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flask多app和栈的应用

程序员文章站 2022-06-09 15:53:34
一、简介 二、多app使用 使用示例 实现原理 从源码中可以看到,该类实例化接受两个参数,一个是app,第二个是mounts,此时我们运行app的时候使用的是run_simple('127.0.0.1', 5000, app),其中app就是DispatcherMiddleware对象,在flask ......

一、简介

    flask的蓝图可以实现url的分发,当有多个app时也可以利用app进行url分发,这里介绍下使用方式和内部原理以及栈的应用。

二、多app使用

使用示例

from werkzeug.wsgi import dispatchermiddleware
from werkzeug.serving import run_simple
from flask import flask

app01 = flask('app01')
app02 = flask('app02')

@app01.route('/index')
def index():
    return "app01"


@app02.route('/index')
def index2():
    return "app02"


app = dispatchermiddleware(app01, {
    '/app01': app01,
    '/app02': app02,
})
#默认使用app01的路由,也就是访问 http://127.0.0.1:5000/index 返回app01
#当以app01开头时候使用app01的路由,也就是http://127.0.0.1:5000/app01/index 返回app01
#当以app02开头时候使用app02的路由,也就是http://127.0.0.1:5000/app02/index 返回app02

if __name__ == "__main__":
    run_simple('127.0.0.1', 5000, app)

实现原理

多app使用借助于dispatchermiddleware,让我们看看其源码类的定义:

class dispatchermiddleware(object):

    """allows one to mount middlewares or applications in a wsgi application.
    this is useful if you want to combine multiple wsgi applications::

        app = dispatchermiddleware(app, {
            '/app2':        app2,
            '/app3':        app3
        })
    """

    def __init__(self, app, mounts=none):
        self.app = app
        self.mounts = mounts or {}

    def __call__(self, environ, start_response):
        script = environ.get('path_info', '')
        path_info = ''
        while '/' in script:
            if script in self.mounts:
                app = self.mounts[script]
                break
            script, last_item = script.rsplit('/', 1)
            path_info = '/%s%s' % (last_item, path_info)
        else:
            app = self.mounts.get(script, self.app)
        original_script_name = environ.get('script_name', '')
        environ['script_name'] = original_script_name + script
        environ['path_info'] = path_info
        return app(environ, start_response)

从源码中可以看到,该类实例化接受两个参数,一个是app,第二个是mounts,此时我们运行app的时候使用的是run_simple('127.0.0.1', 5000, app),其中app就是dispatchermiddleware对象,在flask上下文中有提及到run_simple会执行第三个参数的__call__方法,也就是以上dispatchermiddleware的__call__方法,以我们的示例为列子,self.app=app01,self.mounts={‘/app01’:app01,’/app02’:app02},script是请求路径例如我们请求,script就是/index,接着看以下代码: 
def __call__(self, environ, start_response):
        script = environ.get('path_info', '')
        path_info = ''
        while '/' in script:
            if script in self.mounts:
                app = self.mounts[script]
                break
            script, last_item = script.rsplit('/', 1)
            path_info = '/%s%s' % (last_item, path_info)
        else:
            app = self.mounts.get(script, self.app)
        original_script_name = environ.get('script_name', '')
        environ['script_name'] = original_script_name + script
        environ['path_info'] = path_info
        return app(environ, start_response)

当script = /index是,while条件成立,同时对判断 /index是否在self.mounts,显然此时不在,分割/index,修改script为空,此时while不成立,执行app = self.mounts.get(script, self.app),返回self.app也就是app01,接着运行app01(),这也就是和在上下文中流程一样了。究其本质,就是通过url匹配出是哪个app,在运行该app的__call__方法。

三、栈是使用

   flask中的请求数据存放实际利用列表构造的栈来存储的,每次pop都从最后pop出栈。当我们在进行测试或者写flask离线脚本时候可能会使用到上下文嵌套,例如:

from flask import flask, current_app, _app_ctx_stack

app1 = flask('app01')
app1.debug = false


app2 = flask('app02')
app2.debug = true



with app1.app_context():

    print(_app_ctx_stack._local.__storage__)
    #{<greenlet.greenlet object at 0x10dc79e88>: {'stack': [<flask.ctx.appcontext object at 0x10dda7b00>]}}
    print(current_app.config['debug']) # false

    
    with app2.app_context():
        print(_app_ctx_stack._local.__storage__) 
        #{<greenlet.greenlet object at 0x10dc79e88>: {'stack': [<flask.ctx.appcontext object at 0x10dda7b00>, <flask.ctx.appcontext object at 0x10dda7c18>]}}
        print(current_app.config['debug']) # true

    print(current_app.config['debug'])  # false

在以上示例中在app01的上下文中嵌套了app02的上下文,所以在栈中会有两个app_ctx,但是在各自取上下文的时候都不会冲突,因为app02的上下文在最后,也就是第二个with中top是app02的app_ctx。

四、关于with 

  with语法在python中非常多见,比如文件操作中打开文件,实时上with常常用于做一些先操作后清理的工作,比如文件操作最后需要关闭文件,数据库操作先进行拿数据库连接进行查询,最后关闭连接等等。
如何工作:
  被with作用的对象必须有一个__enter__()方法和一个__exit__()方法,紧跟with后面的语句被调用,并返回对象的__enter__()方法被调用,这个方法的返回值将被赋值给as后面的变量。当with后面的代码块全部被执行完之后,将调用前面返回对象的__exit__()方法。
以下是一个with语句的示例:
class foo(object):
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __enter__(self):
        print('run __enter__')
        return self.name

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('run __exit__')


with foo('wd') as myname:
    print("vars:",myname)

结果:
run __enter__
vars: wd
run __exit__

可能你会注意在到,在以上的demo中__exit__方法中多了三个参数,即exc_type、exc_val、exc_tb这是对应着在with语句中代码出现异常时也会执行__exit__并接受异常,分别对应着:异常类型、异常值、以及异常的traceback。示例:

class foo(object):
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def __enter__(self):
        print('run __enter__')
        return self.name

    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        print('run __exit__')
        print('exc_type:',exc_type)
        print('exc_val:',exc_val)
        print('exc_tb:',exc_tb)


with foo('wd') as myname:
    print("vars:", myname)
    a=[]
    v=a[1]
    print(v)

结果:
run __enter__
vars: wd
run __exit__
exc_type: <class 'indexerror'>
exc_val: list index out of range
exc_tb: <traceback object at 0x10ec98508>
traceback (most recent call last):
  file "dbapi.py", line 21, in <module>
    v=a[1]
indexerror: list index out of range

最后我们回过头来看看app_context()对象中的__enter__方法和__exit__方法:

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

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

    if broken_pypy_ctxmgr_exit and exc_type is not none:
        reraise(exc_type, exc_value, tb)

实际上非常简单,执行__enter__时候调用push压栈,执行__exit__时pop出栈,这样就使得每个with里面都是当前app的上下文,而不会冲突。