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最近一直在研究Flask,由于gfirefly中提供的Http接口使用了Flask,以前都是写一些游戏中简单的操作,最近涉及到Flask的方面比较多,所以就认真研究了下。对Flask的request context和app context略有心得,所以和小伙伴们分享一下Flask的request原理。
在我们视图中要使用request时只需要from flask import request就可以了
很好奇在多线程的环境下,是如何保证request没有混乱的
在flask.globals.py中
def _lookup_req_object(name): top = _request_ctx_stack.top if top is None: raise RuntimeError(‘working outside of request context‘) return getattr(top, name) _request_ctx_stack = LocalStack() request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, ‘request‘)) session = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, ‘session‘))其实可以看到不管request还是session最后都是通过getattr(top, name)获取的,也就是说肯定有一个上下文
对象同时保持request和session。我们只要一处导入request,在任何视图函数中都可以使用request,
关键是每次的都是不同的request对象,说明获取request对象肯定是一个动态的操作,不然肯定都是相同的request。这里的魔法就是_lookup_req_object函数和LocalProxy组合完成的。
LocalProxy是werkzeug.local.py中定义的一个代理对象,它的作用就是将所有的请求都发给内部的_local对象
class LocalProxy(object): def __init__(self, local, name=None): #LocalProxy的代码被我给简化了,这里的local不一定就是local.py中定义的线程局部对象,也可以是任何可调用对象 #在我们的request中传递的就是_lookup_req_object函数 object.__setattr__(self, ‘_LocalProxy__local‘, local) object.__setattr__(self, ‘__name__‘, name) def _get_current_object(self): #很明显,_lookup_req_object函数没有__release_local__ 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__) def __getattr__(self, name): return getattr(self._get_current_object(), name)当我们调用request.method时会调用_lookup_req_object,对request的任何调用都是对_lookup_req_object返回对象的调用。
class Local(object): __slots__ = (‘__storage__‘, ‘__ident_func__‘) def __init__(self): object.__setattr__(self, ‘__storage__‘, {}) object.__setattr__(self, ‘__ident_func__‘, get_ident) def __getattr__(self, name): return self.__storage__[self.__ident_func__()][name]简单看一下Local的代码,__storage__为内部保存的自己,键就是thread.get_ident,也就是根据线程的标示符返回对应的值。
flask从app.run()开始
class Flask(_PackageBoundObject): def run(self, host=None, port=None, debug=None, **options): from werkzeug.serving import run_simple run_simple(host, port, self, **options)使用的是werkzeug的run_simple,根据wsgi规范,app是一个接口,并接受两个参数,即,application(environ, start_response)
def run_wsgi(self): environ = self.make_environ() def start_response(status, response_headers, exc_info=None): if exc_info: try: if headers_sent: reraise(*exc_info) finally: exc_info = None elif headers_set: raise AssertionError(‘Headers already set‘) headers_set[:] = [status, response_headers] return write def execute(app): application_iter = app(environ, start_response) #environ是为了给request传递请求的 #start_response主要是增加响应头和状态码,最后需要werkzeug发送请求 try: for data in application_iter: #根据wsgi规范,app返回的是一个序列 write(data) #发送结果 if not headers_sent: write(b‘‘) finally: if hasattr(application_iter, ‘close‘): application_iter.close() application_iter = None try: execute(self.server.app) except (socket.error, socket.timeout) as e: passflask中通过定义__call__方法适配wsgi规范
class Flask(_PackageBoundObject): def __call__(self, environ, start_response): """Shortcut for :attr:`wsgi_app`.""" return self.wsgi_app(environ, start_response) def wsgi_app(self, environ, start_response): ctx = self.request_context(environ) #这个ctx就是我们所说的同时有request,session属性的上下文 ctx.push() error = None try: try: response = self.full_dispatch_request() except Exception as e: error = e response = self.make_response(self.handle_exception(e)) return response(environ, start_response) finally: if self.should_ignore_error(error): error = None ctx.auto_pop(error) def request_context(self, environ): return RequestContext(self, environ)哈哈,终于找到神秘人了,RequestContext是保持一个请求的上下文变量,之前我们_request_ctx_stack一直是空的,当一个请求来的时候调用ctx.push()将向_request_ctx_stack中push ctx。
class RequestContext(object): def __init__(self, app, environ, request=None): self.app = app if request is None: request = app.request_class(environ) #根据环境变量创建request self.request = request self.session = None def push(self): _request_ctx_stack.push(self) #将ctx push进 _request_ctx_stack # Open the session at the moment that the request context is # available. This allows a custom open_session method to use the # request context (e.g. code that access database information # stored on `g` instead of the appcontext). self.session = self.app.open_session(self.request) if self.session is None: self.session = self.app.make_null_session() def pop(self, exc=None): rv = _request_ctx_stack.pop() 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)
哈哈,明白了吧,每一次调用视图函数操作之前,flask会把创建好的ctx放在线程Local中,当使用时根据线程id就可以拿到了。在wsgi_app的finally中会调用ctx.auto_pop(error),会根据情况判断是否清除放_request_ctx_stack中的ctx。
上面是我简化的代码,其实在RequestContext push中_app_ctx_stack = LocalStack()是None,也会把app push进去,对应的app上下文对象为AppContext。
我们知道flask还有一个神秘的对象g,flask从0.10开始g是和app绑定在一起的(http://flask.pocoo.org/docs/0.10/api/#flask.g),g是AppContext的一个成员变量。虽然说g是和app绑定在一起的,但不同请求的AppContext是不同的,所以g还是不同。也就是说你不能再一个视图中设置g.name,然后再另一个视图中使用g.name,会提示AttributeError。
到这里,不知道你对RequestContext还有没有疑惑,这里有一点比较疑惑的是我们当前request只有一个,为什么要request要使用栈,而不是直接保存当前的request实例?
其实这主要是为了多app共存考虑的,由于我们一般都只有一个app,所以栈顶存放的肯定是当前request对象,当如果是多个app,那么栈顶存放的是当前活跃的request,也就是说使用栈是为了获取当前的活跃request对象。
下面使用gtwisted模拟多个app,由于gtwisted使用了greenlet,所以多个app.run并不会阻塞,当然你也可以使用线程来模拟。
from flask import Flask, url_for from gtwisted.core import reactor app1 = Flask("app1") app2 = Flask("app2") @app1.route("/index1") def index1(): return "app1" @app1.route("/home") def home(): return "app1home" @app2.route("/index2") def index2(): return "app2" # reactor.listenWSGI(8000, app1) # reactor.listenWSGI(8001, app2) # reactor.run() with app1.test_request_context(): print url_for(‘index1‘) with app2.test_request_context(): print url_for(‘index2‘) print url_for(‘home‘)
输出结果:
当app1.test_request_context()时,会将app1对应的context压栈,当前活跃app context是app1的,所以url_for使用的是app1的context,当with app2.test_request_context()时,会将app2对应的context压栈,当前活跃app context是app2的,当with过了作用域,将弹出app2的context,此时活跃的为app1的,这就是为什么context使用栈而不是实例变量。
到这里各位小伙伴们都明白了吧,flask以优雅的方式给我们提供了很大的便利,自己做了很多的工作,这就是当代活雷锋!!!
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