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專案，Flask 有一個特性我非常的喜歡，就是無論在什麼地方，如果你想要獲取當前的request物件，只要 簡單的：
從當前request獲取內容：

• method： 起始行，元資料
• host： 起始行，元資料
• path： 起始行，元資料
• environ： 其中的 SERVER_PROTOCOL 是起始行，元資料
• headers： 頭，元資料
• data： body， 元資料
• remote_addr： 客戶端地址
• args： 請求連結中的引數（GET 引數），解析後
• form： form 提交中的引數，解析後
• values： args 和 forms 的集合
• json： json 格式的 body 資料，解析後
• cookies： 指向 Cookie 的連結

Request 物件對引數的分類很細，注意 args, form, valeus, json 的區別。當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型別，並不是 Python 標準的 dict ，而是 MultiDict 或者 CombinedMultiDict。這是為了應對 HTTP 協議中引數都是可重複的這點而做的設定。因此取值的時候要注意這些物件的特性，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，簡單的背後藏的實現可就稍微有一些複雜了。 跟隨我的文章來看看其中的奧祕吧！

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的類例項，我們為什麼可以直接使用request.args 這樣的表示式來獲取當前request的args屬性，而不用使用比如：

from flask import get_request

# 獲取當前request
request = get_request()
get_request().args

這樣的方式呢？flask是怎麼把request對應到當前的請求物件的呢？

疑問二 : 在真正的生產環境中，同一個工作程序下面可能有很多個執行緒（又或者是協程）， 就像我剛剛所說的，request這個類例項是怎麼在這樣的環境下正常工作的呢？

要知道其中的祕密，我們只能從flask的原始碼開始看了。

原始碼，原始碼，還是原始碼
首先我們開啟flask的原始碼，從最開始的__init__.py來看看request是怎麼出來的：

# 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，而這裡的定義request的程式碼為 request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'request')) , 如果有不瞭解 partial是什麼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的第一個預設引數來產生另外一個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物件獲取堆疊頂部的第一個RequestContext物件，然後返回這個物件的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麼吧：

@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麼的了，顧名思義，LocalProxy主要是就一個Proxy， 一個為werkzeug的Local物件服務的代理。他把所以作用到自己的操作全部“轉發”到 它所代理的物件上去。

那麼，這個Proxy通過Python是怎麼實現的呢？答案就在原始碼裡：

# 為了方便說明，我對程式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):
    # 這裡有一個點需要注意一下，通過了__setattr__方法，self的
    # "_LocalProxy__local" 屬性被設定成了local，你可能會好奇
    # 這個屬性名稱為什麼這麼奇怪，其實這是因為Python不支援真正的
    # Private member，具體可以參見官方文件：
    # http://docs.python.org/2/tutorial/classes.html#private-variables-and-class-local-references
    # 在這裡你只要把它當做 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物件，一般情況下不會主動呼叫這個方法，除非你因為
    某些效能原因需要獲取做這個被代理的真正物件，或者你需要把它用來另外的
    地方。
    """
    # 這裡主要是判斷代理的物件是不是一個werkzeug的Local物件，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
      # 通過呼叫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過載了(幾乎)?所有Python
  # 內建魔法方法，讓所有的關於他自己的operations都指向到了_get_current_object()
  # 所返回的物件，也就是真正的被代理物件。

  ... ...
  __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
  ... ...

事情到了這裡，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() 這樣的方法呼叫來獲取當前的request物件，都是LocalProxy的功勞。

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

怎麼樣，現在知道了 request.args 不是它看上去那麼簡簡單單的吧。

現在，讓我們來看看第二個問題，在多執行緒的環境下，request是怎麼正常工作的呢？ 還是讓我們回到globals.py吧：

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'))

問題的關鍵就在於這個 _request_ctx_stack 物件了，讓我們找到LocalStack的原始碼：

class LocalStack(object):

  def __init__(self):
    # 其實LocalStack主要還是用到了另外一個Local類
    # 它的一些關鍵的方法也被代理到了這個Local類上
    # 相對於Local類來說，它多實現了一些和堆疊“Stack”相關方法，比如push、pop之類
    # 所以，我們只要直接看Local程式碼就可以
    self._local = Local()

  ... ...

  @property
  def top(self):
    """
    返回堆疊頂部的物件
    """
    try:
      return self._local.stack[-1]
    except (AttributeError, IndexError):
      return None


# 所以，當我們呼叫_request_ctx_stack.top時，其實是呼叫了 _request_ctx_stack._local.stack[-1]
# 讓我們來看看Local類是怎麼實現的吧，不過在這之前我們得先看一下下面出現的get_ident方法

# 首先嚐試著從greenlet匯入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執行緒。
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程/執行緒ID，這對於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)

  ... ...

  # 問題的關鍵就在於Local類過載了__getattr__和__setattr__這兩個魔法方法

  def __getattr__(self, name):
    try:
      # 在這裡我們返回呼叫了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}

  ... ...

  # 過載了這兩個魔法方法之後

  # Local().some_value 不再是它看上去那麼簡單了:
  # 首先我們先呼叫get_ident方法來獲取當前執行的執行緒/協程ID
  # 然後獲取這個ID空間下的some_value屬性，就像這樣：
  #
  #  Local().some_value -> Local()[current_thread_id()].some_value
  #
  # 設定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，通過使用了當前的執行緒/協程ID，加上過載一些魔法 方法，Flask實現了讓不同工作執行緒都使用了自己的那一份stack物件。這樣保證了request的正常 工作。

說到這裡，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 相當不錯的支援。