了解Flask

了解Flask

什么是Flask

Flask 是一个微框架(Micro framework),所谓微框架,它就是很轻量级的,作者划分出了Flask应该负责什么(请求路由、处理请求、返回响应)、不应该负责什么(数据库抽象、表单验证)。它倡导地是不要重复造轮子,结合社区优秀的库,使得Flask更加灵活、定制性更强。

Flask如何处理请求

Flask run起来

先写一个简单的Flask应用(main.py)

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return 'Hello World'

app.run("127.0.0.1", 80, debug=True)

执行测试

> python main.py
> curl http://127.0.0.1:80
Hello World

分析源码

查看一下app.run()函数源码

    def run(self, host=None, port=None, debug=None, load_dotenv=True, **options):
    ...
    from werkzeug.serving import run_simple
    
    try:
        run_simple(host, port, self, **options)
    finally:
        self._got_first_request = False

核心逻辑是执行run_simple函数,并且第三个参数self是Flask对象

看一下Flask类的实现

class Flask:
    def wsgi_app(self, environ, start_response):
        # 将请求信息包装为一个ctx对象
        ctx = self.request_context(environ)
        error = None
        try:
            try:
                # ctx压栈
                ctx.push()
                # 分发 处理
                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 出栈
            ctx.auto_pop(error)

    def __call__(self, environ, start_response):
        return self.wsgi_app(environ, start_response)

当请求到来时,程序在调用app时,由于实现了__call__函数,则通过该函数调用了wsgi_app()函数

具体分析wsgi_app函数:

  • 生成request请求对象和请求上下文(封装在request_context函数里)
  • 将生成的请求上下文(本次请求的环境)push入栈,存储。
  • 请求进入预处理(例如before_request),错误处理及请求转发到响应的过程(full_dispatch_request函数)

Local类

Local类是用werkzeug库实现的一个用于类存储数据的类,它支持多线程安全存储。

使用原理

使用__storage__(dict类型)存储数据,但是通过获取到的线程id作为标识来进行隔离,让每个线程读写自己线程的数据
__storage__的结构是这样的

{
    "线程id1": {"stack": [ctx,]},
    "线程id2": {"stack": []},
}

实际源码

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 __getattr__(self, name):
        # 重写了该方法,首先获取当前线程id,然后去读取该线程id下的数据
        try:
            return self.__storage__[self.__ident_func__()][name]
        except KeyError:
            raise AttributeError(name)

    def __setattr__(self, name, value):
        # 重写了该方法,首先获取当前线程id,然后去写入该线程id下的数据
        ident = self.__ident_func__()
        storage = self.__storage__
        try:
            storage[ident][name] = value
        except KeyError:
            storage[ident] = {name: value}

    def __delattr__(self, name):
        # 重写了该方法,首先获取当前线程id,然后去删除该线程id下的数据
        try:
            del self.__storage__[self.__ident_func__()][name]
        except KeyError:
            raise AttributeError(name)

LocalStack类

LocalStack是基于Local类实现的栈类,所以它支持线程安全。
实际源码

class LocalStack(object):
    def __init__(self):
        self._local = Local()

    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):
        try:
            return self._local.stack[-1]
        except (AttributeError, IndexError):
            return None

1.LocalStack在init中创建了一个Local对象,此时storage是一个空字典
2.当调用push时,即传入线程或进程对象时,先判断是否已存在,否则新创建一个空间(列表,作为栈),入栈
3.当调用top时,返回栈顶元素
4.调用pop时若栈中只剩一个元素,则取出后删除该栈空间,否则pop栈顶元素

posted @ 2021-03-26 22:19  Zioyi  阅读(147)  评论(0编辑  收藏  举报