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(dāng)前的request對象，只要 簡單的：
從當(dāng)前request獲取內(nèi)容：
Request 對象對參數(shù)的分類很細，注意 args, form, valeus, json 的區(qū)別。當(dāng)然最保險也最原始的方式就是自己去解析 data。
另一個需注意的地方是某些屬性的類型，并不是 Python 標準的 dict ，而是 MultiDict 或者 CombinedMultiDict。這是為了應(yīng)對 HTTP 協(xié)議中參數(shù)都是可重復(fù)的這點而做的設(shè)定。因此取值的時候要注意這些對象的特性，比如 .get() 和 .get_list() 方法返回的東西是不同的。
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(fù)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(dāng)前request的args屬性，而不用使用比如：
from flask import get_request# 獲取當(dāng)前requestrequest = get_request()get_request().args
這樣的方式呢？flask是怎么把request對應(yīng)到當(dāng)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：
# File: flask/__init__.pyfrom .globals import current_app, g, request, session, _request_ctx_stack# File: flask/globals.pyfrom functools import partialfrom werkzeug.local import LocalStack, LocalProxydef _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(xué)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：
@implements_boolclass 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(wù)的代理。他把所以作用到自己的操作全部“轉(zhuǎn)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：
# 為了方便說明，我對代碼進行了一些刪減和改動@implements_boolclass 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(shè)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： # http://docs.python.org/2/tutorial/classes.html#private-variables-and-class-local-references # 在這里你只要把它當(dāng)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(dāng)前被代理的真正對象，一般情況下不會主動調(diào)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(diào)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(nèi)建魔法方法，讓所有的關(guān)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(diào)用來獲取當(dāng)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：
from functools import partialfrom werkzeug.local import LocalStack, LocalProxydef _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(guān)鍵就在于這個 _request_ctx_stack 對象了，讓我們找到LocalStack的源碼：
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(guān)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(guān)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(dāng)我們調(diào)用_request_ctx_stack.top時，其實是調(diào)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(dǎo)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_identexcept 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(dāng)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(guān)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(diào)用了self.__ident_func__()，也就是當(dāng)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(diào)用get_ident方法來獲取當(dāng)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(shè)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(dāng)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(dāng)不錯的支持。
我們所需要做到的就是，學(xué)習(xí)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。
但是要記住，魔法雖然炫，千萬不要濫用哦。
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