Flask上下文管理

Flask上下文管理机制

可以从三个大的方面来探讨flask的两大上下文管理机制

方面一:请求进来时

方面二:视图函数

方面三:请求结束前

请求进来时

触发执行__call__方法,__call__方法的逻辑很简单,直接执行wsgi_app方法,将包含所有请求相关数据和一个响应函数传进去。

def application(environ, start_response):
    start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])
    return '<h1>Hello, web!</h1>'

上面的application()函数就是符合WSGI标准的一个HTTP处理函数,它接收两个参数:

    environ:一个包含所有HTTP请求信息的dict对象;

    start_response:一个发送HTTP响应的函数。

在application()函数中,调用:

start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])

符合wsgi协议标准的函数

  备注:__call__是一个符合wsgi标准的函数

执行wsgi_app方法

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:
                error = sys.exc_info()[1]
                raise
            return response(environ, start_response)
        finally:
            if self.should_ignore_error(error):
                error = None
            ctx.auto_pop(error)

  第一步先执行了一个request_context的方法,将environ传进去,最后返回一个RequestContext类的对象,被ctx的变量接收(ctx=request_context(environ))

 def request_context(self, environ):
        """Create a :class:`~flask.ctx.RequestContext` representing a
        WSGI environment. Use a ``with`` block to push the context,
        which will make :data:`request` point at this request.

        See :doc:`/reqcontext`.

        Typically you should not call this from your own code. A request
        context is automatically pushed by the :meth:`wsgi_app` when
        handling a request. Use :meth:`test_request_context` to create
        an environment and context instead of this method.

        :param environ: a WSGI environment
        """
        return RequestContext(self, environ)

这个ctx对象在初始化时,赋了两个非常有用的属性,一个是request,一个是session

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.flashes = None
    self.session = None

  这两个属性中request是一个Request()对象,这个对象就是我们在flask中使用的request对象,为我们提供了很多便捷的属性和方法,比如:request.method、request.form、request.args等等,另一个属性是session,初始为None。

  紧接着执行ctx.push()方法,这个方法中,在执行请求上下文对象ctx之前先实例化了一个app_context对象,先执行了app_context的push方法,然后才执行_request_ctx_stack对象中的top和_request_ctx_stack.push(self),最后对ctx中的session进行处理。

  所以,flask中的应用上下文发生在请求上下文之前

def push(self):           
       
        top = _request_ctx_stack.top
        if top is not None and top.preserved:
            top.pop(top._preserved_exc)
            
        # 在执行request_context请求上下文的push方法时,先执行了app_context应用上下文的push方法
        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)

        if hasattr(sys, 'exc_clear'):
            sys.exc_clear()
            
        # 然后执行请求上下文对象中LocalStack对象的push方法
        _request_ctx_stack.push(self)

        # 最后处理session
        if self.session is None:
            session_interface = self.app.session_interface
            self.session = session_interface.open_session(
                self.app, self.request
            )

            if self.session is None:
                self.session = session_interface.make_null_session(self.app)

  但是我们先说请求上下文,在处理完应用上下文的push方法后,紧接着执行了_request_ctx_stack对象的两个方法。

  而这个_request_ctx_stack是LocalStack这个类的对象。_request_ctx_stack = LocalStack()

   LocalStack有没有很眼熟,没错,flask内部使用的机制就是类似于我们上文中自定义的LocalStack的机制,实例化过程中使用了面向对象中的组合概念,self._local = Local(),然后在自身又实现了push、pop、top方法,这三个方法中都是通过反射从Local类的实例化对象中对一个stack属性进行append、pop、[-1]的操作,所以,Local对象中的stack属性对应的值一定是一个类似于列表的东西。通过对列表的操作,实现一个类似于栈的存取。

  接着聊聊这个Local类,在实例化时,会对每个对象生成一个storage的空字典。我们翻遍整个Local类的源码,发现内部并没有实现一个叫stack的方法或者属性,但是上面我们提到了LocalStack对象会对Local对象中的一个叫stack的东西进行一系列操作。找不到不会报错吗?

  这就是flask的巧妙之处,通过类的一些魔法方法巧妙的实现了相应的处理。在前引中,提到如果对象中没有某个属性,取值时,最终会执行类中的__getattr__方法,然后再做后续的异常处理,flask将所有的对应逻辑都实现在了类的__getattr__方法中,将每一个线程存储到字典中,在请求进来时,将每一个对应的请求ctx存在一个列表中,使用时直接调用,而不是通过传参的形式,更体现出了flask框架的轻量级。

  处理完_request_ctx_stack后,就该处理session了。

  在flask中,处理session时,非常的巧妙,完美的遵循了开闭原则,会先执行session_interface对象的open_session方法,在这个方法中,会先从用户请求的cookie中获取sessionid,获取该用户之前设置的session值,然后将值赋值到ctx.session中。

  处理完session后,ctx.push方法就执行完了,返回到最开始的app.wsgi_app方法中,执行完push方法后,接着执行full_dispatch_request方法,从这个名字中我们也能猜到,这个方法只要是负责请求的分发。

def full_dispatch_request(self):
      
            self.try_trigger_before_first_request_functions()
            try:
                request_started.send(self)
                rv = self.preprocess_request()
                if rv is None:
                    rv = self.dispatch_request()
            except Exception as e:
                rv = self.handle_user_exception(e)
            return self.finalize_request(rv)     

  在full_dispatch_request方法中先执行preprocess_request方法,这个方法,会先执行所有被before_request装饰器装饰的函数,然后就通过路由的分发执行视图函数了(dispatch_request)

执行视图函数时

  在执行视图函数之前,先执行了before_request,在执行我们的视图函数。

  视图函数主要处理业务逻辑。在视图函数中可以调用request对象,进行取值,也可以调用session对象对session的存取。

  在整个request的请求生命周期中,获取请求的数据直接调用request即可,对session进行操作直接调用session即可。request和session都是LocalProxy对象,借助偏函数的概念将对应的值传入_lookup_req_object函数。先从_request_ctx_stack(LocalStack)对象中获取ctx(请求上下文对象),再通过反射分别获取request和session属性。整个过程中LocalStack扮演了一个全局仓库的角色,请求进来将数据存取,需要时即去即用。所以,flask实现了在整个请求的生命周期中哪儿需要就直接调用的特色。

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

请求结束前

  视图函数执行完后,dispatch_request执行结束,执行full_dispatch_request方法的返回值finalize_request方法。这个方法中,同样的,在返回响应之前,先执行所有被after_request装饰器装饰的函数。

---->finalize_request ------> process_response
 def process_response(self, response):
        
        ctx = _request_ctx_stack.top
        bp = ctx.request.blueprint
        funcs = ctx._after_request_functions
        if bp is not None and bp in self.after_request_funcs:
            funcs = chain(funcs, reversed(self.after_request_funcs[bp]))
        if None in self.after_request_funcs:
            funcs = chain(funcs, reversed(self.after_request_funcs[None]))
        for handler in funcs:
            response = handler(response)
        if not self.session_interface.is_null_session(ctx.session):
            self.session_interface.save_session(self, ctx.session, response)
        return response

  执行process_response过程中,执行完after_request后,然后,执行session的save_session方法。将内存中保存在ctx.session的值取到后,json.dumps()序列化后,写入响应的cookie中(set_cookie),最后返回响应。

    def save_session(self, app, session, response):
        domain = self.get_cookie_domain(app)
        path = self.get_cookie_path(app)

        # If the session is modified to be empty, remove the cookie.
        # If the session is empty, return without setting the cookie.
        if not session:
            if session.modified:
                response.delete_cookie(
                    app.session_cookie_name,
                    domain=domain,
                    path=path
                )

            return

        # Add a "Vary: Cookie" header if the session was accessed at all.
        if session.accessed:
            response.vary.add('Cookie')

        if not self.should_set_cookie(app, session):
            return

        httponly = self.get_cookie_httponly(app)
        secure = self.get_cookie_secure(app)
        samesite = self.get_cookie_samesite(app)
        expires = self.get_expiration_time(app, session)
        val = self.get_signing_serializer(app).dumps(dict(session))
        # set_cookie将session写入响应的cookie中
        response.set_cookie(
            app.session_cookie_name,
            val,
            expires=expires,
            httponly=httponly,
            domain=domain,
            path=path,
            secure=secure,
            samesite=samesite
        )

  返回响应后,自动的调用ctx.auto_pop(error),将Local中存储的ctx对象pop掉,整个请求结束。

请求上下文的执行流程:

 上下文的执行流程

 

posted @ 2019-11-23 14:39  杨泽涛  阅读(248)  评论(0编辑  收藏  举报