Werkzeug 源码阅读-下

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Werkzeug是一个全面的WSGI Web应用程序库。它最初是WSGI实用程序各种工具的简单集合，现已成为最高级的WSGI实用程序库之一，是Flask背后的项目。Werkzeug 是一个德语单词，工具的意思。这个单词发音对我来说，有点困难（可能也是它知名度不高的重要因素之一），刚好官方logo是个锤子，我就简称“德国锤子”。文章计划分上下两篇，上篇介绍了 1）serving && wsgi 2）request && response 3）local的实现三个部分，下篇也分3个部分:

middleware

middleware中提供了下面6个示例:

名称 功能
shared_data 静态文件
http_proxy http连接的代理
profiler 性能检测
proxy_fix X-Forwarded-For
dispatcher 多app支持
lint WSGI Protocol Linter

SharedDataMiddleware

SharedDataMiddleware 可以支持css,image等静态文件及目录， 常用方法如下:

app = SharedDataMiddleware(app, {
    '/static': os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'static')
})

从示例可以猜到，SharedDataMiddleware自动将http路径变成文件读取，基本就是 http.server 的功能。同时SharedDataMiddleware是一个类装饰器，传入app再返回app。类装饰器具主要就是 init 和 call 两个方法。

class SharedDataMiddleware:
    def __init__(
        self,
        app: "WSGIApplication",
        exports: t.Union[
            t.Dict[str, t.Union[str, t.Tuple[str, str]]],
            t.Iterable[t.Tuple[str, t.Union[str, t.Tuple[str, str]]]],
        ],
        disallow: None = None,
        cache: bool = True,
        cache_timeout: int = 60 * 60 * 12,
        fallback_mimetype: str = "application/octet-stream",
    ) -> None:
        self.app = app
        self.exports: t.List[t.Tuple[str, _TLoader]] = []
        self.cache = cache
        self.cache_timeout = cache_timeout

        if isinstance(exports, dict):
            exports = exports.items()

        for key, value in exports:
            ...
            if isinstance(value, str):
                if os.path.isfile(value):
                    loader = self.get_file_loader(value)
                else:
                    loader = self.get_directory_loader(value)
            ...
            self.exports.append((key, loader))
        ...

SharedDataMiddleware构造函数接收app和exports两个参数。其中exports可以是一个字典或者可迭代对象，对export中的文件路径，生成一个文件加载器。注意这里文件没有立即加载，而是有真实调用的时候才会加载。

call方法负责请求的响应:

def __call__(
        self, environ: "WSGIEnvironment", start_response: "StartResponse"
    ) -> t.Iterable[bytes]:
        path = get_path_info(environ)
        file_loader = None

        for search_path, loader in self.exports:
            if search_path == path:
                real_filename, file_loader = loader(None)

                if file_loader is not None:
                    break
                ...

        guessed_type = mimetypes.guess_type(real_filename)  # type: ignore
        mime_type = get_content_type(guessed_type[0] or self.fallback_mimetype, "utf-8")
        f, mtime, file_size = file_loader()

        headers = [("Date", http_date())]

        if self.cache:
            timeout = self.cache_timeout
            etag = self.generate_etag(mtime, file_size, real_filename)  # type: ignore
            headers += [
                ("Etag", f'"{etag}"'),
                ("Cache-Control", f"max-age={timeout}, public"),
            ]

            if not is_resource_modified(environ, etag, last_modified=mtime):
                f.close()
                start_response("304 Not Modified", headers)
                return []

            headers.append(("Expires", http_date(time() + timeout)))
        else:
            headers.append(("Cache-Control", "public"))

        headers.extend(
            (
                ("Content-Type", mime_type),
                ("Content-Length", str(file_size)),
                ("Last-Modified", http_date(mtime)),
            )
        )
        start_response("200 OK", headers)
        return wrap_file(environ, f)

这里有2个小细节：

  1. 匹配上正确文件后，是直接返回，并未经过app处理
  2. 默认支持浏览器的本地cache，通过http头的Etag，Cache-Control和Expires控制。

ProxyMiddleware

ProxyMiddleware使用如下:

app = ProxyMiddleware(app, {
    "/static/": {
        "target": "http://127.0.0.1:5001/",
    }
}

从使用方式可以推测将/static/的url代理到 http://127.0.0.1:5001服务。http代理的主要实现过程如下:

from http import client

con = client.HTTPConnection(
            host, target.port or 80, timeout=self.timeout
        )
con.connect()
remote_url = url_quote(remote_path)
querystring = environ["QUERY_STRING"]

if querystring:
    remote_url = f"{remote_url}?{querystring}"

con.putrequest(environ["REQUEST_METHOD"], remote_url, skip_host=True)

for k, v in headers:
    con.putheader(k, v)

con.endheaders()
stream = get_input_stream(environ)
while True:
    data = stream.read(self.chunk_size)

    if not data:
        break

    if chunked:
        con.send(b"%x\r\n%s\r\n" % (len(data), data))
    else:
        con.send(data)

resp = con.getresponse()
start_response(
    f"{resp.status} {resp.reason}",
    [
        (k.title(), v)
        for k, v in resp.getheaders()
        if not is_hop_by_hop_header(k)
    ],
)

def read() -> t.Iterator[bytes]:
    while True:
        try:
            data = resp.read(self.chunk_size)
        except OSError:
            break

        if not data:
            break

        yield data

return read()

学会了ProxyMiddleware就知道了如何实现一个简单的http代理服务，科学上网的逻辑也就懂了。

ProfilerMiddleware

ProfilerMiddleware展示了如何对代码进行性能测试。主要是使用 profile.runcall 方法，因为该方法没有返回值，所以使用一个临时的列表response_body和catching_start_response中转一下。

<pre data-tool="mdnice编辑器" style="margin-top: 10px;margin-bottom: def __call__(
    self, environ: "WSGIEnvironment", start_response: "StartResponse"
) -> t.Iterable[bytes]:

    response_body: t.List[bytes] = []

    def catching_start_response(status, headers, exc_info=None):  # type: ignore
        start_response(status, headers, exc_info)
        return response_body.append

    def runapp() -> None:
        app_iter = self._app(
            environ, t.cast("StartResponse", catching_start_response)
        )
        response_body.extend(app_iter)

    profile = Profile()
    start = time.time()
    profile.runcall(runapp)
    body = b"".join(response_body)
    elapsed = time.time() - start
    ...
    return [body]

其它几个Middleware就不再详细介绍了，我们再进一步了解一下个Middleware的模型: 洋葱模型

onion-modelhttp

请求像剥洋葱一样，一层层到达应用程序核心，然后再逐层包装返回响应。换成下面的装饰器调用过程，就很好理解了:

# 装饰器方式
@cache
@count_calls
def fibonacci(num):
    if num < 2:
        return num
    return fibonacci(num - 1) + fibonacci(num - 2)

# 实际函数调用方式
cache(count_calls(fibonacci(num)))

目标函数被装饰器逐层包裹调用，每个装饰器层都可以对requst和response各进行一次处理。

routing

routring是非常重要的模块，下面是routing的使用示例：

from werkzeug.routing import Map, Rule, NotFound, RequestRedirect

url_map = Map([
    Rule('/', endpoint='blog/index'),
    Rule('/<int:year>/', endpoint='blog/archive'),
    Rule('/<int:year>/<int:month>/', endpoint='blog/archive'),
    Rule('/<int:year>/<int:month>/<int:day>/', endpoint='blog/archive'),
    Rule('/<int:year>/<int:month>/<int:day>/<slug>', endpoint='blog/show_post'),
    Rule('/about', endpoint='blog/about_me'),
    Rule('/feeds/', endpoint='blog/feeds'),
    Rule('/feeds/<feed_name>.rss', endpoint='blog/show_feed')
])
...
def application(environ, start_response):
    urls = url_map.bind_to_environ(environ)
    try:
        endpoint, args = urls.match()
    except HTTPException, e:
        return e(environ, start_response)
    response =  =getattr(self, f"on_{endpoint}")(request, **args)
    return response(environ, start_response)

Rule对象的构造函数和示例一样，主要是rule规则的string定义和监听函数的端点endpoint两个参数:

class Rule(RuleFactory):

    def __init__(
        self,
        string: str,
        defaults: t.Optional[t.Mapping[str, t.Any]] = None,
        subdomain: t.Optional[str] = None,
        methods: t.Optional[t.Iterable[str]] = None,
        build_only: bool = False,
        endpoint: t.Optional[str] = None,
        strict_slashes: t.Optional[bool] = None,
        merge_slashes: t.Optional[bool] = None,
        redirect_to: t.Optional[t.Union[str, t.Callable[..., str]]] = None,
        alias: bool = False,
        host: t.Optional[str] = None,
        websocket: bool = False,
    ) -> None:
        self.rule = string
        ...
        self.endpoint: str = endpoint  # type: ignore
        ...
        self.arguments = set()
        ...

继续看Map对象的构造函数:

class Map:
    def __init__(
        self,
        rules: t.Optional[t.Iterable[RuleFactory]] = None,
        default_subdomain: str = "",
        charset: str = "utf-8",
        strict_slashes: bool = True,
        merge_slashes: bool = True,
        redirect_defaults: bool = True,
        converters: t.Optional[t.Mapping[str, t.Type[BaseConverter]]] = None,
        sort_parameters: bool = False,
        sort_key: t.Optional[t.Callable[[t.Any], t.Any]] = None,
        encoding_errors: str = "replace",
        host_matching: bool = False,
    ) -> None:
        self._rules: t.List[Rule] = []
        ...
        self.converters = self.default_converters.copy()
        ...
        for rulefactory in rules or ():
            self.add(rulefactory)

重头戏在Map对象的add方法:

def add(self, rulefactory: RuleFactory) -> None:
    """Add a new rule or factory to the map and bind it.  Requires that the
    rule is not bound to another map.

    :param rulefactory: a :class:`Rule` or :class:`RuleFactory`
    """
    for rule in rulefactory.get_rules(self):
        rule.bind(self)
        self._rules.append(rule)
        self._rules_by_endpoint.setdefault(rule.endpoint, []).append(rule)
    self._remap = True

rule.bind主要工作就是对rule进行预先编译，提高查询时候的正则匹配速度, 这一部分比较复杂，我们暂时跳过，知道是将 /<int:year>/<int:month>/<int:day>/ 这样的规则，编译生成对应的正则表达式即可。

请求的rule匹配过程是下面这样，首先从environ中解析出path，method和query_string三个重要的信息，生成一个MapAdapter对象:

def bind_to_environ(
    self,
    environ: "WSGIEnvironment",
    server_name: t.Optional[str] = None,
    subdomain: t.Optional[str] = None,
) -> "MapAdapter":
    ...
    path_info = _get_wsgi_string("PATH_INFO")
    query_args = _get_wsgi_string("QUERY_STRING")
    default_method = environ["REQUEST_METHOD"]
    server_name = server_name.lower()
    try:
        server_name = _encode_idna(server_name)  # type: ignore
    except UnicodeError:
        raise BadHost()
    return MapAdapter(
        self,
        server_name,
        script_name,
        subdomain,
        url_scheme,
        path_info,
        default_method,
        query_args,
    )

然后调用MapAdapter对象的match方法:

def match(
    self,
    path_info: t.Optional[str] = None,
    method: t.Optional[str] = None,
    return_rule: bool = False,
    query_args: t.Optional[t.Union[t.Mapping[str, t.Any], str]] = None,
    websocket: t.Optional[bool] = None,
    ) -> t.Tuple[t.Union[str, Rule], t.Mapping[str, t.Any]]:
    ...
    for rule in self.map._rules:
        try:
            rv = rule.match(path, method)
        except RequestPath as e:
            raise RequestRedirect(
                self.make_redirect_url(
                    url_quote(e.path_info, self.map.charset, safe="/:|+"),
                    query_args,
                )
            )
        except RequestAliasRedirect as e:
            raise RequestRedirect(
                self.make_alias_redirect_url(
                    path, rule.endpoint, e.matched_values, method, query_args
                )
            )
        if rv is None:
            continue
       ...
    return rule.endpoint, rv

match过程比较简单，就是对所有的rule进行循环，使用rule的math方法判断是否和path和method匹配：

def match(
    self, path: str, method: t.Optional[str] = None
) -> t.Optional[t.MutableMapping[str, t.Any]]:
    m = self._regex.search(path)
    if m is not None:
        groups = m.groupdict()
        ...
        result = {}
        for name, value in groups.items():
            try:
                value = self._converters[name].to_python(value)
            except ValidationError:
                return None
            result[str(name)] = value
        return result

Converter种类如下表:

类型 名称
default UnicodeConverter
string UnicodeConverter
any AnyConverter
path PathConverter
int IntegerConverter
float FloatConverter
uuid UUIDConverter

简单介绍一下NumberConverter，主要是其to_python方法, 判断是否符合极限值要求，然后强转成int类型数据:


class NumberConverter(BaseConverter):
    regex = r"\d+"
    num_convert: t.Callable = int

    def to_python(self, value: str) -> t.Any:
        if self.fixed_digits and len(value) != self.fixed_digits:
            raise ValidationError()
        value = self.num_convert(value)
        if (self.min is not None and value < self.min) or (
            self.max is not None and value > self.max
        ):
            raise ValidationError()
        return value
    ...

Converter的使用可以配合业务函数理解, 对于 /1001 这样的URL，解析出其中的 short_id=1001 参数:

# /1001
# Rule("/<short_id>", endpoint="follow_short_link"),
def on_follow_short_link(self, request, short_id):
    link_target = self.redis.get(f"url-target:{short_id}")
    if link_target is None:
        raise NotFound()
    self.redis.incr(f"click-count:{short_id}")
    return redirect(link_target)

http的路由处理还有一种使用前缀树实现的方案，比这里使用复杂度为 N 的一次循环算法要更高效，等以后讲解gin框架的时候再介绍。

datastructures

datastructures中的数据结构比较多，我简单整理出下面几个类，其余的类都是以下面的类为基础，组合而来:

数据结构归类

datastructures主要就是处理请求解析后的数据，比如Header，Accept都是不可变的数据，这样保证业务使用的不会被误操作。不可变操作是通过 is_immutabl 函数实现:

def is_immutable(self):
    raise TypeError(f"{type(self).__name__!r} objects are immutable")

其实也非常简单，就是如果要改变数据，就抛出异常，这样就保证了数据是不可变的。

ImmutableList&ImmutableDict

不可变列表ImmutableList使用Mixin方式，其中ImmutableListMixin主要代码如下:

class ImmutableListMixin:

    _hash_cache = None

    def __hash__(self):
        if self._hash_cache is not None:
            return self._hash_cache
        rv = self._hash_cache = hash(tuple(self))
        return rv

    def __delitem__(self, key):
        is_immutable(self)
    ...
    def append(self, item):
        is_immutable(self)
    ...
    def sort(self, key=None, reverse=False):
        is_immutable(self)

ImmutableList只需要组合ImmutableListMixin和list，不需要额外的实现，非常简单:

class ImmutableList(ImmutableListMixin, list):
    ...

ImmutableDict和ImmutableList类似，只是将list换成dict。

TypeConversionDict

TypeConversionDict主要是对数据类型转换:

class TypeConversionDict(dict):

    def get(self, key, default=None, type=None):
        try:
            rv = self[key]
        except KeyError:
            return default
        if type is not None:
            try:
                # 类型转换
                rv = type(rv) 
            except ValueError:
                rv = default
        return rv

结合示例，非常容易理解:

>>> d = TypeConversionDict(foo='42', bar='blub')
>>> d.get('foo', type=int)
42
>>> d.get('bar', -1, type=int)
-1

MultiDict

MultiDict是一个字典，字典的值使用列表存储。所以一个key可以由多个值，下面是它的构造函数和add方法:

class MultiDict(TypeConversionDict):

    def __init__(self, mapping=None):
        if isinstance(mapping, MultiDict):
            dict.__init__(self, ((k, l[:]) for k, l in mapping.lists()))
        elif isinstance(mapping, dict):
            tmp = {}
            for key, value in mapping.items():
                if isinstance(value, (tuple, list)):
                    if len(value) == 0:
                        continue
                    value = list(value)
                else:
                    value = [value]
                tmp[key] = value
            dict.__init__(self, tmp)
        else:
            tmp = {}
            for key, value in mapping or ():
                tmp.setdefault(key, []).append(value)
            dict.__init__(self, tmp)

    def add(self, key, value):
        dict.setdefault(self, key, []).append(value)

结合MultiDict的示例感受一下:

>>> d = MultiDict([('a', 'b'), ('a', 'c')])
>>> d
MultiDict([('a', 'b'), ('a', 'c')])
>>> d['a']
'b'
>>> d.getlist('a')
['b', 'c']
>>> 'a' in d
True

也许还是有疑惑，这种字典有什么用呢？我贴一个http请求的Request-Headers:

...
accept-language: en,zh;q=0.9,zh-TW;q=0.8,zh-CN;q=0.7
...

这里的_accept-language_就是包括多个参数, 需要使用MultiDict这样的数据结构存储。

datastructures中的其它数据结构，大多是使用上面几个类演变组合而来，就不在赘述。

小结

本章我们知道“德国锤子”的middleware的核心机制来自装饰器，同时简单了解静态文件，http代理和性能分析三个Middleware的实现；了解路由使用单循环遍历的正则匹配来实现，路由参数如何解析；了解了一些使用特定的数据结构，来处理http头中的一些细节。

小技巧

在datastructures中的iter_multi_items函数对数据进行迭代，有使用 yield 关键字 和 yield from 语句:

def iter_multi_items(mapping):
    if isinstance(mapping, MultiDict):
        yield from mapping.items(multi=True)
    elif isinstance(mapping, dict):
        for key, value in mapping.items():
            if isinstance(value, (tuple, list)):
                for v in value:
                    yield key, v
            else:
                yield key, value
    else:
        yield from mapping

这里简单介绍一下这两点。yield 关键字可以简单理解成一个函数的暂停。通常一个函数执行后通过return返回，中途不可更改。使用 yield 后就有了暂停和外界交互的能力:

def unlimit_generator():
    i = 0
    while i is not None:
        yield i
        i+=1

比如上面这个无限生成器，可以在函数返回前输出0和任意正整数，这是使用range无法做到的。

同样是生成数据的迭代器，下面是输出0~20，使用2个迭代器分别输出:

def generator2():
    for i in range(10):
        yield i

def generator3():
    for j in range(10, 20):
        yield j

仅仅使用 yield关键字的话，要这样编写实现:

def generator():
    for i in generator2():
        yield i
    for j in generator3():
        yield j

使用 yield from 语句后代码就非常简洁:

def generator():
    yield from generator2()
    yield from generator3()

yield from 在python3的协程中也有体现，这里大家可以先好好体会一下

参考链接

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