一、前言

了解過flask的python開發者想必都知道flask中核心機制莫過于上下文管理，當然學習flask如果不了解其中的處理流程，可能在很多問題上不能得到解決，當然我在寫本篇文章之前也看到了很多博文有關于對flask上下文管理的剖析都非常到位，當然為了學習flask我也把對flask上下文理解寫下來供自己參考，也希望對其他人有所幫助。

二、知識儲備

threadlocal

在多線程中，線程間的數據是共享的， 但是每個線程想要有自己的數據該怎么實現？ python中的threading.local對象已經實現，其原理是利用線程的唯一標識作為key，數據作為value來保存其自己的數據，以下是demo演示了多個線程同時修改同一變量的值的結果：

#!/usr/bin/env python3# -*- coding:utf-8 -*-# Author:wdimport threadingimport timevalues=threading.local()def run(arg):  values.num=arg #修改threading.local對象的name數據  time.sleep(1)  print(threading.current_thread().name,values.num) #打印values.numfor i in range(3):  th = threading.Thread(target=run, args=(i,), name='run thread%s' % i)  th.start()

結果：
run thread0 0
run thread1 1
run thread2 2

結果說明：

從結果中可以看到，values.num的值是不同的，按照普通線程理解因為有sleep存在，在每個線程最后打印values.num時候值應該都是2，但是正是因為threading.local對象內部會為每個線程開辟一個內存空間，從而使得每個線程都有自己的單獨數據，所以每個線程修改的是自己的數據(內部實現為字典)，打印結果才不一樣。

有了以上的設計思想，我們可以自己定義類似于thread.local類，為了支持協程，將其唯一標識改為協程的唯一標識，其實這已經及其接近flask中的Local類了(后續在進行說明)：

try:  from greenlet import getcurrent as get_ident # 攜程唯一標識except ImportError:  try:    from thread import get_ident  except ImportError:    from _thread import get_ident # 線程唯一標識class Local(object):  def __init__(self):    object.__setattr__(self, 'storage', dict()) # 防止self.xxx 遞歸    object.__setattr__(self, '__get_ident__', get_ident)  def __setattr__(self, key, value):    ident = self.__get_ident__() # 獲取當前線程或協程的唯一標識    data = self.storage.get(ident)    if not data: # 當前線程沒有數據      data = {key: value} # 創建數據    else: # 當前已經有數據      data[key] = value    self.storage[ident] = data # 最后為當前線程設置其標識對應的數據  def __getattr__(self, name):    try:      return self.storage[self.__get_ident__()].get(name) # 返回name所對應的值    except KeyError:      raise AttributeError(name)

functools.partial

partial函數是工具包的一個不常用函數，其作用是給函數傳遞參數，同時返回的也是這個函數，但是這個函數的已經帶了參數了，示例：