python全栈开发day113-DBUtils（pymysql数据连接池）、Request管理上下文分析

1.DBUtils（pymysql数据连接池）

import pymysql
from DBUtils.PooledDB import PooledDB

POOL = PooledDB(
    creator=pymysql,  # 使用链接数据库的模块
    maxconnections=6,  # 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数
    mincached=2,  # 初始化时，链接池中至少创建的空闲的链接，0表示不创建
    maxcached=5,  # 链接池中最多闲置的链接，0和None不限制
    maxshared=3,
    # 链接池中最多共享的链接数量，0和None表示全部共享。PS: 无用，因为pymysql和MySQLdb等模块的 threadsafety都为1，所有值无论设置为多少，_maxcached永远为0，所以永远是所有链接都共享。
    blocking=True,  # 连接池中如果没有可用连接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待然后报错
    maxusage=None,  # 一个链接最多被重复使用的次数，None表示无限制
    setsession=[],  # 开始会话前执行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
    ping=0,
    # ping MySQL服务端，检查是否服务可用。
    # 如：0 = None = never,
    # 1 = default = whenever it is requested,
    # 2 = when a cursor is created,
    # 4 = when a query is executed,
    # 7 = always
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='wcy123',
    database='flask',
    charset='utf8'
)
sql = "select * from student"

def get_conn():
    conn = POOL.connection()
    cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
    return conn, cursor

def reset_conn(conn, cursor):
    conn.close()
    cursor.close()

def fetch_all(sql, *args):
    conn, cursor = get_conn()
    cursor.execute(sql, args)
    ret_ = cursor.fetchall()
    reset_conn(conn, cursor)
    return ret_

def fetch_one(sql, *args):
    conn, cursor = get_conn()
    cursor.execute(sql, args)
    ret_ = cursor.fetchone()
    reset_conn(conn, cursor)
    return ret_

ret1 = fetch_all(sql, )
print(ret1)
ret2 = fetch_one(sql, )
print(ret2)

sqlHelper

2.request管理上下文分析

1） 简单werkzeug服务启动：

　　

from werkzeug.serving import run_simple
from werkzeug.wrappers import Request, Response

@Request.application
def app(request):
    print(request.method)
    return Response("200 ok")

run_simple("127.0.0.1", 9527, application=app)

werkzeug_demo

2) from threading import local
　　

Python: threading.local是全局变量但是它的值却在当前调用它的线程当中

在threading module中，有一个非常特别的类local。一旦在主线程实例化了一个local，它会一直活在主线程中，并且又主线程启动的子线程调用这个local实例时，它的值将会保存在相应的子线程的字典中。

我们先看看测试代码：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Description: test the threading.local class
# Create: 2008-6-4
# Author: MK2[fengmk2@gmail.com]
from threading import local, enumerate, Thread, currentThread

local_data = local()
local_data.name = 'local_data'

class TestThread(Thread):
        def run(self):
                print currentThread()
                print local_data.__dict__
                local_data.name = self.getName()
                local_data.add_by_sub_thread = self.getName()
                print local_data.__dict__

if __name__ == '__main__':
        print currentThread()
        print local_data.__dict__

        t1 = TestThread()
        t1.start()
        t1.join()

        t2 = TestThread()
        t2.start()
        t2.join()

        print currentThread()
        print local_data.__dict__
运行结果：
<_MainThread(MainThread, started)>
{'name': 'local_data'}
<TestThread(Thread-1, started)>
{}
{'add_by_sub_thread': 'Thread-1', 'name': 'Thread-1'}
<TestThread(Thread-2, started)>
{}
{'add_by_sub_thread': 'Thread-2', 'name': 'Thread-2'}
<_MainThread(MainThread, started)>
{'name': 'local_data'}

主线程中的local_data并没有被改变，而子线程中的local_data各自都不相同。

怎么这么神奇？local_data具有全局访问权，主线程，子线程都能访问它，但是它的值却是各当前线程有关，究竟什么奥秘在这里呢？

查看了一下local的源代码，发现就神奇在_path()方法中:

def _patch(self):
    key = object.__getattribute__(self, '_local__key')
    d = currentThread().__dict__.get(key)
    if d is None:
        d = {}
        currentThread().__dict__[key] = d
        object.__setattr__(self, '__dict__', d)

        # we have a new instance dict, so call out __init__ if we have
        # one
        cls = type(self)
        if cls.__init__ is not object.__init__:
            args, kw = object.__getattribute__(self, '_local__args')
            cls.__init__(self, *args, **kw)
    else:
        object.__setattr__(self, '__dict__', d)

每次调用local实例的属性前，local都会调用这个方法，找到它保存值的地方.

d = currentThread().__dict__.get(key)  就是这个地方，确定了local_data值的保存位置。所以子线程访问local_data时，并不是获取主线程的local_data的值，在子线程第一次访问它是，它是一个空白的字典对象，所以local_data.__dict__为 {}，就像我们的输出结果一样。

如果想在当前线程保存一个全局值，并且各自线程互不干扰，使用local类吧。

Python: threading.local是全局变量但是它的值却在当前调用它的线程当中

3)

4) 什么时候执行的app.__call__函数,怎么把WSGIRequestHandler初始化传进入的从socket接收的内容request传给app处理函数的？

1.什么时候执行的app.__call__函数
    run_simple(host, port, self, **options)中
    通过inner()函数：
         srv = make_server(hostname, port, application, threaded,
                          processes, request_handler,
                          passthrough_errors, ssl_context,
                          fd=fd)
        # srv为BaseWSGIServer实例：
            BaseWSGIServer(host, port, app, request_handler,
                              passthrough_errors, ssl_context, fd=fd)
            request_handler 处理函数为WSGIRequestHandler
            WSGIRequestHandler处理函数通过：
                1、BaseWSGIServer的__init__，
                    2、HTTPServer.__init__(self, get_sockaddr(host, int(port),
                                               self.address_family), handler)
                        3、TCPServer的__init__，
                            4、传给BaseServer的self.RequestHandlerClass = RequestHandlerClass
         srv.serve_forever()
            继承关系：BaseWSGIServer-》HTTPServer-》TCPServer-》BaseServer
                ：
                    def serve_forever(self, poll_interval=0.5):
                        self._handle_request_noblock()

                         def _handle_request_noblock(self):
                            self.process_request(request, client_address)
                                def process_request(self, request, client_address):
                                    self.finish_request(request, client_address)
                                        def finish_request(self, request, client_address):
                                        self.RequestHandlerClass(request, client_address, self)
                                        # 处理函数实例化，就是WSGIRequestHandler实例化
                                            初始化会执行self.handle()方法：
                                            WSGIRequestHandler-》BaseHTTPRequestHandler-》StreamRequestHandler-》BaseRequestHandler：
                                                def __init__(self, request, client_address, server):
                                                                    self.request = request
                                                                    self.client_address = client_address
                                                                    self.server = server
                                                                    self.setup()
                                                                    try:
                                                                        self.handle()
                                                                    finally:
                                                                        self.finish()

                                                WSGIRequestHandler：def handle(self):
                                                        rv = BaseHTTPRequestHandler.handle(self)
                                                                def handle(self):
                                                                    self.handle_one_request()

                                                def handle_one_request(self):
                                                        return self.run_wsgi()
                                                execute(self.server.app)
                                                def execute(app):
                                                    application_iter = app(environ, start_response)

2. 怎么把WSGIRequestHandler初始化传进入的从socket接收的内容request传给app处理函数的？

    WSGIRequestHandler的祖辈类StreamRequestHandler，
    在setup函数中将request处理后传给self.rfile
            def setup(self):
                self.connection = self.request
                if self.timeout is not None:
                    self.connection.settimeout(self.timeout)
                if self.disable_nagle_algorithm:
                    self.connection.setsockopt(socket.IPPROTO_TCP,
                                               socket.TCP_NODELAY, True)
                self.rfile = self.connection.makefile('rb', self.rbufsize)
                if self.wbufsize == 0:
                    self.wfile = _SocketWriter(self.connection)
                else:
                    self.wfile = self.connection.makefile('wb', self.wbufsize)

        在WSGIRequestHandler中将self.rfile传给environ：
            environ = {
                'wsgi.version':         (1, 0),
                'wsgi.url_scheme':      url_scheme,
                'wsgi.input':           self.rfile,
                'wsgi.errors':          sys.stderr,
                'wsgi.multithread':     self.server.multithread,
                'wsgi.multiprocess':    self.server.multiprocess,
                'wsgi.run_once':        False,
                'werkzeug.server.shutdown': shutdown_server,
                'SERVER_SOFTWARE':      self.server_version,
                'REQUEST_METHOD':       self.command,
                'SCRIPT_NAME':          '',
                'PATH_INFO':            wsgi_encoding_dance(path_info),
                'QUERY_STRING':         wsgi_encoding_dance(request_url.query),
                'REMOTE_ADDR':          self.address_string(),
                'REMOTE_PORT':          self.port_integer(),
                'SERVER_NAME':          self.server.server_address[0],
                'SERVER_PORT':          str(self.server.server_address[1]),
                'SERVER_PROTOCOL':      self.request_version
            }
        通过application_iter = app(environ, start_response)传给app,在通过app传给request实例化：
            request = app.request_class(environ)

什么时候执行的app.__call__函数

5)简要流程：

问题一：flask和django的区别：
　　对于django来说，内部组件特别多，自身功能强大，有点大而全,而flask，内置组件很少，但是它的第三方组件很多，扩展性强，有点短小精悍，而它们之间也有相似之处，
　　因为它们两个框架都没有写sockte，都是基于wsgi协议做的，在此之外，flask框架中的上下文管理较为耀眼。

　　
　　相同点：它们两个框架都没有写sockte，都是基于wsgi协议做的
　　请求相关数据传递的方式不同：django：通过传递request参数取值
　　　　　　　　　　　　　　　　flask：见问题二
　　　　　　　　　　　组件不同：django组件多
　　　　　　　　　　　　　　　　flask组件少，第三方组件丰富

问题1.1: flask上下文管理：
　　简单来说，falsk上下文管理可以分为三个阶段：
　　　　　　　　1、请求进来时，将请求相关的数据放入上下问管理中
　　　　　　　　2、在视图函数中，要去上下文管理中取值
　　　　　　　　3、请求响应，要将上下文管理中的数据清除
　　
　　详细点来说：
　　　　　　　　1、请求刚进来，将request，session封装在RequestContext类中，app，g封装在AppContext类中，并通过LocalStack将requestcontext和appcontext放入Local类中
　　　　　　　　2、视图函数中，通过localproxy--->偏函数--->localstack--->local取值
　　　　　　　　3、请求相应时，先执行save.session()再各自执行pop(),将local中的数据清除

简要流程