Flask-Origin 源码版本 一直想好好理一下flask的实现,这个项目有Flask 0.1版本源码并加了注解,挺清晰明了的,我在其基础上完成了对Werkzeug的理解部分,大家如果想深入学习的话,可以参考werkzeug_flow.md. 阅读前 为了更容易理解Flask的实现原理,你需要对WSGI协议以及HTTP协议有一些了解,建议先简单浏览下面的基本知识: PEP 0333和 PEP 3333(WSGI实现) HTTP概述 Flask内部实现大量依赖于Werkzeug,包括请求和响应…

关于我 一个有思想的程序猿,终身学习实践者,目前在一个创业团队任team lead,技术栈涉及Android.Python.Java和Go,这个也是我们团队的主要技术栈. Github:https://github.com/hylinux1024 微信公众号:终身开发者(angrycode) 前面对Flask启动流程和路由原理都进行了源码走读.今天我们看看模板渲染的过程. 0x00 使用模板 首先看一个来自官方文档使用模板渲染的例子 from flask import render_templa…

本flask源码分析不间断更新 而且我分析的源码全是我个人觉得是很beautiful的 1 flask-login 1.1 flask.ext.login.login_required(func),下面是它的文档的官方源码 def login_required(func): ''' If you decorate a view with this, it will ensure that the current user is logged in and authenticated before…

自己用Flask做了一个博客(www.hbnnlove.sinaapp.com),之前苦于没有对源码解析的文档,只能自己硬着头皮看.现在我把我自己学习Flask源码的收获写出来,也希望能给后续要学习FLask的人提供一点帮助.先从config说起. Flask主要通过三种method进行配置:   1.from_envvar 2.from_pyfile 3.from_object   其基本代码: app = Flask(__name__) app.config = Config   #Conf…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文就拟牛顿法L-BFGS的由来做一个简要的回顾,然后就其在spark mllib中的实现进行源码走读. 拟牛顿法 数学原理 代码实现 L-BFGS算法中使用到的正则化方法是SquaredL2Updater. 算法实现上使用到了由scalanlp的成员项目breeze库中的BreezeLBFGS函数,mllib中自定义了BreezeLBFGS所需要的DiffFunctions. runLBFGS函数的源码实现如下 def runLBFGS( data:…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 之所以对spark shell的内部实现产生兴趣全部缘于好奇代码的编译加载过程,scala是需要编译才能执行的语言,但提供的scala repl可以实现代码的实时交互式执行,这是为什么呢? 既然scala已经提供了repl,为什么spark还要自己单独搞一套spark repl,这其中的缘由到底何在? 显然,这些都是问题,要解开这些谜团,只有再次开启一段源码分析之旅了. 全局视图 上图显示了java源文件从编译到加载执行的全局视图,整个过程中最主要的步…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎 概要 在新近发布的spark 1.0中新加了sql的模块,更为引人注意的是对hive中的hiveql也提供了良好的支持,作为一个源码分析控,了解一下spark是如何完成对hql的支持是一件非常有趣的事情. Hive简介 Hive的由来 以下部分摘自Hadoop definite guide中的Hive一章 “Hive由Facebook出品,其设计之初目的是让精通SQL技能的分析师能够对Facebook存放在HDFS上的大规模数据集进行分析和查询. Hive大大…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 楔子 在Spark源码走读系列之2中曾经提到Spark能以Standalone的方式来运行cluster,但没有对Application的提交与具体运行流程做详细的分析,本文就这些问题做一个比较详细的分析,并且对在standalone模式下如何实现HA进行讲解. 没有HA的Standalone运行模式 先从比较简单的说起,所谓的没有ha是指master节点没有ha. 组成cluster的两大元素即Master和Worker.slave worker可以有1到…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 本文从外部消息在worker进程内部的转化,传递及处理过程入手,一步步分析在worker-data中的数据项存在的原因和意义.试图从代码实现的角度来回答,如果是从头开始实现worker的话,该如何来定义消息接口,如何实现各自接口上的消息处理. Topology到Worker的映射关系 Topology由Spout,Bolt组成,其逻辑关系大体如下图所示. 无论是Spout或Bolt的处理逻辑都需要在进程或线程内执行,那么它们与进程及线程间的映射关系又是如何呢…

WSGIapp.run()werkzeug@app.route('/')ContextLocalLocalStackLocalProxyContext CreateStack pushStack popRequestResponseConfig 一直想做源码阅读这件事,总感觉难度太高时间太少,可望不可见.最近正好时间充裕,决定试试做一下,并记录一下学习心得. 首先说明一下,本文研究的Flask版本是0.12. 首先做个小示例,在pycharm新建flask项目"flask_source"…