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这篇“python中如何使用contextvars模块”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“python中如何使用contextvars模块”文章吧。
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在Python3.7后官方库出现了contextvars模块, 它的主要功能就是可以为多线程以及asyncio生态添加上下文功能,即使程序在多个协程并发运行的情况下,也能调用到程序的上下文变量, 从而使我们的逻辑解耦.
上下文,可以理解为我们说话的语境, 在聊天的过程中, 有些话脱离了特定的语境,他的意思就变了,程序的运行也是如此.在线程中也是有他的上下文,只不过称为堆栈,如在python中就是保存在thread.local变量中,而协程也有他自己的上下文,但是没有暴露出来,不过有了contextvars模块后我们可以通过contextvars模块去保存与读取.
使用contextvars的好处不仅可以防止’一个变量传遍天’的事情发生外,还能很好的结合TypeHint,可以让自己的代码可以被mypy以及IDE检查,让自己的代码更加适应工程化.
不过用了contextvars后会多了一些隐性的调用, 需要解决好这些隐性的成本.
切换web框架sanic为starlette
增加一个自己编写且可用于starlette,fastapi的context说明
更新fast_tools.context的最新示例以及简单的修改行文。
如果有用过Flask框架, 就知道了Flask拥有自己的上下文功能, 而contextvars跟它很像, 而且还增加了对asyncio的上下文提供支持。Flask的上下文是基于threading.local实现的, threading.local的隔离效果很好，但是他是只针对线程的，只隔离线程之间的数据状态, 而werkzeug为了支持在gevent中运行,自己实现了一个Local变量, 常用的Flask上下文变量request的例子如下：
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def root():
so1n_name = request.get('so1n_name')
return f'Name is {so1n_name}'与之相比的是Python的另一个经典Web框架Djano， 它没有上下文的支持, 所以只能显示的传request对象， 例子如下:
from django.http import HttpResponse
def root(request):
so1n_name = request.get('so1n_name')
return HttpResponse(f'Name is {so1n_name}')通过上面两者的对比可以发现， 在Django中,我们需要显示的传一个叫request的变量,而Flask则是import一个叫request的全局变量,并在视图中直接使用,达到解耦的目的.
可能会有人说, 也就是传个变量的区别,为了省传这个变量,而花许多功夫去维护一个上下文变量,有点不值得,那可以看看下面的例子,如果层次多就会出现’一个参数传一天’的情况(不过分层做的好或者需求不坑爹一般不会出现像下面的情况,一个好的程序员能做好代码的分层, 但可能也有出现一堆烂需求的时候)
# 伪代码,举个例子一个request传了3个函数
from django.http import HttpResponse
def is_allow(request, uid):
if request.ip == '127.0.0.1' and check_permissions(uid):
return True
else:
return False
def check_permissions(request, uid):
pass
def root(request):
user_id = request.GET.get('uid')
if is_allow(request, id):
return HttpResponse('ok')
else
return HttpResponse('error')此外， 除了防止一个参数传一天这个问题外, 通过上下文, 可以进行一些解耦, 比如有一个最经典的技术业务需求就是在日志打印request_id, 从而方便链路排查, 这时候如果有上下文模块, 就可以把读写request_id给解耦出来, 比如下面这个基于Flask框架读写request_id的例子:
import logging
from typing import Any
from flask import g # type: ignore
from flask.logging import default_handler
# 这是一个Python logging.Filter的对象, 日志在生成之前会经过Filter步骤, 这时候我们可以为他绑定request_id变量
class RequestIDLogFilter(logging.Filter):
"""
Log filter to inject the current request id of the request under `log_record.request_id`
"""
def filter(self, record: Any) -> Any:
record.request_id = g.request_id or None
return record
# 配置日志的format格式, 这里多配了一个request_id变量
format_string: str = (
"[%(asctime)s][%(levelname)s][%(filename)s:%(lineno)d:%(funcName)s:%(request_id)s]" " %(message)s"
)
# 为flask的默认logger设置format和增加一个logging.Filter对象
default_handler.setFormatter(logging.Formatter(format_string))
default_handler.addFilter(RequestIDLogFilter())
# 该方法用于设置request_id
def set_request_id() -> None:
g.request_id = request.headers.get("X-Request-Id", str(uuid4()))
# 初始化FLask对象, 并设置before_request
app: Flask = Flask("demo")
app.before_request(set_request_id)这里举了一个例子, 但这个例子也有别的解决方案. 只不过通过这个例子顺便说如何使用contextvar模块
首先看看未使用contextvars时,asyncio的web框架是如何传变量的,根据starlette的文档,在未使用contextvars时,传递redis客户端实例的办法是通过request.stat这个变量保存Redis客户端的实例,改写代码如下:
# demo/web_tools.py
# 通过中间件把变量给存进去
class RequestContextMiddleware(BaseHTTPMiddleware):
async def dispatch(
self, request: Request, call_next: RequestResponseEndpoint
) -> Response:
request.stat.redis = REDIS_POOL
response = await call_next(request)
return response
# demo/server.py
# 调用变量
@APP.route('/')
async def homepage(request):
# 伪代码,这里是执行redis命令
await request.stat.redis.execute()
return JSONResponse({'hello': 'world'})代码非常简便, 也可以正常的运行, 但你下次在重构时, 比如简单的把redis这个变量名改为new_redis, 那IDE不会识别出来, 需要一个一个改。 同时, 在写代码的时候, IDE永远不知道这个方法调用到的变量的类型是什么, IDE也无法智能的帮你检查(如输入request.stat.redis.时,IDE不会出现execute,或者出错时,IDE并不会提示). 这非常不利于项目的工程化, 而通过contextvars和TypeHints, 恰好能解决这个问题.
说了那么多, 下面以一个Redis client为例子,展示如何在asyncio生态中使用contextvars, 并引入TypeHints(详细解释见代码).
# demo/context.py
# 该文件存放contextvars相关
import contextvars
if TYPE_CHECKING:
from demo.redis_dal import RDS # 这里是一个redis的封装实例
# 初始化一个redis相关的全局context
redis_pool_context = contextvars.ContextVar('redis_pool')
# 通过函数调用可以获取到当前协程运行时的context上下文
def get_redis() -> 'RDS':
return redis_pool_context.get()
# demo/web_tool.py
# 该文件存放starlette相关模块
from starlette.middleware.base import BaseHTTPMiddleware
from starlette.requests import Request
from starlette.middleware.base import RequestResponseEndpoint
from starlette.responses import Response
from demo.redis_dal import RDS
# 初始化一个redis客户端变量,当前为空
REDIS_POOL = None # type: Optional[RDS]
class RequestContextMiddleware(BaseHTTPMiddleware):
async def dispatch(
self, request: Request, call_next: RequestResponseEndpoint
) -> Response:
# 通过中间件,在进入路由之前,把redis客户端放入当前协程的上下文之中
token = redis_pool_context.set(REDIS_POOL)
try:
response = await call_next(request)
return response
finally:
# 调用完成,回收当前请求设置的redis客户端的上下文
redis_pool_context.reset(token)
async def startup_event() -> None:
global REDIS_POOL
REDIS_POOL = RDS() # 初始化客户端,里面通过asyncio.ensure_future逻辑延后连接
async def shutdown_event() -> None:
if REDIS_POOL:
await REDIS_POOL.close() # 关闭redis客户端
# demo/server.py
# 该文件存放starlette main逻辑
from starlette.applications import Starlette
from starlette.responses import JSONResponse
from demo.web_tool import RequestContextMiddleware
from demo.context import get_redis
APP = Starlette()
APP.add_middleware(RequestContextMiddleware)
@APP.route('/')
async def homepage(request):
# 伪代码,这里是执行redis命令
# 只要验证 id(get_redis())等于demo.web_tool里REDID_POOL的id一致,那证明contextvars可以为asyncio维护一套上下文状态
await get_redis().execute()
return JSONResponse({'hello': 'world'})从上面的示例代码来看, 使用contextvar和TypeHint确实能让让IDE可以识别到这个变量是什么了, 但增加的代码太多了,更恐怖的是, 每多一个变量,就需要自己去写一个context,一个变量的初始化,一个变量的get函数,同时在引用时使用函数会比较别扭.
自己在使用了contextvars一段时间后,觉得这样太麻烦了,每次都要做一堆重复的操作,且平时使用最多的就是把一个实例或者提炼出Headers的参数放入contextvars中,所以写了一个封装fast_tools.context(同时兼容fastapi和starlette)， 它能屏蔽所有与contextvars的相关逻辑,其中由ContextModel负责contextvars的set和get操作,ContextMiddleware管理contextvars的周期,HeaderHeader负责托管Headers相关的参数， 调用者只需要在ContextModel中写入自己需要的变量,引用时调用ContextModel的属性即可.
以下是调用者的代码示例, 这里的实例化变量由一个http client代替, 且都会每次请求分配一个客户端实例, 但在实际使用中并不会为每一个请求都分配一个客户端实例, 很影响性能:
import asyncio
import uuid
from contextvars import Context, copy_context
from functools import partial
from typing import Optional, Set
import httpx
from fastapi import FastAPI, Request, Response
from fast_tools.context import ContextBaseModel, ContextMiddleware, HeaderHelper
app: FastAPI = FastAPI()
check_set: Set[int] = set()
class ContextModel(ContextBaseModel):
"""
通过该实例可以屏蔽大部分与contextvars相关的操作,如果要添加一个变量,则在该实例添加一个属性即可.
属性必须要使用Type Hints的写法,不然不会识别(强制使用Type Hints)
"""
# 用于把自己的实例(如上文所说的redis客户端)存放于contextvars中
http_client: httpx.AsyncClient
# HeaderHepler用于把header的变量存放于contextvars中
request_id: str = HeaderHelper.i("X-Request-Id", default_func=lambda request: str(uuid.uuid4()))
ip: str = HeaderHelper.i("X-Real-IP", default_func=lambda request: request.client.host)
user_agent: str = HeaderHelper.i("User-Agent")
async def before_request(self, request: Request) -> None:
# 请求之前的钩子, 通过该钩子可以设置自己的变量
self.http_client = httpx.AsyncClient()
check_set.add(id(self.http_client))
async def before_reset_context(self, request: Request, response: Optional[Response]) -> None:
# 准备退出中间件的钩子, 这步奏后会清掉上下文
await self.http_client.aclose()
context_model: ContextModel = ContextModel()
app.add_middleware(ContextMiddleware, context_model=context_model)
async def test_ensure_future() -> None:
assert id(context_model.http_client) in check_set
def test_run_in_executor() -> None:
assert id(context_model.http_client) in check_set
def test_call_soon() -> None:
assert id(context_model.http_client) in check_set
@app.get("/")
async def root() -> dict:
# 在使用asyncio.ensure_future开启另外一个子协程跑任务时, 也可以复用上下文
asyncio.ensure_future(test_ensure_future())
loop: "asyncio.AbstractEventLoop" = asyncio.get_event_loop()
# 使用call_soon也能复用上下文
loop.call_soon(test_call_soon)
# 使用run_in_executor也能复用上下文, 但必须使用上下文的run方法, copy_context表示复制当前的上下文
ctx: Context = copy_context()
await loop.run_in_executor(None, partial(ctx.run, test_run_in_executor)) # type: ignore
return {
"message": context_model.to_dict(is_safe_return=True), # not return CustomQuery
"client_id": id(context_model.http_client),
}
if __name__ == "__main__":
import uvicorn # type: ignore
uvicorn.run(app)可以从例子中看到, 通过封装的上下文调用会变得非常愉快, 只要通过一两步方法就能设置好自己的上下文属性, 同时不用考虑如何编写上下文的生命周期. 另外也能通过这个例子看出, 在asyncio生态中, contextvars能运用到包括子协程, 多线程等所有的场景中.
在第一次使用时,我就很好奇contextvars是如何去维护程序的上下文的,好在contextvars的作者出了一个向下兼容的contextvars库,虽然他不支持asyncio,但我们还是可以通过代码了解到他的基本原理.
代码仓中有ContextMeta,ContextVarMeta和TokenMeta这几个对象, 它们的功能都是防止用户来继承Context,ContextVar和Token,原理都是通过元类来判断类名是否是自己编写类的名称,如果不是则抛错.
class ContextMeta(type(collections.abc.Mapping)):
# contextvars.Context is not subclassable.
def __new__(mcls, names, bases, dct):
cls = super().__new__(mcls, names, bases, dct)
if cls.__module__ != 'contextvars' or cls.__name__ != 'Context':
raise TypeError("type 'Context' is not an acceptable base type")
return cls上下文的本质是一个堆栈, 每次set一次对象就向堆栈增加一层数据, 每次reset就是pop掉最上层的数据, 而在Contextvars中, 通过Token对象来维护堆栈之间的交互.