Python Flask上下文管理機制實例解析
前言
上下文這個概念多見于文章中,是一句話中的語境,也就是語言環(huán)境。一句莫名其妙的話出現(xiàn)會讓人不理解什么意思,如果有語言環(huán)境的說明,則會更好,這就是語境對語意的影響。
上下文是一種屬性的有序序列,為駐留在環(huán)境內(nèi)的對象定義環(huán)境。在對象的激活過程中創(chuàng)建上下文,對象被配置為要求某些自動服務(wù),如同步、事務(wù)、實時激活、安全性等等。
如在計算機中,相對于進程而言,上下文就是進程執(zhí)行時的環(huán)境。具體來說就是各個變量和數(shù)據(jù),包括所有的寄存器變量、進程打開的文件、內(nèi)存信息等??梢岳斫馍舷挛氖黔h(huán)境的一個快照,是一個用來保存狀態(tài)的對象。在程序中我們所寫的函數(shù)大都不是單獨完整的,在使用一個函數(shù)完成自身功能的時候,很可能需要同其他的部分進行交互,需要其他外部環(huán)境變量的支持,上下文就是給外部環(huán)境的變量賦值,使函數(shù)能正確運行。
請求上下文
關(guān)于WSGI
WSGI(全稱Web Server Gateway Interface),是為 Python 語言定義的Web服務(wù)器和Web應(yīng)用程序之間的一種簡單而通用的接口,它封裝了接受HTTP請求、解析HTTP請求、發(fā)送HTTP,響應(yīng)等等的這些底層的代碼和操作,使開發(fā)者可以高效的編寫Web應(yīng)用。
Flask提供了兩種上下文,一種是應(yīng)用上下文(Application Context),一種是請求上下文(Request Context)。
- RequestContext 請求上下文
- Request 請求的對象,封裝了Http請求(environ)的內(nèi)容
- Session 根據(jù)請求中的cookie,重新載入該訪問者相關(guān)的會話信息。
- AppContext 程序上下文
- g 處理請求時用作臨時存儲的對象。每次請求都會重設(shè)這個變量
- current_app 當(dāng)前激活程序的程序?qū)嵗?/li>
參見Flask上下文官方文檔 請求上下文 和 應(yīng)用上下文.
1. application 指的就是當(dāng)你調(diào)用app = Flask(__name__)創(chuàng)建的這個對象app;
2.request 指的是每次http請求發(fā)生時,WSGI server(比如gunicorn)調(diào)Flask.call()之后,在Flask對象內(nèi)部創(chuàng)建的Request對象;
3.application 表示用于響應(yīng)WSGI請求的應(yīng)用本身,request 表示每次http請求;
4.application的生命周期大于request,一個application存活期間,可能發(fā)生多次http請求,所以,也就會有多個request
生命周期
- current_app的生命周期最長,只要當(dāng)前程序?qū)嵗€在運行,都不會失效。
- Request和g的生命周期為一次請求期間,當(dāng)請求處理完成后,生命周期也就完結(jié)了
- Session就是傳統(tǒng)意義上的session了。只要它還未失效(用戶未關(guān)閉瀏覽器、沒有超過設(shè)定的失效時間),那么不同的請求會共用同樣的session。
Flask處理流程
local線程隔離對象
不用local對象的情況
from threading import Thread request = '123' class MyThread(Thread): def run(self): global request request = 'abc' print('子線程',request) #子線程 abc mythread = MyThread() mythread.start() mythread.join() print('主線程',request) #主線程 abc
如果用local對象,在每個線程中都是隔離的
from threading import Thread from werkzeug.local import Local locals = Local() locals.request = '123' class MyThread(Thread): def run(self): locals.request = 'abc' print('子線程',locals.request) #子線程 abc mythread = MyThread() mythread.start() mythread.join() print('主線程',locals.request) #主線程 123
app上下文和request上下文
應(yīng)用上下文和請求上下文都是存放在一個‘LocalStack'的棧中,和應(yīng)用app相關(guān)的操作就必須要用到應(yīng)用上下文,比如通過current_app獲取當(dāng)前的這個app的名字。和請求相關(guān)的操作就必須用到請求上下文,比如使用url_for反轉(zhuǎn)視圖函數(shù)。
在視圖函數(shù)中,不用擔(dān)心上下文的問題,因為視圖函數(shù)要執(zhí)行,name肯定是通過訪問url的方式執(zhí)行的,name這種情況下,F(xiàn)lask底層就已經(jīng)自動的幫我們把請求上年文和應(yīng)用上下文都推入到了相應(yīng)的棧中。如果想要在視圖函數(shù)外面執(zhí)行相關(guān)的操作,name就必須要手動推入相關(guān)的上下文手動推入請求上下文:推入請求上下文到棧中,會首先判斷有沒有應(yīng)用上下文,如果沒有那么就會先推入應(yīng)用上下文到棧中,然后再推入請求上下文到棧中。
app上下文
from flask import Flask,current_app app = Flask(__name__) #如果在視圖函數(shù)外部訪問,則必須手動推入一個app上下文到app上下文棧中 #第一種方法 # app_context = app.app_context() # app_context.push() # print(current_app.name) #第二種方法 with app.app_context(): print(current_app.name) #context_demo @app.route('/') def index(): # 在視圖函數(shù)內(nèi)部可以直接訪問current_app.name print(current_app.name) #context_demo return 'Hello World!' if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
request請求上下文
from flask import Flask,current_app,url_for app = Flask(__name__) #應(yīng)用上下文 #如果在視圖函數(shù)外部訪問,則必須手動推入一個app上下文到app上下文棧中 with app.app_context(): print(current_app.name) #context_demo @app.route('/') def index(): # 在視圖函數(shù)內(nèi)部可以直接訪問current_app.name print(current_app.name) #context_demo return 'Hello World!' @app.route('/list/') def my_list(): return 'my_list' # 請求上下文 with app.test_request_context(): # 手動推入一個請求上下文到請求上下文棧中 # 如果當(dāng)前應(yīng)用上下文棧中沒有應(yīng)用上下文 # 那么會首先推入一個應(yīng)用上下文到棧中 print(url_for('my_list')) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
為什么上下文需要放在棧中?
1.應(yīng)用上下文:
Flask底層是基于werkzeug,werkzeug是可以包含多個app的,所以這時候用一個棧來保存,如果你在使用app1,那么app1應(yīng)該是要在棧的頂部,如果用完了app1那么app應(yīng)該從棧中刪除,方便其他代碼使用下面的app。
2.應(yīng)用上下文:
如果在寫測試代碼,或者離線腳本的時候,我們有時候可能需要創(chuàng)建多個請求上下文,這時候就需要存放到一個棧中了。使用哪個請求上下文的時候,就把對應(yīng)的請求上下文放到棧的頂部,用完了就要把這個請求上下文從棧中移除掉。
線程隔離的g對象
g對象是在整個Flask應(yīng)用運行期間都是可以使用的,并且它也是跟request一樣是線程隔離的。這個對象是專門用來存儲開發(fā)者自定義的一些數(shù)據(jù),方便在整個Flask程序中都可以使用。一般使用就是,將一些經(jīng)常會用到的數(shù)據(jù)綁定到上面,以后就直接從g上面取就可以了,而不是通過傳參的形式,這樣更加方便。
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