Flask - 请求处理流程和上下文源码分析
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Flask - 请求处理流程和上下文
镇楼图:
shell
WSGI
WSGI(全称Web Server Gateway Interface)，是为 Python 语言定义的Web服务器和Web应用程序之间的一种简单而通用的接口，它封装了接受HTTP请求、解析HTTP请求、发送HTTP，响应等等的这些底层的代码和操做，使开发者能够高效的编写Web应用。
一个简单的使用WSGI的App例子：flask
def application(environ, start_response):
start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])
return [b'<h1>Hello, I Am WSGI!</h1>']
environ: 一个包含所有HTTP请求信息的字典，由WSGI Server解包HTTP请求生成。浏览器
start_response: 一个WSGI Server提供的函数，调用能够发送响应的状态码和HTTP报文头， 函数在返回前必须调用一次start_response()。服务器
application()应当返回一个能够迭代的对象(HTTP正文)。cookie
application()函数由WSGI Server直接调用和提供参数。session
Python内置了一个WSGIREF的WSGI Server，不过性能不是很好，通常只用在开发环境。能够选择其余的如Gunicorn。数据结构
WSGI Server 和 App交互图:app
Flask的上下文对象及源码解析
Flask有两种Context(上下文)，分别是ide
1.RequestContext 请求上下文
Request 请求的对象，封装了Http请求(environ)的内容
Session 根据请求中的cookie，从新载入该访问者相关的会话信息。
2.AppContext 程序上下文
g 处理请求时用做临时存储的对象。每次请求都会重设这个变量
current_app 当前激活程序的程序实例
Flask处理请求流程:
0. 请求入口
if __name__ == '__main__':
app.run()
.
def run(self, host=None, port=None, debug=None,
load_dotenv=True, **options):
# Change this into a no-op if the server is invoked from the
# command line. Have a look at cli.py for more information.
if os.environ.get('FLASK_RUN_FROM_CLI') == 'true':
from .debughelpers import explain_ignored_app_run
explain_ignored_app_run()
return
if get_load_dotenv(load_dotenv):
cli.load_dotenv()
# if set, let env vars override previous values
if 'FLASK_ENV' in os.environ:
self.env = get_env()
self.debug = get_debug_flag()
elif 'FLASK_DEBUG' in os.environ:
self.debug = get_debug_flag()
# debug passed to method overrides all other sources
if debug is not None:
self.debug = bool(debug)
_host = '127.0.0.1'
_port = 5000
server_name = self.config.get('SERVER_NAME')
sn_host, sn_port = None, None
if server_name:
sn_host, _, sn_port = server_name.partition(':')
host = host or sn_host or _host
port = int(port or sn_port or _port)
options.setdefault('use_reloader', self.debug)
options.setdefault('use_debugger', self.debug)
options.setdefault('threaded', True)
cli.show_server_banner(self.env, self.debug, self.name, False)
from werkzeug.serving import run_simple
try:
run_simple(host, port, self, **options)
finally:
# reset the first request information if the development server
# reset normally. This makes it possible to restart the server
# without reloader and that stuff from an interactive shell.
self._got_first_request = False
.
def __call__(self, environ, start_response):
"""The WSGI server calls the Flask application object as the
WSGI application. This calls :meth:`wsgi_app` which can be
wrapped to applying middleware."""
return self.wsgi_app(environ, start_response)
首先每次请求进来以后,对于每次请求进来以后，都会执行Flask类实例的__call__方法, 用来返回实例化的类 return self.wsgi_app(environ, start_response)
而后在上下文中, 要完成的操做是:
对原生请求进行封装，生成视图函数可操做的request对象
获取请求中的cookie信息，生成Session对象
执行预处理函数和视图函数
返回响应结果
如下为上下文源码，后续对各部分代码进行分别阐述:
def wsgi_app(self, environ, start_response):
# 生成 ctx.request , request.session，请求上下文,即请求先关的数据都封装到了 ctx这个对象中去
ctx = self.request_context(environ)
error = None
try:
try:
# 将ctx入栈，可是内部也将应用上下文入栈
ctx.push()
# 对请求的url进行视图函数的匹配，执行视图函数，返回响应信息(cookie)
response = self.full_dispatch_request()
except Exception as e:
# 若发生错误将错误信息最为相应信息进行返回
error = e
response = self.handle_exception(e)
except:
error = sys.exc_info()[1]
raise
# 封装响应信息
return response(environ, start_response)
finally:
if self.should_ignore_error(error):
error = None
# 出栈，删除本次请求的相关信息
ctx.auto_pop(error)
1.请求上下文对象的建立
# 生成 ctx.request , request.session，请求上下文,即请求先关的数据都封装到了 ctx这个对象中去 ctx = self.request_context(environ)
生成RequestContext类实例，该实例包含了本次请求的request和Session信息
def request_context(self, environ):
return RequestContext(self, environ)
对生成的类实例进行初始化，而且将传入的原生请求信息environ封装值Request类实例中。此时，request为封装以后的Request实例，Session为None
class RequestContext(object):
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
self._after_request_functions = []
self.match_request()
request_class = Request
2. 将请求上下文和应用上下文入栈
将ctx入栈，可是内部也将应用上下文入栈
ctx.push()
def push(self):
# 获取到的 top == ctx
top = _request_ctx_stack.top
if top is not None and top.preserved:
top.pop(top._preserved_exc)
# Before we push the request context we have to ensure that there
# is an application context.
"""
_request_ctx_stack 和 _app_ctx_stack 都是 Local 类的实例
"""
# 获取 应用上下文的栈顶元素，获得 app_ctx
app_ctx = _app_ctx_stack.top
if app_ctx is None or app_ctx.app != self.app:
# self.app == Fask()
# 获得 一个 AppContext类的实例对象，获得一个 应用上下文对象 app_ctx，此时 app_ctx拥有如下属性: app_ctx.app = app, app_ctx.g = app.app_ctx_globals_class()
app_ctx = self.app.app_context()
# 将 app_ctx 入栈,应用上下文入栈
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()
# self 指的是 ctx，即将ctx入栈，即 _request_ctx_stack._local.stack = [ctx]。请求上下文入栈
_request_ctx_stack.push(self)
# 因为每次请求都会初始化建立你ctx，所以session都为None
if self.session is None:
# SecureCookieSessionInterface()
# session_interface = SecureCookieSessionInterface(),即session_interface就是一个SecureCookieSessionInterface类的实例对象
session_interface = self.app.session_interface
# 第一次访问：生成一个 字典(容器) 返回至 self.session
self.session = session_interface.open_session(
self.app, self.request
)
if self.session is None:
self.session = session_interface.make_null_session(self.app)
首先，应用上下文入栈，这里很少作解释说明，其执行流程与请求上下文相同，请参考下文对与请求上下文的入栈流程分析。
其次，请求上下文入栈。执行 _request_ctx_stack.push(self) ，咱们先看看 _request_ctx_stack 是什么。由 _request_ctx_stack = LocalStack() 可知 _request_ctx_stack 是 LocalStack 类实例对象，进入 LocalStack 的构造方法中
def __init__(self):
self._local = Local()
即在类实例化过程当中，为 _request_ctx_stack 实例对象建立 _local 属性，该属性的值是 Local类实例，进入其构造方法中，在该方法中为每个 Local 类实例建立 __storage__ 和 __ident_func__ 属性：
class Local(object):
__slots__ = ('__storage__', '__ident_func__')
def __init__(self):
object.__setattr__(self, '__storage__', {})
object.__setattr__(self, '__ident_func__', get_ident)
至此，完成了对 _request_ctx_stack实例对象建立的流程分析，可是须要注意的是，该实例对象并非在每次请求以后才建立完成的，而是在flask项目启动以后就会被当即建立，该对象对于每次的请求都会调用该对象的push方法进行请求上下文的入栈，也就是说 _request_ctx_stack 是一个单例对象，该单例对象能够在任何的地方被调用，其余的单例对象还有：
"""
注意：
在项目启动以后，global里的代码就已经执行完毕，并且也只会执行一次，所以这里面的变量是针对全部请求所使用的，可是根据不一样线程id用来存放各自的值
"""
# 生成 请求上下文栈对象，将请求上下文对象 ctx 保存到 _request_ctx_stack._local.stack = [ctx]中
_request_ctx_stack = LocalStack()
# 生成应用上下文栈对象，将应用上下文对象 app_ctx 保存到 _app_ctx_stack._local.stack = [app_ctx]中
_app_ctx_stack = LocalStack()
# current_app.__local = app
current_app = LocalProxy(_find_app)
# 获取ctx.request
request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'request'))
# 获取 ctx.session
session = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'session'))
# 维护这次请求的一个全局变量，其实就是一个字典
g = LocalProxy(partial(_lookup_app_object, 'g'))
对于以上的单例对象，在项目启动以后被建立，在项目中止后被销毁，与请求是否进来无任何关系。如今咱们知道了 _request_ctx_stack 的建立流程，咱们返回以前对请求上下文的入栈操做 _request_ctx_stack.push(self) （self指的是ctx），进入push方法：
def push(self, obj):
# obj == ctx
"""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
在上述流程中，首先使用反射获取 _request_ctx_stack._local.stack 的值，也就是获取请求栈的值。项目刚启动，在第一次请求进来以前，请求栈的为空，则代码继续向下执行将当前请求的ctx追加至请求栈中，而且返回请求栈的值。这里着重说一下入栈以前的流程和入栈以后的数据结构：执行 self._local.stack = rv = [] ，会调用 Local 类的 setattr 方法
def __setattr__(self, name, value):
ident = self.__ident_func__()
storage = self.__storage__
try:
storage[ident][name] = valueexcept KeyError:
storage[ident] = {name: value}
self.__ident_func__()为获取当前这次请求的协程id或者线程id， self.__storage__为一个字典对象，在项目启动后的第一个请求进来以后会发生 storage[ident][name] = value 的异常错误，抛出异常被下面捕获，所以执行 storage[ident] = {name: value} (以这次协程id或线程id为key，该key的value为一个字典，在字典中存储一个键值对"stack":[ctx]),即此数据结构为：
_request_ctx_stack._local.stack={
线程id或协程id: {
'stack': [ctx]
}
}
同时， self._local.stack = [ctx]。至此，完成请求上下文的入栈操做，应用上下文与请求上下文的入栈流程相同，这里不在赘述。至此完成了请求入栈的操做，咱们须要知道在上述过程当中使用到的四个类： RequestContext (请求上下文类，实例对象ctx中包含了request，Session两个属性)、 Request (对请求的元信息environ进行封装)、 LocalStack(使用该类实例对象 _request_ctx_stack ,维护请求上下文对象ctx的入栈和出栈操做，至关于请求上下文对象的管理者)、 Local (堆栈类，真正存放请求上下文的类)，若是你仍是对着几个类关系仍是不明白，请看我为你准备的图：
返回 wsgi_app 函数，继续向下执行 response = self.full_dispatch_request() 函数
3.根据请求的URl执行响应的视图函数,返回执行结果
response = self.full_dispatch_request()
def full_dispatch_request(self):
# 将 _got_first_request = True，依次执行定义的 before_first_request 函数
self.try_trigger_before_first_request_functions()
try:
# 触发 request_started 信号
request_started.send(self)
# 执行钩子函数：before_request,before_first_request
rv = self.preprocess_request()
# 若是执行的before_request,before_first_request函数没有返回值，则继续执行视图函数。如有返回值，则不执行视图函数
if rv is None:
# 执行此url对应的别名的视图函数并执行该函数，返回视图函数的返回值，获得相应信息
rv = self.dispatch_request()
except Exception as e:
# 若是发生错误，则将异常信息做为返回值进行返回
rv = self.handle_user_exception(e)
# 封装返回信息并返回，包括 session
return self.finalize_request(rv)
将请求上下文和应用上下文入栈
在函数的内部首先执行预处理函数再执行视图函数，返回预处理函数或视图函数的返回值至浏览器。
返回 wsgi_app 函数中，继续向下执行 ctx.auto_pop(error) 函数，完成对请求上下文和应用上下文的出栈操做：
def auto_pop(self, exc):
if self.request.environ.get('flask._preserve_context') or \
(exc is not None and self.app.preserve_context_on_exception):
self.preserved = True
self._preserved_exc = exc
else:
self.pop(exc)
.
def pop(self, exc=_sentinel):
"""Pops the request context and unbinds it by doing that. This will
also trigger the execution of functions registered by the
:meth:`~flask.Flask.teardown_request` decorator.
.. versionchanged:: 0.9
Added the `exc` argument.
"""
app_ctx = self._implicit_app_ctx_stack.pop()
try:
clear_request = False
if not self._implicit_app_ctx_stack:
self.preserved = False
self._preserved_exc = None
if exc is _sentinel:
exc = sys.exc_info()[1]
self.app.do_teardown_request(exc)
# If this interpreter supports clearing the exception information
# we do that now. This will only go into effect on Python 2.x,
# on 3.x it disappears automatically at the end of the exception
# stack.
if hasattr(sys, 'exc_clear'):
sys.exc_clear()
request_close = getattr(self.request, 'close', None)
if request_close is not None:
request_close()
clear_request = True
finally:
# 请求上下文出栈
rv = _request_ctx_stack.pop()
# get rid of circular dependencies at the end of the request
# so that we don't require the GC to be active.
if clear_request:
rv.request.environ['werkzeug.request'] = None
# Get rid of the app as well if necessary.
if app_ctx is not None:
# 应用上下文出栈
app_ctx.pop(exc)
assert rv is self, 'Popped wrong request context. ' \
'(%r instead of %r)' % (rv, self)
.
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:
# 获取并删除列表中的第一个元素，同时返回该元素
return stack.pop()
stack获取到的是请求栈或应用栈的列表，栈的长度为1，则进入 elif 控制语句中，首先执行 release_local(self._local) ：
def release_local(local):
local.__release_local__()
local=self._local ，即执行 Local 类的 __release_local__方法，进入该方法：
def __release_local__(self):
# 将 self.__storage__ 所维护的字典中删除当前协程或线程id为key的元素
self.__storage__.pop(self.__ident_func__(), None)
从上面的语句中能够很明显看出，要执行的操做就是将以当前协程或线程id为key的元素从字典 self.__storage__ 中删除，返回至pop函数中的elif控制语句，最终将列表中的最后一个元素返回。注意，最终 _request_ctx_stack._local 的请求栈和应用栈列表中至少会存在一个元素。
感谢博主(http://www.javashuo.com/article/p-qljjpqtc-w.html) 对本文的大力支持!!!
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