〇、前言
往期解读
本期导读
Flask 0.2 提供了快捷生成 JSON 响应的函数:jsonify
,如何实现的呢?网络中的字节流数据如何传递到 Flask,Flask 又是如何生成字节流数据返回给客户端的?我们从服务器接收到 HTTP 消息说起。
一、服务器接收到 HTTP 消息
HTTP 消息是“一问一答”的形式,客户端发问(请求),服务端回答(响应)。先有客户端还是先有服务端?
去小卖铺买冰淇淋,如果老板不在店里,在店里喊:“老板,来个冰淇淋”,老板能有回复吗?不能,因为老板没有在接收消息,必须要老板在线,处于接收消息的状态,我们发出的“请求”,才能得到“响应”。客户端与服务端也是同样的道理,必须先在服务端监听请求,然后才能收到客户端发送的请求。
客户端发送的 HTTP 消息有目标地址:主机:端口,是基于 TCP/IP 协议传输的,socket 把 TCP/IP 层复杂的操作抽象封装为了几个简单的接口,供应用层调用实现程序在网络中的通信。
在 UNIX 操作系统中,socket 就是一个文件,在服务端调用 socket 接口监听 TCP 请求,实际上是创建了一个可读的文件,当文件中有数据被写入时,就收到了客户端发来的请求。
《Flask 渐进式源码解读: 0.1》中说到,执行 serve_forever
即可启动 Flask 服务,来详细看看:
def _eintr_retry(func, *args):
while True:
try:
return func(*args)
except (OSError, select.error) as e:
if e.args[0] != errno.EINTR:
raise
class BaseServer:
def serve_forever(self, poll_interval=0.5):
self.__is_shut_down.clear()
try:
while not self.__shutdown_request:
r, w, e = _eintr_retry(select.select, [self], [], [],
poll_interval)
if self.__shutdown_request:
break
if self in r:
self._handle_request_noblock()
finally:
self.__shutdown_request = False
self.__is_shut_down.set()
r, w, e = _eintr_retry(select.select, [self], [], [], poll_interval)
相当于执行 select.select([self], [], [], poll_)
,这是一个系统调用,返回值是三个列表,包含已就绪对象,若返回值 r
非空,表示已成功创建可读的 socket 文件,即启动了 socket 服务,开始监听请求。
if self in r:
self._handle_request_noblock()
if self in r
为 True
表示 socket 监听服务已启动,服务启动后会不断执行 self._handle_request_noblock()
。
def _handle_request_noblock(self):
try:
request, client_address = self.get_request()
except socket.error:
return
if self.verify_request(request, client_address):
try:
self.process_request(request, client_address)
except:
self.handle_error(request, client_address)
self.shutdown_request(request)
else:
self.shutdown_request(request)
class TCPServer(BaseServer):
def get_request(self):
return self.socket.accept()
def process_request(self, request, client_address):
self.finish_request(request, client_address)
self.shutdown_request(request)
def finish_request(self, request, client_address):
self.RequestHandlerClass(request, client_address, self)
self._handle_request_noblock()
中调用 self.get_request()
,self.get_request()
调用 socket.accept()
,这个函数被动接受 TCP 客户端的连接,等待连接的到来(阻塞式,如果没有连接到来,程序会停留在这个地方,直到请求到来才会往后执行)。
二、HTTP 消息在 Flask 中的流动
接收到请求后,调用 self.process_request()
-> self.finish_request()
-> self.RequestHandlerClass(request, client_address, self)
,在 Flask 渐进式源码解读: 0.1,二、Flask 如何收到请求? 中分析过,调用 self.RequestHandlerClass(request, client_address, self)
,后续会调用 WSGIRequestHandler.__init__()
-> BaseRequestHandler.__init__()
-> self.handle()
-> Flask.__call__()
,这将请求传递至 Flask 处理。
BaseRequsetHandler.__init__()
中调用 self.setup()
,这个方法被 StreamRequestHandler
覆写:
class StreamRequestHandler(BaseRequestHandler):
rbufsize = -1
wbufsize = 0
timeout = None
disable_nagle_algorithm = False
def setup(self):
self.connection = self.request
if self.timeout is not None:
self.connection.settimeout(self.timeout)
if self.disable_nagle_algorithm:
self.connection.setsockopt(socket.IPPROTO_TCP,
socket.TCP_NODELAY, True)
self.rfile = self.connection.makefile('rb', self.rbufsize)
self.wfile = self.connection.makefile('wb', self.wbufsize)
其创建了两个 io 流:self.rfile
用于读,self.wfile
用于写。socket 接收到的请求数据,可以从 self.rfile
中读到,socket 要返回给客户端的响应数据,存储在 self.wfile
中,调用 self.wfile.flush()
就会向客户端发送数据。
class WSGIRequestHandler(BaseHTTPRequestHandler, object):
def run_wsgi(self):
app = self.server.app
environ = self.make_environ()
def write(data):
...
self.wfile.write(data)
self.wfile.flush()
def execute(app):
application_iter = app(environ, start_response)
try:
for data in application_iter:
write(data)
# make sure the headers are sent
if not headers_sent:
write('')
finally:
if hasattr(application_iter, 'close'):
application_iter.close()
application_iter = None
Flask.__call__()
返回一个可迭代对象,后续迭代,将数据写入 io 流(write(data)
)并发送给客户端。
三、Flask 生成 JSON 格式响应
在响应中,Content-Type
标头告诉客户端实际返回的内容的内容类型。要生成 JSON 格式响应,只需要做两件事:
- 设置标头:
Content-Type: application/json
- 将数据转换为 JSON 格式的字符串
def jsonify(*args, **kwargs):
return current_app.response_class(json.dumps(dict(*args, **kwargs),
indent=None if request.is_xhr else 2), mimetype='application/json')
jsonify
函数完成了这两件事。
- 设置标头:
mimetype='application/json'
- 转换格式:
json.dumps(dict(*args, **kwargs), indent=None if request.is_xhr else 2)
以下例子,在路由函数中,将数据传入 jsonify
并返回即可生成 JSON 格式响应。
@app.route('/_get_current_user')
def get_current_user():
return jsonify(username=g.user.username,
email=g.user.email,
id=g.user.id)
"""返回的 JSON 格式响应
{
"username": "admin",
"email": "admin@localhost",
"id": 42
}
"""
四、更快捷的 JSON 化数据
JSON 是前后端数据交互最流行的方式之一,如果整个 Flask 项目 API 返回数据都是 JSON 格式,每个视图函数最后都调用一次 jsonify
函数显的很冗余。能否不调用 jsonify
而直接返回 Python 原生数据类型/自定义数据类型(比如 SQLAlchemy 的 Model 类型)就能生成 JSON 化响应?来尝试对 Flask 做一些框架层面的修改。
要实现以上目标,只需把以下两个操作添加到 Flask 生成响应之前即可:
- 设置标头:
Content-Type: application/json
- 将数据转换为 JSON 格式的字符串
4.1 设置标头:Content-Type: application/json
生成响应时标头 Content-Type
的值默认取 Flask.response_class
中 default_mimetype
属性的值,因此只需要继承响应基类并覆写 default_mimetype = 'application/json'
,将 Flask 响应类替换掉即可。实现如下:
from werkzeug import Response as ResponseBase
class JSONResponse(ResponseBase):
default_mimetype = 'application/json'
Flask.response_class = JSONResponse
4.2 将数据转换为 JSON 格式的字符串
视图函数返回值转换为响应体对象是在 Flask.make_response
方法中实现的,将 Flask.make_response
覆写,判断接收到的参数是否需要进行 JSON 格式化,如果需要则转换为 JSON 格式。例如自动将 dict, list
格式数据转化为 JSON 格式响应,实现如下:
from flask import Flask as FlaskBase
class Flask(FlaskBase):
def make_response(self, rv):
if isinstance(rv, (dict, list)):
rv = json.dumps(rv)
return FlaskBase.make_response(self, rv)
视图函数直接返回 dict, list
即可生成 JSON 格式响应,不需再调用 jsonify
处理,示例:
@app.route('/json/list')
def test_json():
# return jsonify([1, 2, 3])
return [1, 2, 3]
@app.route('/json/dict')
def test_json():
# return jsonify({'hello': 'world', 'name': 'huaiyue'})
return {'hello': 'world', 'name': 'huaiyue'}
以上修改实现见:https://github.com/yyywang/flask-backend-clean-architecture
版本:
python 2.7, werkzeug==0.6.1, Flask==0.2
参考文献:
[1] Flask changes. (n.d). Retrieved February 19, 2023, from https://flask.palletsprojects.com/en/2.2.x/changes/#version-0-2.
[2] MDN Web Docs. (n.d). Retrieved February 20, 2023, from https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/HTTP.