Flask中的CBV和上下文初步解讀

     一 . flask中的CBV      

 　　相對於Django中的CBV,讓咱們來看看flask中的CBV是如何實現的 ? 

　　from flask import Flask, render_template, url_for, views

　　app = Flask(__name__)

　　class Login(views.MethodView):
　　　　def get(self):
　　　　　　print(url_for("my_login"))     # /login
　　　　　　return render_template("login.html")

　　　　def post(self):
　　　　　　return "login success"

　　app.add_url_rule("/login", view_func=Login.as_view("my_login"))

　　if __name__ == '__main__':
　　　　app.run(debug=True)

　　 注意：視圖類中定義了哪些方法，就能夠容許哪一種方式的請求，也能夠經過指定參數methods=["GET","POST"]，指定參數時能夠在視圖類中指定，也能夠在add_url_rule方法中指定。

     二 . werkzeug + 上下文初步解讀        

       經過查看源碼，咱們知道app.run() 方法實際上是執行了run_simple() 方法，源碼以下：

　　　　　　

　　咱們能夠經過下面一段代碼探究run_simple() 方法都作了什麼？

　　from werkzeug.serving import run_simple
　　from werkzeug.wrappers import Request, Response

　　@Request.application
　　def app(req):
　　　　print(req.method)    # GET
　　　　print(req.path)     # /
　　　　return Response('200 ok')

　　run_simple('0.0.0.0', 5000, app)

　　運行代碼，發現服務運行在http://0.0.0.0:5000/上，以下：

　　　　　　

　　瀏覽器訪問該網址控制檯顯示的網址，輸出結果如上圖，且頁面顯示返回結果'200 ok'。由此說明視圖函數app執行了，再看咱們以前寫的代碼：

　　from flask import Flask, ...

　　app = Flask(__name__)

　　......
　　
　　app.run(debug=True)         # app 是flask的實例化對象

　　這裏重點分析app.run() 都幹了什麼？

　　首先，執行app.run() 時，源碼中顯示執行了執行run_simple() 方法，源碼中run_simple() 方法的參數是run_simple(host, port, self, **options) ，這裏重點看第三個參數self，由於app是flask的實例化對象，所以self就是指flask的實例化對象app，而上例中咱們知道當有請求進來的時候，執行了app()，咱們知道函數加括號是執行，而對象加括號會自動執行__call__方法，也就是說app.run() 實際上是監聽了flask類中的__call__方法，經過解讀源碼咱們發現__call__方法內容以下：

　　　　　　

　　__call__方法中執行了wsgi_app方法，源碼以下：

 　　　　

　　request_context() 方法源碼以下，其中的self仍然是Flask的實例化對象app：

 　　　　

　　RequestContext是一個類，它的__init__方法源碼以下：

 　　　　

 　　初步解讀到此結束,下一篇-- flask的請求上下文源碼解讀

 

     三 . 偏函數和線程安全       

 1 . 偏函數就是把前邊的值傳進來可是不執行 

　　1) . 示例一 : 

　　from functools import partial

　　def ab(a,b):
　　　　print(a,b)   # 1 5
　　　　return a+b

　　par_ab = partial(ab, 1)          # par_ab是一個新函數，接受了括號中的參數

　　print(par_ab)
　　# functools.partial(<function ab at 0x00000203FAB01E18>, 1)

　　print(par_ab(5))
　　# 6
　　# par_ab(5)會執行新函數，且partial(ab, 1)中參數1會成爲新函數par_ab的第一個參數，par_ab(5)中的5會成爲第二個參數，新函數的函數體是ab函數

　　2) . 示例二 

　　from functools import partial

　　def ab(a,*args):
　　　　print(a,args)   
　　　　return a

　　par_ab = partial(ab, 1, 5, 7, 9)

　　print(par_ab)
　　# functools.partial(<function ab at 0x0000020396711E18>, 1, 5, 7, 9)
　　# 新函數不加括號不執行

2 . 線程安全 

　　1) . 示例一 

　　import time

　　class Foo(object):
　　　　pass

　　foo = Foo()

　　def add(i):
　　　　foo.num = i
　　　　time.sleep(1)
　　　　print(foo.num)

　　for i in range(20):
　　　　add(i)

　　總結 : 等待時間長

　　2) . 示例二  : 開啓線程 

　　import time
　　import threading

　　class Foo(object):
　　　　pass
　　
　　foo = Foo()

　　def add(i):
　　　　foo.num = i
　　　　time.sleep(1)
　　　　print(foo.num, i)

　　for i in range(20):
　　　　th = threading.Thread(target=add, args=(i,))
　　　　th.start()

　　總結 : 數據不安全 

　　3) . 示例三 

　　import time
　　import threading
　　from threading import local

　　class Foo(local):
　　　　pass

　　foo = Foo()
"""
{
    7172:[request,session],
    8076:[request,session],
    5784:[request,session],
}
"""


# 線程安全,是在不帶鎖的狀況下,複製出了無數個對象,
# 當前這一個線程就行操做,操做本身的對象.拿的時候也拿本身的對象,不拿公共的對象.
# 由於request和session屬於公共變量
# 就至關因而一個大字典,每個線程的ID對應本身的一個空間,放到字典中.
# 每個線程進來的時候,從本身的空間中取值或更改值.
# 這樣就能夠在多個線程同時執行的時候能夠保證數據安全的前提下,還能夠保證速度
# 用空間換時間,確保線程在同時開啓的狀況下不會互相影響

　　def add(i):
　　　　foo.num = i
　　　　time.sleep(1)
　　　　print(foo.num, i, threading.current_thread().ident)

　　for i in range(20):
　　　　th = threading.Thread(target=add, args=(i,))
　　　　th.start()

 　　總結 : 完美解決問題,採用了以空間換取時間的方法,爲每一個線程開闢了一塊屬於本身的空間,是線程之間互不影響.