【Flask】Flask核心机制:current_app

原文地址:Flask核心机制:current_app

核心知识

  • AppContext手动、自动入栈
  • LocalStack是线程隔离的栈结构
  • current_app是线程、协程隔离对象
  • LocalProxy是获取当前线程隔离的代理对象

flask中经典错误 working outside application context

错误:
working outside application contex
原因:
在没有获取到应用上下文的情况下,进行了上下文操作。
代码:

from flask import Flask, current_app

app = Flask(__name__)

a = current_app
d = current_app.config['DEBUG']

运行:
【Flask】Flask核心机制:current_app_第1张图片

AppContext、RequestContext、Flask与Request之间的关系

  1. AppContext
    应用上下文,是对flask一切对象的封装
  2. RequestContext
    请求上下文,是对request请求对象的封装
  3. current_app
    类型是LocalProxy
    像全局变量一样工作,但只能在处理请求期间且在处理它的线程中访问
    返回的栈顶元素不是应用上下文,而是flask的应用实例对象

应用上下文的封装=flask核心对象+和外部协作对象(再flask封装对象上再添加push、pop等)(请求上下文同理)

代码:
F12进入current_app

# context locals
_request_ctx_stack = LocalStack()
_app_ctx_stack = LocalStack()
current_app = LocalProxy(_find_app)
request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'request'))
session = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'session'))
g = LocalProxy(partial(_lookup_app_object, 'g'))

current_app与reques:
current_app和reques都是设计模式中代理设计的代理对象,指向flask核心对象和reques的请求类

详解flask上下文与出入栈

【Flask】Flask核心机制:current_app_第2张图片
在pycharm的flask项目中可以通过:
External Libraries->site-packages->flask->ctx.py
可以看到源码的实现
ctx.py中有AppContextRequestContext两个函数,都实现了push()pop()
AppContext

class AppContext(object):
    """The application context binds an application object implicitly
    to the current thread or greenlet, similar to how the
    :class:`RequestContext` binds request information.  The application
    context is also implicitly created if a request context is created
    but the application is not on top of the individual application
    context.
    """

    def __init__(self, app):
        self.app = app
        self.url_adapter = app.create_url_adapter(None)
        self.g = app.app_ctx_globals_class()

        # Like request context, app contexts can be pushed multiple times
        # but there a basic "refcount" is enough to track them.
        self._refcnt = 0

    def push(self):
        """Binds the app context to the current context."""
        self._refcnt += 1
        if hasattr(sys, 'exc_clear'):
            sys.exc_clear()
        _app_ctx_stack.push(self)
        appcontext_pushed.send(self.app)

    def pop(self, exc=_sentinel):
        """Pops the app context."""
        try:
            self._refcnt -= 1
            if self._refcnt <= 0:
                if exc is _sentinel:
                    exc = sys.exc_info()[1]
                self.app.do_teardown_appcontext(exc)
        finally:
            rv = _app_ctx_stack.pop()
        assert rv is self, 'Popped wrong app context.  (%r instead of %r)' \
            % (rv, self)
        appcontext_popped.send(self.app)

flask在RequestContext入栈前会检查另外一个AppContext的栈的情况,如果栈顶元素为空或者不是当前对象,就会把AppContext推入栈中,然后RequestContext才进栈。
LocalStack作用是线程隔离
LocalProxy 的作用就是可以根据线程/协程返回对应当前协程/线程的代理对象,也就是说

  • 线程 A 往 LocalStack中塞入 A
  • 线程 B 往 LocalStack 中塞入 B

无论在是什么地方,调用LocalProxy,

线程 A 永远取到得是 A,线程 B 取到得永远是 B

有关Local、LocalStack的详解可以参考:http://python.jobbole.com/87738/

这就是在 Flask 中可以在代码中直接使用 request、current_app 这样的变量的底层原因。

例如:
过程就好比导游与游客。

  • 导游->AppContext
  • 游客->RequestContext
  • 工作->push
  • 消费->push
  • 向导->current_app
  • 游玩->request
  • 旅程->LocalStack

每批游客都需要一位导游作为这批游客的专属向导,人生地不熟如果没有向导就麻烦了,因此游客开始去游玩前需要有导游带团。在这旅程中,导游和游客虽然分别是工作和消费,但导游(对象:栈顶元素)的任务就是给游客提供向导(属性:app),不提供其他服务,而游客负责游玩。当游客结束这旅程的同时导游的任务也完成(两个栈中的元素会被弹出)了。

手动AppContext进栈

代码:

from flask import Flask, current_app

app = Flask(__name__)

# flask应用实例入栈
ctx = app.app_context()
ctx.push()
a = current_app
ctx.pop()

运行:
【Flask】Flask核心机制:current_app_第3张图片
注意:
但最终current_app得到的栈顶元素不是应用上下文,而是flask的应用实例对象!
F12进入查看源码

current_app = LocalProxy(_find_app)

查看**_find_app**函数

def _find_app():
    top = _app_ctx_stack.top
    if top is None:
        raise RuntimeError(_app_ctx_err_msg)
    return top.app

可以发现最后返回的是top对象中的app。
reques和session同理,不过传多一个字符串进行查找。

flask自动入栈

如果是在一个请求中直接使用current_app对象是不用手动把AppContext推入栈中的。如之前所说RequestContext入栈前会检查另外一个AppContext的栈的情况,这个操作会由flask帮你完成。

手动进栈存在的价值

单元测试不在reques请求环境中执行,需要手动AppContext进栈。离线应用。例如待会介绍的异步邮箱例子。

flask上下文与with语句

可以使用with 来实现自动入栈和出栈,比上面手动push、pop的更优雅,因为在AppContext中已实现两个特殊方法__enter__、exit,也被称为“魔法方法”,凡是实现了这两个特殊方法的对象都可以被with所使用。

    def __enter__(self):
        self.push()
        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, tb):
        self.pop(exc_value)

python with的使用这里不详细讨论,在flask中注意的是:

  • 实现了上下文协议的对象使用with
  • with被称做上下文管理器
  • 只要实现**enterexit**就是实现上下文协议
  • 上下文表达式(app.app_context())必须返回一个上下文管理器(AppContext)
  • **exit最后三个参数记录发生异常时的信息,exit**返回bool类型,返回true表示正常,false会抛出异常,没有返回值默认为false

代码:

from flask import Flask, current_app

app = Flask(__name__)

with app.app_context():
    a = current_app

运行:
【Flask】Flask核心机制:current_app_第4张图片
上图中全局变量a在with的作用域中的值为flask应用的实例对象**main,当with关闭后就变成了LocalProxy unbound**

flask中实际应用

发送密码重置电子邮件

from flask import render_template
from app import app

# ...

def send_password_reset_email(user):
	"""
	令牌,生成密码重置电子邮件
	"""
    token = user.get_reset_password_token()
    # 调用email.py中的send_email函数
    send_email('[Microblog] Reset Your Password',
               sender=app.config['ADMINS'][0],
               recipients=[user.email],
               text_body=render_template('email/reset_password.txt',
                                         user=user, token=token),
               html_body=render_template('email/reset_password.html',
                                         user=user, token=token))

异步电子邮件

email.py:

from threading import Thread
from flask import current_app
from flask_mail import Message
from app import mail


def send_async_email(app, msg):
    with app.app_context():
        mail.send(msg)


def send_email(subject, sender, recipients, text_body, html_body,
               attachments=None, sync=False):
    msg = Message(subject, sender=sender, recipients=recipients)
    msg.body = text_body
    msg.html = html_body
    if attachments: # 附件
        for attachment in attachments:
            msg.attach(*attachment)
    if sync: # 是否异步
        mail.send(msg)
    else:
        Thread(target=send_async_email,
            args=(current_app._get_current_object(), msg)).start()

1. send_async_email()

mail.send()方法需要访问电子邮件服务器的配置值,而这必须通过访问应用属性的方式来实现。 使用with app.app_context()调用创建的应用上下文使得应用实例可以通过来自Flask的current_app变量来进行访问。

2. send_email():

send_email()函数中,应用实例作为参数传递给后台线程,后台线程将发送电子邮件而不阻塞主应用程序。在作为后台线程运行的send_async_email()函数中直接使用current_app将不会奏效,因为current_app是一个与处理客户端请求的线程绑定的上下文感知变量。在另一个线程中,current_app没有赋值。直接将current_app作为参数传递给线程对象也不会有效,因为current_app实际上是一个代理对象,它被动态地映射到应用实例。因此,传递代理对象与直接在线程中使用current_app相同。我需要做的是访问存储在代理对象中的实际应用程序实例,并将其作为app参数传递。 **current_app._get_current_object()**表达式从代理对象中提取实际的应用实例,所以它就是我作为参数传递给线程的。

current_app._get_current_object()

作用是获取本线程的应用实例以作为参数传递给其他线程使用,应用实例就是**_find_app中返回的top.app**

因为current_app = LocalProxy(_find_app)中LocalProxy作用是获得线程隔离对象,在上面详解flask上下文与出入栈有说到

所以哪怕其他线程获得了current_app这个变量,他的线程隔离中也没有任何东西

而把本线程中的属性传递给其他线程却不关线程隔离的事,所以其他线程可以使用应用实例

代码:
【Flask】Flask核心机制:current_app_第5张图片
原本是要调用**_find_app才得到top.app的,现在通过current_app._get_current_object()不经过_find_app**也可以获得,无关线程隔离

小结

  • 以线程ID号作为key的字典->Local->LocalStack
  • AppContext RequestContext -> LocalStack
  • Flask -> AppContext Request -> RequestContext
  • (LocalStack.top = AppContext top.app=Flask) -> current_app
  • (LocalStack.top = RequestContext top.request=Request) -> request
  • Flask会为每一个Request创建一个线程,每个线程都有可能需要Flask应用实例app,current_app为此存在

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评论回复

  1. ctx = app.app_context() 实现的前提是有app,那么既然有了app为什么还用current_app呢?
    答:
    上面是为了方便快捷而在app = Flask(name)这个程序入口主线程来进行示范操作。
    好比旅游社如果只有一个创始人的导游在职的话,有没有员工准则手册都是一样,因为他就是准则的制定者。但如果招聘了多个导游,这时就需要颁发手册,让其他人知道准则了。这里的手册就是current_app

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