0

0

Python中的魔法方法深入理解

php中文网

php中文网

发布时间:2016-06-16 08:43:19

|

1203人浏览过

|

来源于php中文网

原创

接触python也有一段时间了,python相关的框架和模块也接触了不少,希望把自己接触到的自己 觉得比较好的设计和实现分享给大家,于是取了一个“charming python”的小标,算是给自己开了一个头吧, 希望大家多多批评指正。 :)

from flask import request

Flask 是一个人气非常高的Python Web框架,笔者也拿它写过一些大大小小的项目,Flask 有一个特性我非常的喜欢,就是无论在什么地方,如果你想要获取当前的request对象,只要 简单的:

复制代码 代码如下:

from flask import request

# 从当前request获取内容
request.args
request.forms
request.cookies
... ...


非常简单好记,用起来也非常的友好。不过,简单的背后藏的实现可就稍微有一些复杂了。 跟随我的文章来看看其中的奥秘吧!

两个疑问?

在我们往下看之前,我们先提出两个疑问:

疑问一 : request ,看上去只像是一个静态的类实例,我们为什么可以直接使用request.args 这样的表达式来获取当前request的args属性,而不用使用比如:

复制代码 代码如下:

from flask import get_request

# 获取当前request
request = get_request()
get_request().args


这样的方式呢?flask是怎么把request对应到当前的请求对象的呢?

疑问二 : 在真正的生产环境中,同一个工作进程下面可能有很多个线程(又或者是协程), 就像我刚刚所说的,request这个类实例是怎么在这样的环境下正常工作的呢?

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

要知道其中的秘密,我们只能从flask的源码开始看了。

源码,源码,还是源码

首先我们打开flask的源码,从最开始的__init__.py来看看request是怎么出来的:

复制代码 代码如下:

# File: flask/__init__.py
from .globals import current_app, g, request, session, _request_ctx_stack


# File: flask/globals.py
from functools import partial
from werkzeug.local import LocalStack, LocalProxy


def _lookup_req_object(name):
    top = _request_ctx_stack.top
    if top is None:
        raise RuntimeError('working outside of request context')
    return getattr(top, name)

# context locals
_request_ctx_stack = LocalStack()
request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'request'))

我们可以看到flask的request是从globals.py引入的,而这里的定义request的代码为 request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'request')) , 如果有不了解 partial是什么东西的同学需要先补下课,首先需要了解一下 partial 。

不过我们可以简单的理解为 partial(func, 'request') 就是使用 'request' 作为func的第一个默认参数来产生另外一个function。

所以, partial(_lookup_req_object, 'request') 我们可以理解为:

生成一个callable的function,这个function主要是从 _request_ctx_stack 这个LocalStack对象获取堆栈顶部的第一个RequestContext对象,然后返回这个对象的request属性。

这个werkzeug下的LocalProxy引起了我们的注意,让我们来看看它是什么吧:

复制代码 代码如下:

@implements_bool
class LocalProxy(object):
    """Acts as a proxy for a werkzeug local.  Forwards all operations to
    a proxied object.  The only operations not supported for forwarding
    are right handed operands and any kind of assignment.
    ... ...

看前几句介绍就能知道它主要是做什么的了,顾名思义,LocalProxy主要是就一个Proxy, 一个为werkzeug的Local对象服务的代理。他把所以作用到自己的操作全部“转发”到 它所代理的对象上去。

那么,这个Proxy通过Python是怎么实现的呢?答案就在源码里:

海霆企业网站系统(HT-EWCMS)1.1
海霆企业网站系统(HT-EWCMS)1.1

HT-EWCMS 为 Hetty - Enterprise Web Content Management System 的英文缩写,即海霆企业网站内容管理系统,HT-EWCMS为您提供一个高效快速和强大的企业网站解决方案,兼容各种主流操作系统和浏览器。HT-EWCMS著作权已在中华人民共和国国家版权局注册,海霆科技为 HT-EWCMS 产品的开发商,依法独立拥有 HT-EWCMS 产品著作权,著作

下载
复制代码 代码如下:

# 为了方便说明,我对代码进行了一些删减和改动

@implements_bool
class LocalProxy(object):
    __slots__ = ('__local', '__dict__', '__name__')

    def __init__(self, local, name=None):
        # 这里有一个点需要注意一下,通过了__setattr__方法,self的
        # "_LocalProxy__local" 属性被设置成了local,你可能会好奇
        # 这个属性名称为什么这么奇怪,其实这是因为Python不支持真正的
        # Private member,具体可以参见官方文档:
        # http://docs.python.org/2/tutorial/classes.html#private-variables-and-class-local-references
        # 在这里你只要把它当做 self.__local = local 就可以了 :)
        object.__setattr__(self, '_LocalProxy__local', local)
        object.__setattr__(self, '__name__', name)

    def _get_current_object(self):
        """
        获取当前被代理的真正对象,一般情况下不会主动调用这个方法,除非你因为
        某些性能原因需要获取做这个被代理的真正对象,或者你需要把它用来另外的
        地方。
        """
        # 这里主要是判断代理的对象是不是一个werkzeug的Local对象,在我们分析request
        # 的过程中,不会用到这块逻辑。
        if not hasattr(self.__local, '__release_local__'):
            # 从LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'request'))看来
            # 通过调用self.__local()方法,我们得到了 partial(_lookup_req_object, 'request')()
            # 也就是 ``_request_ctx_stack.top.request``
            return self.__local()
        try:
            return getattr(self.__local, self.__name__)
        except AttributeError:
            raise RuntimeError('no object bound to %s' % self.__name__)

    # 接下来就是一大段一段的Python的魔法方法了,Local Proxy重载了(几乎)?所有Python
    # 内建魔法方法,让所有的关于他自己的operations都指向到了_get_current_object()
    # 所返回的对象,也就是真正的被代理对象。

    ... ...
    __setattr__ = lambda x, n, v: setattr(x._get_current_object(), n, v)
    __delattr__ = lambda x, n: delattr(x._get_current_object(), n)
    __str__ = lambda x: str(x._get_current_object())
    __lt__ = lambda x, o: x._get_current_object()     __le__ = lambda x, o: x._get_current_object()     __eq__ = lambda x, o: x._get_current_object() == o
    __ne__ = lambda x, o: x._get_current_object() != o
    __gt__ = lambda x, o: x._get_current_object() > o
    __ge__ = lambda x, o: x._get_current_object() >= o
    ... ...

事情到了这里,我们在文章开头的第二个疑问就能够得到解答了,我们之所以不需要使用get_request() 这样的方法调用来获取当前的request对象,都是LocalProxy的功劳。

LocalProxy作为一个代理,通过自定义魔法方法。代理了我们对于request的所有操作, 使之指向到真正的request对象。

怎么样,现在知道了 request.args 不是它看上去那么简简单单的吧。

现在,让我们来看看第二个问题,在多线程的环境下,request是怎么正常工作的呢? 还是让我们回到globals.py吧:

复制代码 代码如下:

from functools import partial
from werkzeug.local import LocalStack, LocalProxy


def _lookup_req_object(name):
    top = _request_ctx_stack.top
    if top is None:
        raise RuntimeError('working outside of request context')
    return getattr(top, name)

# context locals
_request_ctx_stack = LocalStack()
request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'request'))

问题的关键就在于这个 _request_ctx_stack 对象了,让我们找到LocalStack的源码:

复制代码 代码如下:

class LocalStack(object):

    def __init__(self):
        # 其实LocalStack主要还是用到了另外一个Local类
        # 它的一些关键的方法也被代理到了这个Local类上
        # 相对于Local类来说,它多实现了一些和堆栈“Stack”相关方法,比如push、pop之类
        # 所以,我们只要直接看Local代码就可以
        self._local = Local()

    ... ...

    @property
    def top(self):
        """
        返回堆栈顶部的对象
        """
        try:
            return self._local.stack[-1]
        except (AttributeError, IndexError):
            return None


# 所以,当我们调用_request_ctx_stack.top时,其实是调用了 _request_ctx_stack._local.stack[-1]
# 让我们来看看Local类是怎么实现的吧,不过在这之前我们得先看一下下面出现的get_ident方法

# 首先尝试着从greenlet导入getcurrent方法,这是因为如果flask跑在了像gevent这种容器下的时候
# 所以的请求都是以greenlet作为最小单位,而不是thread线程。
try:
    from greenlet import getcurrent as get_ident
except ImportError:
    try:
        from thread import get_ident
    except ImportError:
        from _thread import get_ident

# 总之,这个get_ident方法将会返回当前的协程/线程ID,这对于每一个请求都是唯一的


class Local(object):
    __slots__ = ('__storage__', '__ident_func__')

    def __init__(self):
        object.__setattr__(self, '__storage__', {})
        object.__setattr__(self, '__ident_func__', get_ident)

    ... ...

    # 问题的关键就在于Local类重载了__getattr__和__setattr__这两个魔法方法

    def __getattr__(self, name):
        try:
            # 在这里我们返回调用了self.__ident_func__(),也就是当前的唯一ID
            # 来作为__storage__的key
            return self.__storage__[self.__ident_func__()][name]
        except KeyError:
            raise AttributeError(name)

    def __setattr__(self, name, value):
        ident = self.__ident_func__()
        storage = self.__storage__
        try:
            storage[ident][name] = value
        except KeyError:
            storage[ident] = {name: value}

    ... ...

    # 重载了这两个魔法方法之后

    # Local().some_value 不再是它看上去那么简单了:
    # 首先我们先调用get_ident方法来获取当前运行的线程/协程ID
    # 然后获取这个ID空间下的some_value属性,就像这样:
    #
    #   Local().some_value -> Local()[current_thread_id()].some_value
    #
    # 设置属性的时候也是这个道理

通过这些分析,相信疑问二也得到了解决,通过使用了当前的线程/协程ID,加上重载一些魔法 方法,Flask实现了让不同工作线程都使用了自己的那一份stack对象。这样保证了request的正常 工作。

说到这里,这篇文章也差不多了。我们可以看到,为了使用者的方便,作为框架和工具的开发者 需要付出很多额外的工作,有时候,使用一些语言上的魔法是无法避免的,Python在这方面也有着 相当不错的支持。

我们所需要做到的就是,学习掌握好Python中那些魔法的部分,使用魔法来让自己的代码更简洁, 使用更方便。

但是要记住,魔法虽然炫,千万不要滥用哦。

相关文章

python速学教程(入门到精通)
python速学教程(入门到精通)

python怎么学习?python怎么入门?python在哪学?python怎么学才快?不用担心,这里为大家提供了python速学教程(入门到精通),有需要的小伙伴保存下载就能学习啦!

下载

相关标签:

本站声明:本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热门AI工具

更多
DeepSeek
DeepSeek

幻方量化公司旗下的开源大模型平台

豆包大模型
豆包大模型

字节跳动自主研发的一系列大型语言模型

通义千问
通义千问

阿里巴巴推出的全能AI助手

腾讯元宝
腾讯元宝

腾讯混元平台推出的AI助手

文心一言
文心一言

文心一言是百度开发的AI聊天机器人,通过对话可以生成各种形式的内容。

讯飞写作
讯飞写作

基于讯飞星火大模型的AI写作工具,可以快速生成新闻稿件、品宣文案、工作总结、心得体会等各种文文稿

即梦AI
即梦AI

一站式AI创作平台,免费AI图片和视频生成。

ChatGPT
ChatGPT

最最强大的AI聊天机器人程序,ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

相关专题

更多
pixiv网页版官网登录与阅读指南_pixiv官网直达入口与在线访问方法
pixiv网页版官网登录与阅读指南_pixiv官网直达入口与在线访问方法

本专题系统整理pixiv网页版官网入口及登录访问方式,涵盖官网登录页面直达路径、在线阅读入口及快速进入方法说明,帮助用户高效找到pixiv官方网站,实现便捷、安全的网页端浏览与账号登录体验。

705

2026.02.13

微博网页版主页入口与登录指南_官方网页端快速访问方法
微博网页版主页入口与登录指南_官方网页端快速访问方法

本专题系统整理微博网页版官方入口及网页端登录方式,涵盖首页直达地址、账号登录流程与常见访问问题说明,帮助用户快速找到微博官网主页,实现便捷、安全的网页端登录与内容浏览体验。

233

2026.02.13

Flutter跨平台开发与状态管理实战
Flutter跨平台开发与状态管理实战

本专题围绕Flutter框架展开,系统讲解跨平台UI构建原理与状态管理方案。内容涵盖Widget生命周期、路由管理、Provider与Bloc状态管理模式、网络请求封装及性能优化技巧。通过实战项目演示,帮助开发者构建流畅、可维护的跨平台移动应用。

117

2026.02.13

TypeScript工程化开发与Vite构建优化实践
TypeScript工程化开发与Vite构建优化实践

本专题面向前端开发者,深入讲解 TypeScript 类型系统与大型项目结构设计方法,并结合 Vite 构建工具优化前端工程化流程。内容包括模块化设计、类型声明管理、代码分割、热更新原理以及构建性能调优。通过完整项目示例,帮助开发者提升代码可维护性与开发效率。

22

2026.02.13

Redis高可用架构与分布式缓存实战
Redis高可用架构与分布式缓存实战

本专题围绕 Redis 在高并发系统中的应用展开,系统讲解主从复制、哨兵机制、Cluster 集群模式及数据分片原理。内容涵盖缓存穿透与雪崩解决方案、分布式锁实现、热点数据优化及持久化策略。通过真实业务场景演示,帮助开发者构建高可用、可扩展的分布式缓存系统。

61

2026.02.13

c语言 数据类型
c语言 数据类型

本专题整合了c语言数据类型相关内容,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

30

2026.02.12

雨课堂网页版登录入口与使用指南_官方在线教学平台访问方法
雨课堂网页版登录入口与使用指南_官方在线教学平台访问方法

本专题系统整理雨课堂网页版官方入口及在线登录方式,涵盖账号登录流程、官方直连入口及平台访问方法说明,帮助师生用户快速进入雨课堂在线教学平台,实现便捷、高效的课程学习与教学管理体验。

15

2026.02.12

豆包AI网页版入口与智能创作指南_官方在线写作与图片生成使用方法
豆包AI网页版入口与智能创作指南_官方在线写作与图片生成使用方法

本专题汇总豆包AI官方网页版入口及在线使用方式,涵盖智能写作工具、图片生成体验入口和官网登录方法,帮助用户快速直达豆包AI平台,高效完成文本创作与AI生图任务,实现便捷智能创作体验。

669

2026.02.12

PostgreSQL性能优化与索引调优实战
PostgreSQL性能优化与索引调优实战

本专题面向后端开发与数据库工程师,深入讲解 PostgreSQL 查询优化原理与索引机制。内容包括执行计划分析、常见索引类型对比、慢查询优化策略、事务隔离级别以及高并发场景下的性能调优技巧。通过实战案例解析,帮助开发者提升数据库响应速度与系统稳定性。

58

2026.02.12

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
相关推荐
/
热门推荐
/
最新课程
最新Python教程 从入门到精通
最新Python教程 从入门到精通

共4课时 | 22.4万人学习

Django 教程
Django 教程

共28课时 | 4.4万人学习

SciPy 教程
SciPy 教程

共10课时 | 1.6万人学习

关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送

Copyright 2014-2026 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号