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详解Flask上下文

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oYabea
发布2020-09-07 14:28:52
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发布2020-09-07 14:28:52
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文章被收录于专栏:夏天爱西瓜夏天爱西瓜

上下文是在Flask开发中的一个核心概念,本文将通过阅读源码分享下其原理和实现。

Flask系列文章

  1. Flask开发初探
  2. WSGI到底是什么
  3. Flask源码分析一:服务启动
  4. Flask路由内部实现原理
  5. Flask容器化部署原理与实现
  6. Flask权限管理

首先,什么是Flask中的上下文?

在Flask中,对一个请求进行处理时,视图函数一般都会需要请求参数、配置等对象,当然不能对每个请求都传参一层层到视图函数(这显然很不优雅嘛),为此,设计出了上下文机制(比如像我们经常会调用的request就是上下文变量)。

Flask中提供了两种上下文:

  1. 请求上下文:包括request和session,保存请求相关的信息
  2. 程序上下文:包括current_app和g,为了更好的分离程序的状态,应用起来更加灵活,方便调测等

这四个是上下文变量具体的作用是什么?

  1. request:封装客户端发送的请求报文数据
  2. session:用于记住请求之间的数据,通过签名的cookie实现,常用来记住用户登录状态
  3. current_app:指向处理请求的当前程序实例,比如获取配置,经常会用current_app.config
  4. g:当前请求中的全局变量,因为程序上下文的生命周期是伴随请求上下文产生和销毁的,所以每次请求都会重设。一般我会在结合钩子函数在请求处理前使用。

具体是怎么实现的呢?

上下文具体的实现文件:ctx.py

请求上下文对象通过RequestContext类实现,当Flask程序收到请求时,会在wsgi_app()中调用Flask.request_context(),实例化RequestContext()作为请求上下文对象,接着会通过push()方法将请求数据推入到请求上下文堆栈(LocalStack),然后通过full_dispatch_request对象执行视图函数,调用完成之后通过auto_pop方法来移除。所以,请求上下文的生命周期开始于调用wsgi_app()时,结束与响应生成之后。具体代码:

代码语言:javascript
复制
def wsgi_app(self, environ, start_response):
    
    ctx = self.request_context(environ)
    error = None
    try:
        try:
            ctx.push()
            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:
        if self.should_ignore_error(error):
            error = None
        ctx.auto_pop(error)

程序上下文对象通过AppContext类实现,程序上下文的创建方式有两种:

  1. 自动创建:在处理请求时,程序上下文会随着请求上下文一起被创建
  2. 手动创建:with语句

通过阅读源码,可以看到上面两个上下文对象的push和pop都是通过操作LocalStack对象实现的,那么,LocalStack是怎样实现的呢?

Werkzeug的LocalStack是栈结构,在 globals.py中定义:

代码语言:javascript
复制
_request_ctx_stack = LocalStack()
_app_ctx_stack = LocalStack()

具体的实现:

代码语言:javascript
复制
class LocalStack(object):

    def __init__(self):
        self._local = Local()

    def __release_local__(self):
        self._local.__release_local__()

    def _get__ident_func__(self):
        return self._local.__ident_func__

    def _set__ident_func__(self, value):
        object.__setattr__(self._local, '__ident_func__', value)
    __ident_func__ = property(_get__ident_func__, _set__ident_func__)
    del _get__ident_func__, _set__ident_func__

    def __call__(self):
        def _lookup():
            rv = self.top
            if rv is None:
                raise RuntimeError('object unbound')
            return rv
        return LocalProxy(_lookup)

    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

可以看到:

  1. LocalStack实现了栈的push、pop和获取栈顶数据的top数据
  2. 整个类基于Local类,在构造函数中创建Local类的实例_local,数据是push到Werkzeug提供的Local类中
  3. 定义__call__方法,当实例被调用直接返回栈顶对象的Werkzeug提供的LocalProxy代理,即LocalProxy实例,所以,_request_ctx_stack_app_ctx_stack都是代理。

看到这里,就有以下问题:

Local类是怎样存储数据的呢?为啥需要存储到Local中?

先看下代码:

代码语言:javascript
复制
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):
        object.__setattr__(self, "__storage__", {})
        object.__setattr__(self, "__ident_func__", get_ident)

    def __iter__(self):
        return iter(self.__storage__.items())

    def __call__(self, proxy):
        """Create a proxy for a name."""
        return LocalProxy(self, proxy)

    def __release_local__(self):
        self.__storage__.pop(self.__ident_func__(), None)

    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构造函数中定义了两个属性:

  1. __storage__:用来保存每个线程的真实数据,对应的存储结构为->{线程ID:{name:value}}
  2. __ident_func__:通过get_ident()方法获取线程ID,可以看到优先会使用Greenlet获取协程ID,其次是thread模块的线程ID

Local类在保存数据的同时,记录对应的线程ID,获取数据时根据当前线程的id即可获取到对应数据,这样就保证了全局使用的上下文对象不会在多个线程中产生混乱,保证了每个线程中上下文对象的独立和准确。

可以看到,Local类实例被调用时也同样的被包装成了一个LocalProxy代理,为什么要用LocalProxy代理?

代理是一种设计模式,通过创建一个代理对象来操作实际对象,简单理解就是使用一个中间人来转发操作,Flask上下文处理为什么需要它?

看下代码实现:

代码语言:javascript
复制
@implements_bool
class LocalProxy(object):
    __slots__ = ('__local', '__dict__', '__name__', '__wrapped__')

    def __init__(self, local, name=None):
        object.__setattr__(self, '_LocalProxy__local', local)
        object.__setattr__(self, '__name__', name)
        if callable(local) and not hasattr(local, '__release_local__'):
            object.__setattr__(self, '__wrapped__', local)

    def _get_current_object(self):
        """
        获取被代理的实际对象
        """
        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 __repr__(self):
        try:
            obj = self._get_current_object()
        except RuntimeError:
            return '<%s unbound>' % self.__class__.__name__
        return repr(obj)

    def __bool__(self):
        try:
            return bool(self._get_current_object())
        except RuntimeError:
            return False

    def __unicode__(self):
        try:
            return unicode(self._get_current_object())  # noqa
        except RuntimeError:
            return repr(self)

    def __dir__(self):
        try:
            return dir(self._get_current_object())
        except RuntimeError:
            return []

    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

    def __delitem__(self, key):
        del self._get_current_object()[key]
    ...

通过__getattr__()__setitem__()__delitem__会动态的更新实例对象。

再结合上下文对象的调用:

代码语言:javascript
复制
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"))

我们可以很明确的看到:因为上下文的推送和删除是动态进行的,所以使用代理来动态的获取上下文对象。

以上,希望你对Flask上下文机制的原理有了清晰的认识。

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原始发表:2020-08-02 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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