattr方法,getattr(self._get_current_object(), name)
            -self._get_current_object()返回return self.__local(),self.__local(),在LocakProxy实例化的时候,object.__setattr__(self, '_LocalProxy__local', local),此处local就是:partial(_lookup_req_object, 'request')
    
        -def _lookup_req_object(name):
                top = _request_ctx_stack.top #_request_ctx_stack 就是LocalStack()对象,top方法把ctx取出来
                if top is None:
                    raise RuntimeError(_request_ctx_err_msg)
                return getattr(top, name)#获取ctx中的request或session对象
    
    第三阶段:请求处理完毕
            - 获取session并保存到cookie
            - 将ctx删除
    

    程序运行,两个LocalStack()对象,一个里面放request和session,另一个放g和 current_app

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