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Python中的魔法方法深入理解
來源:易賢網(wǎng) 閱讀:1510 次 日期:2014-07-11 18:51:12
溫馨提示:易賢網(wǎng)小編為您整理了“Python中的魔法方法深入理解”,方便廣大網(wǎng)友查閱!

接觸Python也有一段時間了,Python相關的框架和模塊也接觸了不少,希望把自己接觸到的自己 覺得比較好的設計和實現(xiàn)分享給大家,于是取了一個“Charming Python”的小標,算是給自己開了一個頭吧, 希望大家多多批評指正。 :)

from flask import request

Flask 是一個人氣非常高的Python Web框架,筆者也拿它寫過一些大大小小的項目,F(xiàn)lask 有一個特性我非常的喜歡,就是無論在什么地方,如果你想要獲取當前的request對象,只要 簡單的:

代碼如下:

from flask import request

# 從當前request獲取內容

request.args

request.forms

request.cookies

... ...

非常簡單好記,用起來也非常的友好。不過,簡單的背后藏的實現(xiàn)可就稍微有一些復雜了。 跟隨我的文章來看看其中的奧秘吧!

兩個疑問?

在我們往下看之前,我們先提出兩個疑問:

疑問一 : request ,看上去只像是一個靜態(tài)的類實例,我們?yōu)槭裁纯梢灾苯邮褂胷equest.args 這樣的表達式來獲取當前request的args屬性,而不用使用比如:

代碼如下:

from flask import get_request

# 獲取當前request

request = get_request()

get_request().args

這樣的方式呢?flask是怎么把request對應到當前的請求對象的呢?

疑問二 : 在真正的生產(chǎn)環(huán)境中,同一個工作進程下面可能有很多個線程(又或者是協(xié)程), 就像我剛剛所說的,request這個類實例是怎么在這樣的環(huán)境下正常工作的呢?

要知道其中的秘密,我們只能從flask的源碼開始看了。

源碼,源碼,還是源碼

首先我們打開flask的源碼,從最開始的__init__.py來看看request是怎么出來的:

代碼如下:

# 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'))

我們可以看到flask的request是從globals.py引入的,而這里的定義request的代碼為 request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'request')) , 如果有不了解 partial是什么東西的同學需要先補下課,首先需要了解一下 partial 。

不過我們可以簡單的理解為 partial(func, 'request') 就是使用 'request' 作為func的第一個默認參數(shù)來產(chǎn)生另外一個function。

所以, partial(_lookup_req_object, 'request') 我們可以理解為:

生成一個callable的function,這個function主要是從 _request_ctx_stack 這個LocalStack對象獲取堆棧頂部的第一個RequestContext對象,然后返回這個對象的request屬性。

這個werkzeug下的LocalProxy引起了我們的注意,讓我們來看看它是什么吧:

代碼如下:

@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.

    ... ...

看前幾句介紹就能知道它主要是做什么的了,顧名思義,LocalProxy主要是就一個Proxy, 一個為werkzeug的Local對象服務的代理。他把所以作用到自己的操作全部“轉發(fā)”到 它所代理的對象上去。

那么,這個Proxy通過Python是怎么實現(xiàn)的呢?答案就在源碼里:

代碼如下:

# 為了方便說明,我對代碼進行了一些刪減和改動

@implements_bool

class LocalProxy(object):

    __slots__ = ('__local', '__dict__', '__name__')

    def __init__(self, local, name=None):

        # 這里有一個點需要注意一下,通過了__setattr__方法,self的

        # "_LocalProxy__local" 屬性被設置成了local,你可能會好奇

        # 這個屬性名稱為什么這么奇怪,其實這是因為Python不支持真正的

        # Private member,具體可以參見官方文檔:

        # 在這里你只要把它當做 self.__local = local 就可以了 :)

        object.__setattr__(self, '_LocalProxy__local', local)

        object.__setattr__(self, '__name__', name)

    def _get_current_object(self):

        """

        獲取當前被代理的真正對象,一般情況下不會主動調用這個方法,除非你因為

        某些性能原因需要獲取做這個被代理的真正對象,或者你需要把它用來另外的

        地方。

        """

        # 這里主要是判斷代理的對象是不是一個werkzeug的Local對象,在我們分析request

        # 的過程中,不會用到這塊邏輯。

        if not hasattr(self.__local, '__release_local__'):

            # 從LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'request'))看來

            # 通過調用self.__local()方法,我們得到了 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__)

    # 接下來就是一大段一段的Python的魔法方法了,Local Proxy重載了(幾乎)?所有Python

    # 內建魔法方法,讓所有的關于他自己的operations都指向到了_get_current_object()

    # 所返回的對象,也就是真正的被代理對象。

    ... ...

    __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() < o

    __le__ = lambda x, o: x._get_current_object() <= o

    __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

    ... ...

事情到了這里,我們在文章開頭的第二個疑問就能夠得到解答了,我們之所以不需要使用get_request() 這樣的方法調用來獲取當前的request對象,都是LocalProxy的功勞。

LocalProxy作為一個代理,通過自定義魔法方法。代理了我們對于request的所有操作, 使之指向到真正的request對象。

怎么樣,現(xiàn)在知道了 request.args 不是它看上去那么簡簡單單的吧。

現(xiàn)在,讓我們來看看第二個問題,在多線程的環(huán)境下,request是怎么正常工作的呢? 還是讓我們回到globals.py吧:

代碼如下:

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'))

問題的關鍵就在于這個 _request_ctx_stack 對象了,讓我們找到LocalStack的源碼:

代碼如下:

class LocalStack(object):

    def __init__(self):

        # 其實LocalStack主要還是用到了另外一個Local類

        # 它的一些關鍵的方法也被代理到了這個Local類上

        # 相對于Local類來說,它多實現(xiàn)了一些和堆棧“Stack”相關方法,比如push、pop之類

        # 所以,我們只要直接看Local代碼就可以

        self._local = Local()

    ... ...

    @property

    def top(self):

        """

        返回堆棧頂部的對象

        """

        try:

            return self._local.stack[-1]

        except (AttributeError, IndexError):

            return None

# 所以,當我們調用_request_ctx_stack.top時,其實是調用了 _request_ctx_stack._local.stack[-1]

# 讓我們來看看Local類是怎么實現(xiàn)的吧,不過在這之前我們得先看一下下面出現(xiàn)的get_ident方法

# 首先嘗試著從greenlet導入getcurrent方法,這是因為如果flask跑在了像gevent這種容器下的時候

# 所以的請求都是以greenlet作為最小單位,而不是thread線程。

try:

    from greenlet import getcurrent as get_ident

except ImportError:

    try:

        from thread import get_ident

    except ImportError:

        from _thread import get_ident

# 總之,這個get_ident方法將會返回當前的協(xié)程/線程ID,這對于每一個請求都是唯一的

class Local(object):

    __slots__ = ('__storage__', '__ident_func__')

    def __init__(self):

        object.__setattr__(self, '__storage__', {})

        object.__setattr__(self, '__ident_func__', get_ident)

    ... ...

    # 問題的關鍵就在于Local類重載了__getattr__和__setattr__這兩個魔法方法

    def __getattr__(self, name):

        try:

            # 在這里我們返回調用了self.__ident_func__(),也就是當前的唯一ID

            # 來作為__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}

    ... ...

    # 重載了這兩個魔法方法之后

    # Local().some_value 不再是它看上去那么簡單了:

    # 首先我們先調用get_ident方法來獲取當前運行的線程/協(xié)程ID

    # 然后獲取這個ID空間下的some_value屬性,就像這樣:

    #

    #   Local().some_value -> Local()[current_thread_id()].some_value

    #

    # 設置屬性的時候也是這個道理

通過這些分析,相信疑問二也得到了解決,通過使用了當前的線程/協(xié)程ID,加上重載一些魔法 方法,F(xiàn)lask實現(xiàn)了讓不同工作線程都使用了自己的那一份stack對象。這樣保證了request的正常 工作。

說到這里,這篇文章也差不多了。我們可以看到,為了使用者的方便,作為框架和工具的開發(fā)者 需要付出很多額外的工作,有時候,使用一些語言上的魔法是無法避免的,Python在這方面也有著 相當不錯的支持。

我們所需要做到的就是,學習掌握好Python中那些魔法的部分,使用魔法來讓自己的代碼更簡潔, 使用更方便。

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