引入
对于flask而言，其请求过程与django有着截然不同的流程。在django中是将请求一步步封装最终传入视图函数的参数中，但是在flask中，视图函数中并没有请求参数，而是将请求通过上下文机制完成对请求的解析操作。
流程图镇楼：
源码解析
0. 请求入口
if __name__ == '__main__':
app.run()
def run(self, host=None, port=None, debug=None,
load_dotenv=True, **options):
# Change this into a no-op if the server is invoked from the
# command line. Have a look at cli.py for more information.
if os.environ.get('FLASK_RUN_FROM_CLI') == 'true':
from .debughelpers import explain_ignored_app_run
explain_ignored_app_run()
return
if get_load_dotenv(load_dotenv):
cli.load_dotenv()
# if set, let env vars override previous values
if 'FLASK_ENV' in os.environ:
self.env = get_env()
self.debug = get_debug_flag()
elif 'FLASK_DEBUG' in os.environ:
self.debug = get_debug_flag()
# debug passed to method overrides all other sources
if debug is not None:
self.debug = bool(debug)
_host = '127.0.0.1'
_port = 5000
server_name = self.config.get('SERVER_NAME')
sn_host, sn_port = None, None
if server_name:
sn_host, _, sn_port = server_name.partition(':')
host = host or sn_host or _host
port = int(port or sn_port or _port)
options.setdefault('use_reloader', self.debug)
options.setdefault('use_debugger', self.debug)
options.setdefault('threaded', True)
cli.show_server_banner(self.env, self.debug, self.name, False)
from werkzeug.serving import run_simple
try:
run_simple(host, port, self, **options)
finally:
# reset the first request information if the development server
# reset normally. This makes it possible to restart the server
# without reloader and that stuff from an interactive shell.
self._got_first_request = False
def __call__(self, environ, start_response):
"""The WSGI server calls the Flask application object as the
WSGI application. This calls :meth:`wsgi_app` which can be
wrapped to applying middleware."""
return self.wsgi_app(environ, start_response)
对于每次请求进来之后，都会执行Flask类实例的__call__方法，至于为什么执行的是__call__方法请看博主之前的《web框架本质》文章，这里不再过多叙述。但是我们可以知道的是，只要是请求进来之后，__call__方法执行的 wsgi_app方法是对请求处理及响应的全部过程，对于每次请求上下文的创建和销毁也是在其内部完成，而上下文正是flask框架的核心，因此研究其内部的执行流程有着至关重要的作用。
首先我们要明白，在上下文中，要完成的操作是：
1.对原生请求进行封装，生成视图函数可操作的request对象
2.获取请求中的cookie信息，生成Session对象
3.执行预处理函数和视图函数
4.返回响应结果
以下为上下文源码，后续对各部分代码进行分别阐述
def wsgi_app(self, environ, start_response):
# 生成 ctx.request , request.session，请求上下文,即请求先关的数据都封装到了 ctx这个对象中去
ctx = self.request_context(environ)
error = None
try:
try:
# 将ctx入栈，但是内部也将应用上下文入栈
ctx.push()
# 对请求的url进行视图函数的匹配，执行视图函数，返回响应信息(cookie)
response = self.full_dispatch_request()
except Exception as e:
# 若发生错误将错误信息最为相应信息进行返回
error = e
response = self.handle_exception(e)
except:
error = sys.exc_info()[1]
raise
# 封装响应信息
return response(environ, start_response)
finally:
if self.should_ignore_error(error):
error = None
# 出栈，删除本次请求的相关信息
ctx.auto_pop(error)
1.请求上下文对象的创建
# 生成 ctx.request , request.session，请求上下文,即请求先关的数据都封装到了 ctx这个对象中去 ctx = self.request_context(environ)
生成RequestContext类实例，该实例包含了本次请求的request和Session信息
def request_context(self, environ): return RequestContext(self, environ)
对生成的类实例进行初始化，并且将传入的原生请求信息environ封装值Request类实例中。此时，request为封装之后的Request实例，Session为None
class RequestContext(object): def __init__(self, app, environ, request=None): self.app = app if request is None: request = app.request_class(environ) self.request = request self.url_adapter = app.create_url_adapter(self.request) self.flashes = None self.session = None self._after_request_functions = [] self.match_request()
request_class = Request
2. 将请求上下文和应用上下文入栈
# 将ctx入栈，但是内部也将应用上下文入栈 ctx.push()
def push(self):
# 获取到的 top == ctx
top = _request_ctx_stack.top
if top is not None and top.preserved:
top.pop(top._preserved_exc)
# Before we push the request context we have to ensure that there
# is an application context.
"""
_request_ctx_stack 和 _app_ctx_stack 都是 Local 类的实例
"""
# 获取 应用上下文的栈顶元素，得到 app_ctx
app_ctx = _app_ctx_stack.top
if app_ctx is None or app_ctx.app != self.app:
# self.app == Fask()
# 得到 一个 AppContext类的实例对象，得到一个 应用上下文对象 app_ctx，此时 app_ctx拥有以下属性: app_ctx.app = app, app_ctx.g = app.app_ctx_globals_class()
app_ctx = self.app.app_context()
# 将 app_ctx 入栈,应用上下文入栈
app_ctx.push()
self._implicit_app_ctx_stack.append(app_ctx)
else:
self._implicit_app_ctx_stack.append(None)
if hasattr(sys, 'exc_clear'):
sys.exc_clear()
# self 指的是 ctx，即将ctx入栈，即 _request_ctx_stack._local.stack = [ctx]。请求上下文入栈
_request_ctx_stack.push(self)
# 由于每次请求都会初始化创建你ctx，因此session都为None
if self.session is None:
# SecureCookieSessionInterface()
# session_interface = SecureCookieSessionInterface(),即session_interface就是一个SecureCookieSessionInterface类的实例对象
session_interface = self.app.session_interface
# 第一次访问：生成一个 字典(容器) 返回至 self.session
self.session = session_interface.open_session(
self.app, self.request
)
if self.session is None:
self.session = session_interface.make_null_session(self.app)
首先，应用上下文入栈，这里不多做解释说明，其执行流程与请求上下文相同，请参考下文对与请求上下文的入栈流程分析。
其次，请求上下文入栈。执行 _request_ctx_stack.push(self) ，我们先看看 _request_ctx_stack 是什么。由 _request_ctx_stack = LocalStack() 可知 _request_ctx_stack 是 LocalStack 类实例对象，进入 LocalStack 的构造方法中
def __init__(self): self._local = Local()
即在类实例化过程中，为 _request_ctx_stack 实例对象创建 _local 属性，该属性的值是 Local 类实例，进入其构造方法中，在该方法中为每一个 Local 类实例创建 __storage__ 和 __ident_func__ 属性：
class Local(object):
__slots__ = ('__storage__', '__ident_func__')
def __init__(self):
object.__setattr__(self, '__storage__', {})
object.__setattr__(self, '__ident_func__', get_ident)
至此，完成了对 _request_ctx_stack 实例对象创建的流程分析，但是需要注意的是，该实例对象并不是在每次请求之后才创建完成的，而是在flask项目启动之后就会被立即创建，该对象对于每次的请求都会调用该对象的push方法进行请求上下文的入栈，也就是说 _request_ctx_stack 是一个单例对象，该单例对象可以在任何的地方被调用，其他的单例对象还有：
"""
注意：
在项目启动之后，global里的代码就已经执行完毕，而且也只会执行一次，因此这里面的变量是针对所有请求所使用的，但是根据不同线程id用来存放各自的值
"""
# 生成 请求上下文栈对象，将请求上下文对象 ctx 保存到 _request_ctx_stack._local.stack = [ctx]中
_request_ctx_stack = LocalStack()
# 生成应用上下文栈对象，将应用上下文对象 app_ctx 保存到 _app_ctx_stack._local.stack = [app_ctx]中
_app_ctx_stack = LocalStack()
# current_app.__local = app
current_app = LocalProxy(_find_app)
# 获取ctx.request
request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'request'))
# 获取 ctx.session
session = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'session'))
# 维护此次请求的一个全局变量，其实就是一个字典
g = LocalProxy(partial(_lookup_app_object, 'g'))
对于以上的单例对象，在项目启动之后被创建，在项目停止后被销毁，与请求是否进来无任何关系。现在我们知道了 _request_ctx_stack 的创建流程，我们返回之前对请求上下文的入栈操作 _request_ctx_stack.push(self) （self指的是ctx），进入push方法：
def push(self, obj):
# obj == ctx
"""Pushes a new item to the stack"""
rv = getattr(self._local, 'stack', None)
if rv is None:
self._local.stack = rv = []
rv.append(obj)
return rv
在上述流程中，首先使用反射获取 _request_ctx_stack._local.stack 的值，也就是获取请求栈的值。项目刚启动，在第一次请求进来之前，请求栈的为空，则代码继续向下执行将当前请求的ctx追加至请求栈中，并且返回请求栈的值。这里着重说一下入栈之前的流程和入栈之后的数据结构：执行 self._local.stack = rv = [] ，会调用 Local 类的 __setattr__ 方法
def __setattr__(self, name, value): ident = self.__ident_func__() storage = self.__storage__ try: storage[ident][name] = valueexcept KeyError: storage[ident] = {name: value}
self.__ident_func__() 为获取当前此次请求的协程id或者线程id， self.__storage__ 为一个字典对象，在项目启动后的第一个请求进来之后会发生 storage[ident][name] = value 的异常错误，抛出异常被下面捕获，因此执行 storage[ident] = {name: value} (以此次协程id或线程id为key，该key的value为一个字典，在字典中存储一个键值对"stack":[ctx]),即此数据结构为：
_request_ctx_stack._local.stack={ 线程id或协程id: { 'stack': [ctx] } }
同时， self._local.stack = [ctx]。至此，完成请求上下文的入栈操作，应用上下文与请求上下文的入栈流程相同，这里不在赘述。至此完成了请求入栈的操作，我们需要知道在上述过程中使用到的四个类： RequestContext (请求上下文类，实例对象ctx中包含了request，Session两个属性)、 Request (对请求的元信息environ进行封装)、 LocalStack (使用该类实例对象 _request_ctx_stack ,维护请求上下文对象ctx的入栈和出栈操作，相当于请求上下文对象的管理者)、 Local (堆栈类，真正存放请求上下文的类)，如果你还是对着几个类关系还是不明白，请看我为你准备的图：
返回 wsgi_app 函数，继续向下执行 response = self.full_dispatch_request() 函数：
def full_dispatch_request(self):
# 将 _got_first_request = True，依次执行定义的 before_first_request 函数
self.try_trigger_before_first_request_functions()
try:
# 触发 request_started 信号
request_started.send(self)
# 执行钩子函数：before_request,before_first_request
rv = self.preprocess_request()
# 如果执行的before_request,before_first_request函数没有返回值，则继续执行视图函数。若有返回值，则不执行视图函数
if rv is None:
# 执行此url对应的别名的视图函数并执行该函数，返回视图函数的返回值，得到相应信息
rv = self.dispatch_request()
except Exception as e:
# 如果发生错误，则将异常信息作为返回值进行返回
rv = self.handle_user_exception(e)
# 封装返回信息并返回，包括 session
return self.finalize_request(rv)
在函数的内部首先执行预处理函数再执行视图函数，返回预处理函数或视图函数的返回值至浏览器。
返回 wsgi_app 函数中，继续向下执行 ctx.auto_pop(error) 函数，完成对请求上下文和应用上下文的出栈操作：
def auto_pop(self, exc):
if self.request.environ.get('flask._preserve_context') or
(exc is not None and self.app.preserve_context_on_exception):
self.preserved = True
self._preserved_exc = exc
else:
self.pop(exc)
def pop(self, exc=_sentinel):
"""Pops the request context and unbinds it by doing that. This will
also trigger the execution of functions registered by the
:meth:`~flask.Flask.teardown_request` decorator.
.. versionchanged:: 0.9
Added the `exc` argument.
"""
app_ctx = self._implicit_app_ctx_stack.pop()
try:
clear_request = False
if not self._implicit_app_ctx_stack:
self.preserved = False
self._preserved_exc = None
if exc is _sentinel:
exc = sys.exc_info()[1]
self.app.do_teardown_request(exc)
# If this interpreter supports clearing the exception information
# we do that now. This will only go into effect on Python 2.x,
# on 3.x it disappears automatically at the end of the exception
# stack.
if hasattr(sys, 'exc_clear'):
sys.exc_clear()
request_close = getattr(self.request, 'close', None)
if request_close is not None:
request_close()
clear_request = True
finally:
# 请求上下文出栈
rv = _request_ctx_stack.pop()
# get rid of circular dependencies at the end of the request
# so that we don't require the GC to be active.
if clear_request:
rv.request.environ['werkzeug.request'] = None
# Get rid of the app as well if necessary.
if app_ctx is not None:
# 应用上下文出栈
app_ctx.pop(exc)
assert rv is self, 'Popped wrong request context. '
'(%r instead of %r)' % (rv, self)
def pop(self):
"""Removes the topmost item from the stack, will return the
old value or `None` if the stack was already empty.
"""
stack = getattr(self._local, 'stack', None)
if stack is None:
return None
elif len(stack) == 1:
release_local(self._local)
return stack[-1]
else:
# 获取并删除列表中的第一个元素，同时返回该元素
return stack.pop()
stack获取到的是请求栈或应用栈的列表，栈的长度为1，则进入 elif 控制语句中，首先执行 release_local(self._local) ：
def release_local(local):
local.__release_local__()
local=self._local ，即执行 Local 类的 __release_local__ 方法，进入该方法：
def __release_local__(self):
# 将 self.__storage__ 所维护的字典中删除当前协程或线程id为key的元素
self.__storage__.pop(self.__ident_func__(), None)
从上面的语句中可以很明显看出，要执行的操作就是将以当前协程或线程id为key的元素从字典 self.__storage__ 中删除，返回至pop函数中的elif控制语句，最终将列表中的最后一个元素返回。注意，最终 _request_ctx_stack._local 的请求栈和应用栈列表中至少会存在一个元素。