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

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)

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

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

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

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 -*-

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

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

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

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

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

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