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ctx = RequestContext(request, session)
在 Flask 中,request 和 session 是两个不同的概念和对象,它们被放在一起的主要原因是**为了方便开发者编写 Web 应用程序,提供了方便的访问和交互方式。**虽然它们都与 HTTP 请求和会话状态相关,但它们有不同的用途和生命周期。
request 对象:
session 对象:
将request 和 session 放在一起的主要原因是,**它们通常在处理 Web 请求时一起使用,以实现访问和操作用户请求数据以及维护用户会话状态。这种集成使得在处理用户请求时更加方便,因为您可以方便地访问请求数据并将需要的信息存储在会话中,以实现跨不同请求的状态维护。**虽然它们具有不同的用途,但它们经常一起使用以构建功能丰富的 Web 应用程序。
在 Flask 中,Local 对象是一种线程/协程本地存储机制,它是 Flask 自己的实现,并基于 threading.local 和协程库(如 Greenlet)来实现。它的主要作用是在多线程或协程环境中安全地存储和访问数据,以确保每个线程或协程都拥有自己的独立副本,避免了数据共享和竞争条件的问题。
再分点说一些具体的细节部分(这样会加分哦~):
多线程支持:在多线程环境中,每个线程都有自己的 Local 存储空间,其中的数据不会被其他线程访问或修改,确保数据隔离。这有助于处理来自不同客户端的并发请求。
协程支持:Flask 的 Local 对象还支持协程。在协程模型中,每个协程也可以有自己的存储空间,以保证数据的隔离。这对于使用协程库(如 Greenlet 或 Gevent)来构建高性能应用程序非常有用。
上下文隔离:Local 对象允许在不同上下文(例如请求处理过程)中存储和访问相关数据,而不会干扰其他上下文。这在处理 Web 请求时非常有用,因为您可以在处理请求期间轻松访问请求对象 (request)、会话对象 (session) 和其他上下文相关的信息。
线程和协程无关性:Flask 的 Local 对象在实现上并不依赖于特定线程或协程库。这意味着无论使用传统的多线程服务器还是协程库,Flask 的 Local 对象都能正常工作。
综上所述,Flask 的 Local 对象是一种强大的机制,它支持多线程和协程级别的数据隔离,确保了数据的安全和隔离性。这使得 Flask 在不同的并发环境下都能提供卓越的性能和可靠性,从传统多线程服务器到协程库都能很好地运行。
Flask 中LocalStack 对象的主要功能是对 Local 对象中的数据进行操作,同时维护这些 Local 对象成一个栈的形式。这个栈的结构允许在不同上下文之间进行推入(push)和弹出(pop)操作,从而实现数据的隔离和切换。
深入分点来说就是:
栈结构: LocalStack 是一个栈(stack)数据结构,每个元素都是一个 Local 对象。在多线程或协程环境中,每个 Local 对象都用于存储特定上下文的数据。这些 Local 对象按栈的方式组织,最近的上下文数据存储在栈的顶部。
数据操作: 操作 LocalStack 时,您可以推入(push)一个新的 Local 对象到栈顶,也可以弹出(pop)栈顶的 Local 对象。推入新的 Local 对象通常在进入新的上下文(例如请求处理过程)时发生,而弹出则在离开该上下文时发生。这种推入和弹出操作允许您切换不同上下文之间的数据存储。
数据隔离: 由于每个 Local 对象都是线程或协程本地的,栈的结构确保了数据的隔离。每个上下文都有自己的数据存储,不会干扰其他上下文的数据。这对于在处理并发请求时确保数据不会混淆时非常有用。
上下文切换: 使用 LocalStack 和 Local 对象,Flask 能够实现上下文的切换。在多线程或协程环境中,不同上下文之间的数据切换是必要的,以便处理不同请求时可以访问正确的数据,如请求对象和会话数据。
可见,LocalStack 非常牛p,它使用栈结构来维护多个 Local 对象,实现数据的隔离和上下文切换。这对于构建高性能、多线程或协程支持的 Web 应用程序非常有用,确保在不同上下文之间数据正确隔离,从而保证数据安全和一致性。LocalStack 是 Flask 处理多上下文数据隔离的关键工具。
形如下述结构: 【其中1234是线程唯一ID】 Local = { 1234: {stack: [ctx3, ctx2, ctx1] }
两个,一个Request Context(请求上下文):request&session;一个Application Context(应用上下文):app&g。
在 Flask 中,“g” 是一个特殊的对象,通常用于在同一请求处理周期内共享数据。它是一个全局对象,被称为 “request context”(请求上下文)中的 “g” 对象。 “g” 通常用于存储在一个请求处理过程中需要在不同函数之间共享的数据,而不必传递给每个函数的参数。
“g” 对象在请求处理过程中非常有用,因为在一个请求中的不同视图函数(函数处理不同的请求路径)之间,开发者可能需要共享某些数据。举例来说,我们可能需要在处理请求的不同函数中存储用户身份信息、数据库连接、或其他全局数据。
在 Flask 中,我们可以使用 “g” 对象来存储这些数据,以便在同一请求处理周期内跨不同函数进行访问和共享。这是一种避免通过参数传递数据到每个函数的方法,而可以更方便地在函数之间共享数据。
这个问题我希望读者自行给出答案(如果脑子中第一时间没有清晰的数据流,那么请再细细缕一遍第二十一篇文章!!!)
讲一下Python中的反射,并举一些Python中反射的一些常见用法:
Python 中的反射是指通过变量名(通常是字符串)来访问、调用、创建和修改变量、函数、类和模块。反射是一种动态编程技术,允许您在运行时根据字符串的值来操作程序的结构。
举一些 Python 中的反射的一些常见用法:
反射是一种强大的编程技巧,但需要谨慎使用,因为它会使代码更加动态和难以维护。不当使用反射可能会导致安全漏洞和不可预测的行为。因此,应该在需要时慎重使用反射,确保输入数据的有效性和安全性。
结合Flask提一嘴,在Flask视图函数中可以直接拿到使用的request/session/g/current_app,它们的获取也是主要借助于反射实现的:
如果问有关于Python的双下划线魔术方法相关,就想LocalProxy类,它都有!!!
如果问到线程相关,一定不要忘记说threading.local对象(你懂的~)