Inside Flask - app.py - 1
Inside Flask - app.py - 1
除 werkzeug 和 jinja2 等依赖库外,app.py 是在 Flask 的 __init__.py
中导入的第一个 Flask 自身的模块。 app.py 的注释中已明确说明这个模块的作用:
flask.app
~~~~~~~~~
This module implements the central WSGI application object.
依赖分析
在这个模块中,导入了 Flask 中的其它工具模块,并组合起来实现所需的功能,包括:
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内置模块
app.py 导入了以下的内置模块
import os import sys from threading import Lock from datetime import timedelta from itertools import chain from functools import update_wrapper
线程锁 Lock 用在日志初始化(行 40 ,579)和第一次请求时回调用已注册在
before_first_request_funcs
的函数(行 499 ,1492)timedelta 用来处理 Flask 中和时间相关的配置信息(行 220),一般以秒为单位。
chain 处理可迭代变量,如多个函数列表的合并等(行 713)。
update_wrapper 是个函数装饰器工具,让函数看起来过像是原来的函数,可跳转到代码看看它的实现。
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依赖库模块
从 werkzeug 导入了一些简单的类工具
from werkzeug.datastructures import ImmutableDict from werkzeug.routing import Map, Rule, RequestRedirect, BuildError from werkzeug.exceptions import HTTPException, InternalServerError, \ MethodNotAllowed, BadRequest
后面在涉及到代码时再分析。
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Flask 其它工具模块
基本上把其它的工具模块都导了进来,并整合到 Flask 类中,这些后面涉及到时再分析。
代码分析
这个模块中包含 _make_timedelta
setupmethod
Flask
3 个 object。
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_make_timedelta
这只是一个简单的工具函数,把数字当作秒数,并转换为
datetime.timedelta
。 -
setupmethod
它是个装饰器,用来标记一个函数是 setup 函数。为了提高代码的规范性,它要求被装饰的函数,如 register_blueprint 等,只允许未有任务请求前调用。在 debug 状态下,如果已经有 URL 被请求过,此时再执行这类函数,就会抛出异常。
它的作用在于,提示开发者,别做出在类似于在飞机飞行途中更换引擎的危险行为。但是如果非要这样做,那么它也没有阻止你,在非 debug 下调用这类 setup 函数并不会抛出异常,但记住,后果自负。
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Flask
类Flask
类可能是 Flask 里面最大最复杂的类。Flask
类的代码从 66 行到 1842 行,一共 1776 行。整个 Flask 的源代码才 5374 行,而Flask
类已经占了 1/3 !但不要担心,在去掉了注释和 docstring 后,统计出来的代码并不多,只有 794 行!! ::
sed -e '/^[[:space:]]*#/d' -e '/""".*"""/d' \ -e '/"""/,/"""/d' app.py | wc -l
真让人激动,这 794 行的代码里隐藏着怎样的秘密 。
Flask
类里面的方法较多,大体上分成几类:- 配置处理
- 模板处理
- 会话管理
- 路由
- blueprint 扩展
- 回调函数管理
- 上下文管理
- 错误和异常处理
- wsgi 和请求分发
- 测试支持
后续逐个分析相关的功能的设计。