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请求上下文分析(源码：request原理)
1. 导出项目的依赖
以前导出项目的依赖：pip freeze >requirements.txt 把当前解释器环境下的所有第三方依赖都导出来。
flask导出依赖，借助于第三方模块pipreqs
第三发模块引用
1.安装
pip install pipreqs
2.使用命令，导出项目依赖
pipreqs ./
# win由于编码问题会出错---使用pipreqs ./ --encoding=utf8
# mac,linux没有问题
3.项目根路径下生成
requirements.txt
2. 函数和方法
小卡片
1.方法、函数：只要会自动传值，就是方法和函数，有几个值就要传几个值，否则报错
2.普通的函数：有几个参数就要传几个参数
3.方法：绑定给对象的方法，绑定给类的方法，绑给谁，由谁来调用，就会把自身传入
4.类的绑定方法，对象可以来调用，会把自动把类传入
5.对象的绑定方法，类可以来调用，但是它就变成了普通函数，有几个值就要传几个值，就没有自动传值了
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，是不是类的对象issubclass判断一个类，是不是另一个类的子类
代码实现：
"""
# isinstance 判断一个对象，是不是类的对象
# issubclass 判断一个类，是不是另一个类的子类
"""
class Foo(object):
def fetch(self):
pass
@classmethod
def test(cls):
pass
@staticmethod
def task():
pass
a = Foo()
print(isinstance(a, Foo)) # True
print(isinstance('a', Foo)) # False
class Foo2(Foo):
pass
class Foo3():
pass
print(issubclass(Foo2, Foo)) # True
print(issubclass(Foo3, Foo)) # False
"""
MethodType检查一个对象，是不是方法
FunctionType检查一个对象，是不是函数
"""
# 1. 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
# 2.对象来调用对象的绑定方法
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
# 3.判断类外的方法是否的函数或方法
print(isinstance(add, FunctionType)) # True 就是个普通函数
print(isinstance(add, MethodType)) # False 就是个普通函数
# 4. 绑定给类的方法
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
# 5.类中静态方法
print(isinstance(Foo.task, MethodType)) # False 是普通函数
print(isinstance(obj.task, MethodType)) # False 是普通函数
print(isinstance(obj.task, 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
3.threading下的local对象
local对象是threading下的local对象。它的本质：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一部分。
在并发编程时，多个线程操作同一个变量，会出现并发安全的问题，需要加锁保证数据安全；当使用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ThreadLocal,java面试会被经常问，python没有人问
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1.进程：进程是资源分配的最小单位，一个应用程序运行，至少会开启一个进程
2.线程：线程是cpu调度的最小单位，cpu执行的最小单位
3.协程：单线程下实现并发，代码层面遇到io,自己切换代码运行
多线程出现的并发安全问题
from threading import Thread, get_ident # 线程号
import time
a=-1
def tast(arg):
global a
a = arg
# time.sleep(2) # # 我们本意是想每个线程打印自己传入的arg，但是由于sleep了， 等cpu再调度该线程执行是，lqz被改成了 9 ，所有人打印出来都是9，数据错乱了
# print('线程号--->', a)
print('线程号：%s--->'%get_ident(),a) # 引入线程号 每个线程都有线程号
for i in range(10):
t = Thread(target=tast, args=(i,))
t.start()
结果线程号：40260---> 9 线程号：3152--->9,.......,线程号：52312---> 9
利用互斥锁解决并发安全问题---同时也出现了串行问题
from threading import Thread, get_ident, Lock
import time
a = -1
lock_obj = Lock()
def task(arg):
# ....1w代码
lock_obj.acquire() # 锁住
global a
a = arg
time.sleep(2)
print('线程号：%s--->' % get_ident(), a)
lock_obj.release() # 释放锁
# 1w代码
for i in range(10):
t = Thread(target=task, args=(i,))
t.start()
#结果线程号：40260---> 0 线程号：3152---> 1,.......,线程号：52312---> 9
利用local对象，解决并发安全问题
""" 使用local对象，不会出现并发安全的问题"""
from threading import Thread,get_ident,local
import time
# 特殊的对象
local_obj = local()
def task(arg):
local_obj.arg = arg
time.sleep(2)
print('线程号：%s--->' % get_ident(), local_obj.arg)
# 虽然用的都是local_obj这个变量，但是所有线程用的都是自己的那部分数据
for i in range(10):
t = Thread(target=task,args=(i,))
t.start()
封装local对象，实现兼容线程和协程
flask中的request就是用了local,但是,它只能区分线程,不能区分协程,flask自己写了个local,兼容线程和协程
# 本质是个 {'线程id号':{arg:1},'线程id号':{arg:2},'线程id号':{arg:3}}
# {'协程id号':{arg:1},'协程id号':{arg:2},'协程id号':{arg:3}}
# 尝试导入greenlet试一下，如果导入不进来，说明根本没有用greenlet，就没有用协程，用了协程就不报错
try:
from greenlet import getcurrent as get_ident # 协程
except Exception as e:
from threading import get_ident # 线程
from threading import Thread
import time
class Local(object):
def __init__(self):
object.__setattr__(self, 'storage', {}) # 这个不会触发setattr
# self.storage={} # 它会触发 __setattr__,就会递归
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}
def __getattr__(self, k):
ident = get_ident()
return self.storage[ident][k]
local_obj = Local()
def task(arg):
local_obj.arg = arg
print(local_obj.arg)
for i in range(10):
t = Thread(target=task, args=(i,))
t.start()
4. 偏函数
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)) #9 传少了会报错
"""
如果现在只有一个参数，后面的参数，需要过一个才知道，这个时候需要借助于偏函数，先提前给他把第一参数传入，后面再传后面两个参数"""
add = partial(add,2)
....
print(add(3,4)) # 9
# 输出结果是和add(2,3,4)一样的
5. flask 整个生命执行流程---flask 1.1.41版本为例
1.app.run() #app是Flask()对象
# run_simple(host, port, self) # 请求来了，会执行 self(),self 就是app对象，app()
# app()---->会触发flask的 __call__--->return self.wsgi_app(environ, start_response)
2.def wsgi_app(self, environ, start_response)函数
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)
3.# 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()
4.# 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
5. # 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)
6.# 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__)
7.# 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")
8.#_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)
请求上下文执行流程（ctx）：
1. 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
2. 请求来了 app.__call__()---->内部执行：self.wsgi_app(environ, start_response)
3.wsgi_app()
3.1 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
3.2 执行： ctx.push()：RequestContext对象的push方法
3.2.1 push方法中中间位置有：_request_ctx_stack.push(self)，self是ctx对象
3.2.2 去_request_ctx_stack对象的类中找push方法（LocalStack中找push方法）
3.2.3 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
4. 如果在视图函数中使用request对象，比如：print(request)
4.1 会调用request对象的__str__方法，request类是：LocalProxy
4.2 LocalProxy中的__str__方法：lambda x: str(x._get_current_object())
4.2.1 内部执行self._get_current_object()
4.2.2 _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__)
4.2.3 _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)
4.2.4 所以：print(request) 实质上是在打印当此请求的request对象的__str__
5. 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
6. 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
wtforms---了解
django有forms组件，是生成前端模板、校验数据和渲染错误信息等，而flask中是使用第三方的wtforms，实现像django的forms一样的功能
使用第三方模块wtforms
1.导入，定义一个类，继承forms
2.模板中,for循环生成模板/直接使用都可
3.视图函数中，使用form校验数据
视图函数
from flask import Flask,render_template,request,redirect
from wtforms import Form,validators,widgets
from wtforms.fields import simple
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)
模板
<!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>