请求上下文分析、信号、flask-script
目录
1 请求上下文分析（源码：request原理）
1.1 导出项目的依赖
# 之前 pip freeze >requirments.txt 把当前解释器环境下的所有第三方依赖都导出来
# 使用第三方模块，更精确的导出依赖 pipreqs
第一步：安装 pip3 install pipreqs
第二步：使用命令，导出项目依赖 pipreqs ./
-win由于编码问题会出错：pipreqs ./ --encoding=utf8
-mac，linx没有问题
第三步：就会在项目根路径下生成：requirements.txt
1.2 函数和方法
# 只要会自动传值，就是方法，函数，有几个值就要传几个值，否则报错
# 函数就是普通的函数，有几个参数就要传几个参数
# 方法：绑定给对象的方法，绑定给类的方法，绑定给谁的，由谁来调用，会自动把自身传入
# 类的绑定方法，对象可以来调用，会自动把类传入
# 对象的绑定方法，类可以来调用？ 类可以调用，但是它就变成了普通函数，有几个值，就要传几个值，没有自动传值了
# MethodType检查一个对象，是不是方法
# FunctionType检查一个对象，是不是函数
# isinstance 判断一个对象，是不是一个类的对象
# issubclass 判断一个类，是不是另一个类的子类
from types import MethodType, FunctionType
class Foo(object):
def fetch(self):
pass
@classmethod
def test(cls):
pass
@staticmethod
def test1():
pass
# a=Foo()
# print(isinstance(a,Foo))
# print(isinstance('a',Foo))
#
# class Foo2(Foo):
# pass
# class Foo3():
# pass
# print(issubclass(Foo2,Foo))
# print(issubclass(Foo3,Foo))
def add():
pass
# 类来调用对象的绑定方法，
print(isinstance(Foo.fetch, MethodType)) # False 类来调用对象的绑定方法，该方法就变成了普通函数
obj = Foo()
print(isinstance(obj.fetch, MethodType)) # True 对象来调用自己的绑定方法，fetch就是方法
print(isinstance(Foo.fetch, FunctionType)) # True 类来调用对象的绑定方法，该方法就变成了普通函数
print(isinstance(add, FunctionType)) # True 就是个普通函数
print(isinstance(add, MethodType)) # False 就是个普通函数
print(isinstance(Foo.test, MethodType)) # True test 是绑定给类的方法，类来调用，就是方法
print(isinstance(obj.test, MethodType)) # True 对象调用类的绑定方法，还是方法
print(isinstance(Foo.test1, MethodType)) # False 是普通函数
print(isinstance(obj.test1, MethodType)) # False 是普通函数
print(isinstance(obj.test1, FunctionType)) # True，静态方法，就是普通函数，对象和类都可以调用，有几个值就传几个值
1.3 threading.local对象
# local 对象
# 并发编程时，多个线程操作同一个变量，会出现并发安全的问题，咱们需要加锁
# 使用local对象，多线程并发操作时，不需要加锁，不会出现数据错乱threading.local
# 其他语言中也有这个东西ThreadLocal，java中面试会被经常问到，python没人问
# 本质原理：
多个线程修改同一个数据，复制多份变量给每个线程用,为每个线程开辟一块空间进行数据存储
每个线程操作自己的那部分数据
1.4 偏函数
# 可以提前传值
from functools import partial
def add(a,b,c):
return a+b+c
# print(add(2,3,4)) # 传少了报错
# 现在只有一个参数，后面的俩参数，需要过一会才知道
# 借助于偏函数，先提前给他把第一个参数传入，后面知道了后面俩参数，再传后面俩
add=partial(add,2)
#
# # 干了很多事
#
print(add(3,4))
1.5 flask 整个生命执行流程（1.1.4版本为例）
# 请求来了---》app()----->Flask.__call__--->self.wsgi_app(environ, start_response)
def wsgi_app(self, environ, start_response):
# environ:http请求拆成了字典
# ctx对象：RequestContext类的对象，对象里有：当次的requets对象，app对象，session对象
ctx = self.request_context(environ)
error = None
try:
try:
#ctx RequestContext类 push方法
ctx.push()
# 匹配成路由后，执行视图函数
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)
# RequestContext :ctx.push
def push(self):
# _request_ctx_stack = LocalStack() ---》push(ctx对象)--》ctx:request，session，app
_request_ctx_stack.push(self)
#session相关的
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)
# 路由匹配相关的
if self.url_adapter is not None:
self.match_request()
# LocalStack() push --->obj 是ctx对象
def push(self, obj):
#self._local _local 就是咱们刚刚自己写的Local的对象---》LocalStack的init初始化的_local---》self._local = Local()---》Local对象可以根据线程协程区分数据
rv = getattr(self._local, "stack", None)
# 一开始没有值
if rv is None:
rv = []
self._local.stack = rv # self._local.stack 根据不同线程用的是自己的数据
rv.append(obj) # self._local.stack.append(obj)
# {'线程id号'：{stack：[ctx]},'线程id号2'：{stack：[ctx]}}
return rv
# 再往后执行，就会进入到路由匹配，执行视图函数
# request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, "request"))
# LocalProxy 代理类---》method---》代理类去当前线程的stack取出ctx，取出当时放进去的request
视图函数中：print(request.method)
# print(request) 执行LocalProxy类的__str__方法
# request.method 执行LocalProxy类的__getattr__
def __getattr__(self, name): #name 是method
# self._get_current_object() 就是当次请求的request
return getattr(self._get_current_object(), name)
# LocalProxy类的方法_get_current_object
def _get_current_object(self):
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__)
# self.__local 是在 LocalProxy 类实例化的时候传入的local
# 在这里实例化的：request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, "request"))
# local 是 partial(_lookup_req_object, "request")
#_lookup_req_object ，name=request
def _lookup_req_object(name):
top = _request_ctx_stack.top # 取出了ctx，是当前线程的ctx
if top is None:
raise RuntimeError(_request_ctx_err_msg)
return getattr(top, name) #从ctx中反射出request，当次请求的request
请求上下文执行流程（ctx）：
-0 flask项目一启动，有6个全局变量
-_request_ctx_stack：LocalStack对象
-_app_ctx_stack ：LocalStack对象
-request ： LocalProxy对象
-session ： LocalProxy对象
-1 请求来了 app.__call__()---->内部执行：self.wsgi_app(environ, start_response)
-2 wsgi_app()
-2.1 执行：ctx = self.request_context(environ)：返回一个RequestContext对象，并且封装了request(当次请求的request对象)，session,flash,当前app对象
-2.2 执行： ctx.push()：RequestContext对象的push方法
-2.2.1 push方法中中间位置有：_request_ctx_stack.push(self)，self是ctx对象
-2.2.2 去_request_ctx_stack对象的类中找push方法（LocalStack中找push方法）
-2.2.3 push方法源码：
def push(self, obj):
#通过反射找self._local,在init实例化的时候生成的：self._local = Local()
#Local()，flask封装的支持线程和协程的local对象
# 一开始取不到stack，返回None
rv = getattr(self._local, "stack", None)
if rv is None:
#走到这，self._local.stack=[],rv=self._local.stack
self._local.stack = rv = []
# 把ctx放到了列表中
#self._local={'线程id1':{'stack':[ctx,]},'线程id2':{'stack':[ctx,]},'线程id3':{'stack':[ctx,]}}
rv.append(obj)
return rv
-3 如果在视图函数中使用request对象，比如：print(request)
-3.1 会调用request对象的__str__方法，request类是：LocalProxy
-3.2 LocalProxy中的__str__方法：lambda x: str(x._get_current_object())
-3.2.1 内部执行self._get_current_object()
-3.2.2 _get_current_object()方法的源码如下：
def _get_current_object(self):
if not hasattr(self.__local, "__release_local__"):
#self.__local() 在init的时候，实例化的，在init中：object.__setattr__(self, "_LocalProxy__local", local)
# 用了隐藏属性
#self.__local 实例化该类的时候传入的local（偏函数的内存地址：partial(_lookup_req_object, "request")）
#加括号返回，就会执行偏函数，也就是执行_lookup_req_object，不需要传参数了
#这个地方的返回值就是request对象(当此请求的request，没有乱)
return self.__local()
try:
return getattr(self.__local, self.__name__)
except AttributeError:
raise RuntimeError("no object bound to %s" % self.__name__)
-3.2.3 _lookup_req_object函数源码如下：
def _lookup_req_object(name):
#name是'request'字符串
#top方法是把第二步中放入的ctx取出来，因为都在一个线程内，当前取到的就是当次请求的ctx对象
top = _request_ctx_stack.top
if top is None:
raise RuntimeError(_request_ctx_err_msg)
#通过反射，去ctx中把request对象返回
return getattr(top, name)
-3.2.4 所以：print(request) 实质上是在打印当此请求的request对象的__str__
-4 如果在视图函数中使用request对象，比如：print(request.method):实质上是取到当次请求的reuquest对象的method属性
-5 最终，请求结束执行： ctx.auto_pop(error)，把ctx移除掉
其他的东西：
-session:
-请求来了opensession
-ctx.push()---->也就是RequestContext类的push方法的最后的地方：
if self.session is None:
#self是ctx，ctx中有个app就是flask对象， self.app.session_interface也就是它：SecureCookieSessionInterface()
session_interface = self.app.session_interface
self.session = session_interface.open_session(self.app, self.request)
if self.session is None:
#经过上面还是None的话，生成了个空session
self.session = session_interface.make_null_session(self.app)
-请求走了savesession
-response = self.full_dispatch_request() 方法内部：执行了before_first_request，before_request，视图函数，after_request，savesession
-self.full_dispatch_request()---->执行：self.finalize_request(rv)-----》self.process_response(response)----》最后：self.session_interface.save_session(self, ctx.session, response)
-请求扩展相关
before_first_request，before_request，after_request依次执行
-flask有一个请求上下文，一个应用上下文
-ctx:
-是：RequestContext对象:封装了request和session
-调用了：_request_ctx_stack.push(self)就是把：ctx放到了那个位置
-app_ctx:
-是：AppContext(self) 对象：封装了当前的app和g
-调用 _app_ctx_stack.push(self) 就是把：app_ctx放到了那个位置
-g是个什么鬼？
专门用来存储用户信息的g对象，g的全称的为global
g对象在一次请求中的所有的代码的地方，都是可以使用的
-代理模式
-request和session就是代理对象，用的就是代理模式
2 wtforms（了解）
# django 有forms组件
- 生成前端模板
- 校验数据
- 渲染错误信息
# flask 中使用第三方的wtforms 实现像django的forms一样的功能
- 第一步：导入，定义一个类，继承forms
-第二步：模板中， for循环生成模板
-第三步：视图函数中，使用form校验数据
# py代码
from flask import Flask, render_template, request, redirect
from wtforms import Form
from wtforms.fields import simple
from wtforms import validators
from wtforms import widgets
app = Flask(__name__, template_folder='templates')
app.debug = True
class LoginForm(Form):
# 字段（内部包含正则表达式）
name = simple.StringField(
label='用户名',
validators=[
validators.DataRequired(message='用户名不能为空.'),
validators.Length(min=6, max=18, message='用户名长度必须大于%(min)d且小于%(max)d')
],
widget=widgets.TextInput(), # 页面上显示的插件
render_kw={'class': 'form-control'}
)
# 字段（内部包含正则表达式）
pwd = simple.PasswordField(
label='密码',
validators=[
validators.DataRequired(message='密码不能为空.'),
validators.Length(min=8, message='用户名长度必须大于%(min)d'),
validators.Regexp(regex="^(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z])(?=.*\d)(?=.*[$@$!%*?&])[A-Za-z\d$@$!%*?&]{8,}",
message='密码至少8个字符，至少1个大写字母，1个小写字母，1个数字和1个特殊字符')
],
widget=widgets.PasswordInput(),
render_kw={'class': 'form-control'}
)
@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():
if request.method == 'GET':
form = LoginForm()
return render_template('login.html', form=form)
else:
form = LoginForm(formdata=request.form)
if form.validate():
print('用户提交数据通过格式验证，提交的值为：', form.data)
else:
print(form.errors)
return render_template('login.html', form=form)
if __name__ == '__main__':
app.run()
# html代码
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
</head>
<body>
<h1>登录</h1>
<form method="post" novalidate>
<p>{{form.name.label}}： {{form.name}} {{form.name.errors[0] }}</p>
<p>{{form.pwd.label}} {{form.pwd}} {{form.pwd.errors[0] }}</p>
<input type="submit" value="提交">
</form>
</body>
</html>
# 1 导出项目依赖 pipreqs
# 2 函数和方法的区别
# 3 local对象
-并发编程中的一个对象，它可以保证多线程并发访问数据安全
-本质原理是：不同的线程，操作的是自己的数据
-不支持协程
# 4 自己定义local，支持线程和协程
# 注意点一：
try:
# 只要解释器没有装greenlet，这句话就会报错
# 一旦装了，有两种情况，使用了协程和没用协程，无论使用不使用，用getcurrent都能拿到协程id号
from greenlet import getcurrent as get_ident
except Exception as e:
from threading import get_ident
# 注意点二：重写类的 __setattr__和__getattr__
对象.属性 取值 不存在会触发 __getattr__
对象.属性 设置值 不存在时会触发 __setattr__
# 注意点三：由于重写了__setattr__和__getattr__
类内部使用 self.storage 会递归
使用类调用对象的方法，它就是普通函数，有几个值传几个值
object.__setattr__(self, 'storage', {})
等同于：self.storage={}
等价于：setattr(self,'storage', {}) 会递归
# 5 flask是如何实现这个local类的
def __setattr__(self, name, value):
ident = self.__ident_func__()
storage = self.__storage__
try:
storage[ident][name] = value
except KeyError:
storage[ident] = {name: value}
def __getattr__(self, name):
try:
return self.__storage__[self.__ident_func__()][name]
except KeyError:
raise AttributeError(name)
def __getattr__(self, k):
ident = get_ident()
return self.storage[ident][k]
def __setattr__(self, k, v):
ident = get_ident() #如果用协程，这就是协程号，如果是线程，这就是线程号
if ident in self.storage: #{'协程id号':{arg:1},'协程id号':{arg:2},'协程id号':{arg:3}}
self.storage[ident][k] = v
else:
self.storage[ident] = {k: v}
# 6 偏函数 ：提前传值，返回一个对象，后期可以调用这个对象，传入后续的值
# 7 请求上下文源码分析(ctx 对象)，整个flask的执行流程
-一旦请求来了----》会执行 Flask类的对象app()---》触发Flask __call__--->self.wsgi_app(environ, start_response)
-Flask类wsgi_app 方法 大约 2417行
def wsgi_app(self, environ, start_response):
#1 返回了一个ctx，请求上下文对象，RequestContext 的对象，里面有session，request
ctx = self.request_context(environ)
try:
try:
# 2 ctx.push---->RequestContext的push---》382行
# _request_ctx_stack.push(self)--self是ctx---》是全局变量
# 是LocalStack()的对象
ctx.push()
# 匹配路由执行视图函数，请求扩展
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
# 把结果返回给wsgi服务器
return response(environ, start_response)
finally:
if self.should_ignore_error(error):
error = None
# 把当前放进去的ctx剔除，当次请求结束了
ctx.auto_pop(error)
-是LocalStack()的对象 的push ，传入了ctx
def push(self, obj):
# self._local是 Flask自己定义的兼容线程和协程的Local
#self._local中反射 stack，会根据不同线程或协程，返回不同线程的stack
#rv是None的
rv = getattr(self._local, "stack", None)
if rv is None:
# rv=[]
# self._local.stack=rv
#self._local={'协程id号1':{stack:[]},'协程id号2':{stack:[]}}
self._local.stack = rv = []
rv.append(obj)
#self._local={'协程id号1':{stack:[ctx,]},'协程id号2':{stack:[]}}
return rv
- 在视图函数中:request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, "request"))
-print(request.method) # 执行requets对象的 __getattr__
-LocalProxy的__getattr__-->核心：
-return getattr(self._get_current_object(), name)
-self._get_current_object() 是 ctx中的真正request对象，那method，自如就拿到当次请求的method
-def _get_current_object(self):
if not hasattr(self.__local, "__release_local__"):
#object.__setattr__(self, "_LocalProxy__local", local)，初始化传入的
# local 是 partial(_lookup_req_object, "request")
#
# getattr(_lookup_req_object('request'), 'method')
# getattr(当次请求的reuqest, 'method')
return self.__local() # self中的 __local,隐藏属性
try:
return getattr(self.__local, self.__name__)
except AttributeError:
raise RuntimeError("no object bound to %s" % self.__name__)
-def _lookup_req_object(name):
# 这里把当前线程下 的ctx取出来了
top = _request_ctx_stack.top
if top is None:
raise RuntimeError(_request_ctx_err_msg)
return getattr(top, name) # 去ctx中反射request，返回的就是当次请求的requets
# django flask 同步框架，部署的时候，使用uwsgi部署，uwsgi是进程线程架构，并发量不高
# 可以通过uwsgi+gevent，部署成异步程序
1 信号
# Flask框架中的信号基于blinker（安装这个模块），其主要就是让开发者可是在flask请求过程中定制一些用户行为 flask 和django都有
#观察者模式，又叫发布-订阅(Publish/Subscribe) 23 种设计模式之一
pip3.8 install blinker
# 信号：signial 翻译过来的，并发编程中学过 信号量Semaphore
# 比如：用户表新增一条记录，就记录一下日志
-方案一：在每个增加后，都写一行代码 ---》后期要删除，比较麻烦
-方案二：使用信号，写一个函数，绑定内置信号，只要程序执行到这，就会执行这个函数
# 内置信号： flask少一些，django多一些
request_started = _signals.signal('request-started') # 请求到来前执行
request_finished = _signals.signal('request-finished') # 请求结束后执行
before_render_template = _signals.signal('before-render-template') # 模板渲染前执行
template_rendered = _signals.signal('template-rendered') # 模板渲染后执行
got_request_exception = _signals.signal('got-request-exception') # 请求执行出现异常时执行
request_tearing_down = _signals.signal('request-tearing-down') # 请求执行完毕后自动执行（无论成功与否）
appcontext_tearing_down = _signals.signal('appcontext-tearing-down')# 应用上下文执行完毕后自动执行（无论成功与否）
appcontext_pushed = _signals.signal('appcontext-pushed') # 应用上下文push时执行
appcontext_popped = _signals.signal('appcontext-popped') # 应用上下文pop时执行
message_flashed = _signals.signal('message-flashed') # 调用flask在其中添加数据时，自动触发
# 使用内置信号的步骤
1 写一个函数
2 绑定内置信号
3 等待被触发
# 自定义信号
# 1 定义出信号
session_set = _signals.signal('session_set')
# 2 写一个函数
def test1(*args, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
print('session设置值了')
# 3 绑定自定义的信号
# session_set.connect(test1)
# 4 触发信号的执行(咱们做)
# session_set.send('lqz') # 触发信号执行
# django中使用信号
https://www.cnblogs.com/liuqingzheng/articles/9803403.html
1.2 django信号
Model signals
pre_init # django的modal执行其构造方法前，自动触发
post_init # django的modal执行其构造方法后，自动触发
pre_save # django的modal对象保存前，自动触发
post_save # django的modal对象保存后，自动触发
pre_delete # django的modal对象删除前，自动触发
post_delete # django的modal对象删除后，自动触发
m2m_changed # django的modal中使用m2m字段操作第三张表（add,remove,clear）前后，自动触发
class_prepared # 程序启动时，检测已注册的app中modal类，对于每一个类，自动触发
Management signals
pre_migrate # 执行migrate命令前，自动触发
post_migrate # 执行migrate命令后，自动触发
Request/response signals
request_started # 请求到来前，自动触发
request_finished # 请求结束后，自动触发
got_request_exception # 请求异常后，自动触发
Database Wrappers
connection_created # 创建数据库连接时，自动触发
# django中使用内置信号
1 写一个函数
def callBack(*args, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
2 绑定信号
#方式一
post_save.connect(callBack)
# 方式二
from django.db.models.signals import pre_save
from django.dispatch import receiver
@receiver(pre_save)
def my_callback(sender, **kwargs):
print("对象创建成功")
print(sender)
print(kwargs)
3 等待触发
2 flask-script
# django中，有命令
python manage.py runserver
。。。
#flask启动项目，像djagno一样，通过命令启动
Flask==2.2.2
Flask_Script==2.0.3
#借助于：flask-script 实现
-安装：pip3.8 install flask-script
-修改代码：
from flask_script import Manager
manager=Manager(app)
manager.run()
-用命令启动
python manage.py runserver
# 自定制命令
#1 简单自定制命令
@manager.command
def custom(arg):
# 命令的代码，比如：初始化数据库， 有个excel表格，使用命令导入到mysql中
print(arg)
#2 复杂一些的自定制命令
@manager.option('-n', '--name', dest='name')
@manager.option('-u', '--url', dest='url')
def cmd(name, url):
# python run.py cmd -n lqz -u xxx
# python run.py cmd --name lqz --url uuu
print(name, url)
# django 中如何自定制命令
