context(上下文)是flask里面非常好的设计,使用flask需要非常理解应用上下文和请求上下文这两个概念 本地线程 本地线程(thread local)希望不同的线程对于内容的修改只在线程内部发挥作用,线程内部互相不影响 from django.test import TestCase import threading mydata = threading.local() mydata.number = 42 print(mydata.number) logs = [] def f():…

本篇导航: 数据库连接池 本地线程 上下文管理 面向对象部分知识点解析 1.子类继承父类__init__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_valu…

本篇导航: 数据库连接池 本地线程 上下文管理 面向对象部分知识点解析 1.子类继承父类__init__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_valu…

先说一下和flask没有关系的: 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threadlocal ThreadLocal   实现的思路就是给一个进程中的多个线程开辟空间来保存线程中特有的值 代码实现: 1.简单示例: import threading # 实例化对象 local_values = threadi…

总览 一.基础准备. 1. local类 对于一个类,实例化得到它的对象后,如果开启多个线程对它的属性进行操作,会发现数据时不安全的 import time from threading import Thread import threading class Foo(object): pass foo = Foo() def add(i): foo.num = i time.sleep(1) print(foo.num,i,threading.current_thread().ident,fo…

Flask上下文 Flask中有两种上下文,程序上下文(application context)和请求上下文(request context) 当客户端发来请求时,请求上下文就登场了.请求上下文里包含了请求的各种信息,比如请求的URL,请求的HTTP方法等. 上下文全局变量 视图函数需要上下文信息,flask将请求报文封装在request对象中,但是在视图函数中,并没有把它传进视图函数,而是直接从Flask导入一个全局的request对象,然后在视图函数里直接调用request的属性获取数据.为…

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…

先看一个例子: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import threading # local_values = threading.local() class Foo(object): def __init__(self): self.name = 0 local_values = Foo() def func(num): local_values.name = num import time time.sleep(1) print(…

一 . 偏函数 from functools import partial def func(a, b): return a + b new_func = partial(func, 3, 4) # 3,4就是a,b, 也可传*args **kwargs ret = new_func() # 也可以这样写,结果是一样的 # new_func = partial(func, 3) # 这个3是a # ret = new_func(4) # 这个4是b 二 . 线程安全 # 当使用公共变量的时候,开…

昨日内容回顾 flask和django对比 flask和django本质是一样的,都是web框架. 但是django自带了一些组件,flask虽然自带的组件比较少,但是它有很多的第三方插件. 那么在什么情况下,使用flask呢? 比如让flask写一个大型项目,它需要很多第三方插件.那么堆着堆着,就和django一样了! 总结: 如果一个项目需要的插件比较少,可以使用flask.如果需要的插件比较多,使用django更加方便. flask知识点 装饰器 在flask中,装饰器用的是比较多的.看下…