Flask之上下文管理 知识储备之问题情境: request中的参数: 单进程单线程 单进程多线程-->reqeust 会因为多个请求,数据发生错乱.--->可以基于threading.local对象 单进程单线程(多协程)threading.local对象做不到(因为一个线程下多个协程同享一个线程的资源) 解决办法: ​ 自定义类似threading.local对象(支持协程)---保证多协程下数据的安全 先来看一下下面这段代码(支持多线程): # -*- coding: utf-8 -*-…

threading.local 面向对象相关: setattr/getattr class Foo(object): pass obj = Foo() obj.x1 = 123 # object.__setattr__(obj,'x1',123) print(obj.x1) # object.__getattr__(obj,'x1') Local类的模拟 简易版 class Local(object): def __init__(self): # self.storage = {} object…

为什么用threading.local? 我们都知道线程是由进程创建出来的,CPU实际执行的也是线程,那么线程其实是没有自己独有的内存空间的,所有的线程共享进程的资源和空间,共享就会有冲突,对于多线程对同一块数据处理的冲突问题,一个办法就是加互斥锁,另一个办法就是利用threading.local threading.local 实现的的基本思路: 给一个进程中的多个线程开辟独立的空间来分别保存它们的值.这样它就不会更改全局变量了. 情况一,开多个线程更改全局变量,然后每次线程打印全局变量的值…

前引 在了解flask上下文管理机制之前,先来一波必知必会的知识点. 面向对象双下方法 首先,先来聊一聊面向对象中的一些特殊的双下划线方法,比如__call__.__getattr__系列.__getitem__系列. __call__ 这个方法相信大家并不陌生,在单例模式中,我们可能用到过,除此之外,还想就没有在什么特殊场景中用到了.我们往往忽视了它一个很特殊的用法:对象object+()或者类Foo()+()这种很特殊的用法.在Flask上下文管理中,入口就是使用了这种方式. __getit…

一.一些python的知识 1.偏函数 def add(x, y, z): print(x + y + z) # 原本的写法:x,y,z可以传任意数字 add(1,2,3) # 如果我要实现一个功能,这三个数中,其中一个数必须是3 # 我们就可以使用偏函数来帮着我们传参 from functools import partial # partial:给add这个函数固定传一个数字 3 new_add = partial(add, 3) # 因此新的函数只需要传2个参数 new_add(1,1)…

一.一些python的知识 1.偏函数 def add(x, y, z): print(x + y + z) # 原本的写法:x,y,z可以传任意数字 add(1,2,3) # 如果我要实现一个功能,这三个数中,其中一个数必须是3 # 我们就可以使用偏函数来帮着我们传参 from functools import partial # partial:给add这个函数固定传一个数字 3 new_add = partial(add, 3) # 因此新的函数只需要传2个参数 new_add(1,1)…

基本流程概述 - 与django相比是两种不同的实现方式. - django/tornado是通过传参数形式实现 - 而flask是通过上下文管理, 两种都可以实现,只不实现的方式不一样罢了. - 上下文管理: - 说上下文管理前要先提一下threadinglocal,它为每一个线程开辟一块独立的空间,但是Flask不是用它做得,它自己实现类一个local类 - 其中创建了一个字典来保存数据,这个字典的key是用线程的唯一标识,如果有协程用greelet拿的一个唯一标识,可以是线程的也可以支持协…

基本流程概述 - 与django相比是两种不同的实现方式. - django/tornado是通过传参数形式实现 - 而flask是通过上下文管理, 两种都可以实现,只不实现的方式不一样罢了. - 上下文管理: - 说上下文管理前要先提一下threadinglocal,它为每一个线程开辟一块独立的空间,但是Flask不是用它做得,它自己实现类一个local类 - 其中创建了一个字典来保存数据,这个字典的key是用线程的唯一标识,如果有协程用greelet拿的一个唯一标识,可以是线程的也可以支持协…

Flask session,request,current_app的传递 请求上下文的作用 -- 封装请求相关得数据(request,session) 请求上下文 request session request local类 {线程,协程的唯一ID:{stack:[RequestContext(request,session)]}} 应用上下文 app local类 {线程,协程的唯一ID:{stack:[AppContext(app,g)]}} # app 保存着 应用相关的值 # g 每次请…

Flask请求上下文管理 1 偏函数 partial 使用该方式可以生成一个新函数 from functools import partial def mod( n, m ): return n % m mod_by_100 = partial( mod, 100 ) # 100传给n print mod( 100, 7 ) # 2 print mod_by_100( 7 ) # 2 2 线程安全 import time from threading import local class Foo…

参考 http://flask.pocoo.org/docs/1.0/advanced_foreword/#thread-locals-in-flask https://zhuanlan.zhihu.com/p/33732859 https://www.zhihu.com/question/25033592/answer/34449852 https://www.zhihu.com/question/269905592/answer/364928400 http://flask.pocoo.or…

上下文管理:    - 请求上下文 (ctx=RequestContext())  : request/session    - App上下文  (app_ctx=AppContext())  : app/g 1. 请求进来执行 __call__ 方法.2. __call__ 方法调用 wsgi_app.3. wsgi_app:    - (1)实例化两个方法:    ctx = RequestContext(request,session)    app_ctx = AppContext(ap…

LocalStack 对象维护栈 模拟 import threading """ storage = { 1232: {stack:[123,456]} } """ class Local(object): def __init__(self): object.__setattr__(self, 'storage', {}) def __setattr__(self, key, value): ident = threading.get_iden…

目录 一. Python 类的特殊成员(部分) 二. Python偏函数 1. 描述 2. 实例一: 取余函数 3. 实例二: 求三个数的和 三. 线程安全 1. 实例一: 无线程,消耗时间过长 2. 实例二: 开启线程,节省了时间,但数据不安全 3. 实例三: 使用local, 以空间换时间, 保证了数据安全 4. Flask上下文机制 四. 栈Stack 五. LocalStack 一. Python 类的特殊成员(部分) class MyClass(object): def __call_…

源码流程 创建对象 from flask import Flask """ 1 实例化对象 app """ app = Flask(__name__) """ 2 设置路由 将路由关系放在 app.url_map = {} 中 """ @app.route("/index") def index(): return "index" if —__na…

前引 在了解flask上下文管理机制之前,先来一波必知必会的知识点. 面向对象双下方法 首先,先来聊一聊面向对象中的一些特殊的双下划线方法,比如__call__.__getattr__系列.__getitem__系列. __call__ 这个方法相信大家并不陌生,在单例模式中,我们可能用到过,除此之外,还想就没有在什么特殊场景中用到了.我们往往忽视了它一个很特殊的用法:对象object+()或者类Foo()+()这种很特殊的用法.在Flask上下文管理中,入口就是使用了这种方式. __getit…

前引 在了解flask上下文管理机制之前,先来一波必知必会的知识点. 面向对象双下方法 首先,先来聊一聊面向对象中的一些特殊的双下划线方法,比如__call__.__getattr__系列.__getitem__系列. __call__ 这个方法相信大家并不陌生,在单例模式中,我们可能用到过,除此之外,还想就没有在什么特殊场景中用到了.我们往往忽视了它一个很特殊的用法:对象object+()或者类Foo()+()这种很特殊的用法.在Flask上下文管理中,入口就是使用了这种方式. __getit…

flask上下文管理 1.运用的知识点 val = threading.local() def task(arg): #threading.local() val.xxx=123 #内部,获取当前线程的id,{线程id:{xxx:123}},通过折冲方式区分变量位置 #flask则是协程方式区分,各个连接对象(升级的threading.local) 2.偏函数 生成的函数可以先封装部分参数 ex:def add(a,b): def add(a,b):       return a+b; impo…

1.关于session flask是带有session的,它加密后存储在用户浏览器的cookie中,可以通过app.seesion_interface源码查看 from flask import Flask,session app = Flask(__name__) app.secret_key = 'aptx4869' # 必须要指定这个参数 @app.route('/login') def login(): #... # 设置session session['user_info'] = 'n…

Flask上下文管理 分类: 请求上下文管理 应用上下文管理 请求上下文管理 request a. 温大爷:wsig b. 赵毅: ctx = ReuqestContext(session,request) ctx.push() c. 刘松:LocalStack,把ctx对象添加到local中 d. 空调:Local __storage__={ 1321:{stack:[ctx,]} } session a. 温大爷:wsig b. 赵毅: ctx = ReuqestContext(sessio…

一.前言 了解过flask的python开发者想必都知道flask中核心机制莫过于上下文管理,当然学习flask如果不了解其中的处理流程,可能在很多问题上不能得到解决,当然我在写本篇文章之前也看到了很多博文有关于对flask上下文管理的剖析都非常到位,当然为了学习flask我也把对flask上下文理解写下来供自己参考,也希望对其他人有所帮助. 二.知识储备 threadlocal 在多线程中,线程间的数据是共享的, 但是每个线程想要有自己的数据该怎么实现? python中的threading.l…

flask上下管理文相关 - 总结 flask上下文管理机制 当用户请求到来之后,flask内部会创建两个对象: ctx = ReqeustContext(),内部封装request/sesion app_ctx = AppContext(),内部封装app/g 然后会将此对象通过各自的LocalStack对象: _request_ctx_stack = LocalStack() _app_ctx_stack = LocalStack() 将各自的对象添加到local中. Local是一个特殊结…

知识储备 偏函数 作用 偏函数,帮助开发者自动传递参数. 使用 import functools def index(a1, a2): return a1 + a2 # 原来的调用方式 # ret = index(1,23) # print(ret) # 偏函数,帮助开发者自动传递参数 new_index = functools.partial(index, 666) ret = new_index(1) ret = new_index(1) print(ret) 例: super class…

小知识 子类继承父类的三种方式 class Dog(Animal): #子类 派生类 def __init__(self,name,breed, life_value,aggr): # Animal.__init__(self,name,breed, life_value,aggr)#让子类执行父类的方法 就是父类名.方法名(参数),连self都得传 super().__init__(name,life_value,aggr) #super关键字 ,都不用传self了,在新式类里的 # supe…

知识点回顾 1.子类继承父类的三种方式 class Dog(Animal): #子类 派生类 def __init__(self,name,breed, life_value,aggr): # Animal.__init__(self,name,breed, life_value,aggr)#让子类执行父类的方法 就是父类名.方法名(参数),连self都得传 super().__init__(name,life_value,aggr) #super关键字 ,都不用传self了,在新式类里的 #…

一.线程锁 线程安全,多线程操作时,内部会让所有线程排队处理.如:list/dict/Queue 线程不安全 + 人(锁) => 排队处理 1.RLock/Lock:一次放一个 a.创建10个线程,在列表中追加自己,如下代码: import threading v = [] def func(arg): v.append(arg) print(v) for i in range(10): t = threading.Thread(target=func, args=(i,)) t.start()…

1. werkzurg from werkzur.serving import run_simple def run(environ,start_response): reuturn [b'hello world'] if __name__ == "__main__": run_simple('localhost',4000,run) # run_simple --> 启动监听接收 socket(一个死循环): run 会加上 () 去执行 2. 所有请求的入口 def __ca…

基于DBUtils实现数据库连接池 小知识: 1.子类继承父类的三种方式 class Dog(Animal): #子类 派生类 def __init__(self,name,breed, life_value,aggr): # Animal.__init__(self,name,breed, life_value,aggr)#让子类执行父类的方法 就是父类名.方法名(参数),连self都得传 super().__init__(name,life_value,aggr) #super关键字 ,都不…

一.上下文管理相关知识点: a.类似于本地线程 创建Local类: { 线程或协程唯一标识: { 'stack':[request],'xxx':[session,] }, 线程或协程唯一标识: { 'stack':[] }, 线程或协程唯一标识: { 'stack':[] }, 线程或协程唯一标识: { 'stack':[] }, } b.上下文管理的本质 每一个线程都会创建一个上面那样的结构, 当请求进来之后,将请求相关数据添加到列表里面[request,],以后如果使用时,就去读取 列表中…

Session: Flask 默认将 session 以加密的形式放到了浏览器的 cookie 中 Flask 的 session 就是一个字典,字典有什么方法 session 就有什么方法 flask session 原理:当请求刚进来时,flask会读取cookie中 session(配置文件中能改这个名称) 对应的值,将这个值解密并反序列化成为一个字典放入内存, 以便视图函数使用: 在视图函数中使用时,按照字典的方法使用: 当请求结束时,flask会读取内存中字典的值,进行序列化+加密,然…