场景介绍

很多些时候，在做 flask 程序的时候，我们需要用到一些全局变量，比如用户的登录信息等
blog 中的搜索功能，需要在不同的页面都显示搜索，最笨的方法是每个页面都实现一个搜索功能，但是这样太重复，太繁琐，违反了“简单”原则。一个好的程序员会把重复的事情都模块化，简单化。
我们可以每个 url 都用到了同意同一个搜索功能。这需要我们用到一个全局的搜索功能。

全揽：

  • current_app # 当前激活程序的程序实例
  • g # 处理请求时用作临时存储的对象。每次请求会重设这个变量
  • request # 请求对象，封装了客户端发出的http请求中的内容
  • session # 用户会话，用于存储请求之间需要‘记住‘的值的词典

图解

python flask multipleprocessing 共享dict 更新 flask多进程共享变量_全局变量


盗图了，改天我自己画一张详细的

一. g

1. 基本了解

g作为flask程序全局的一个临时变量,充当者中间媒介的作用,我们可以通过它传递一些数据
从0.10开始g兑现就不是在request的级别，而是在应用上下文的级别。flask从0.10开始g是和app绑定在一起了。
但不同请求的AppContext是不同的，所以g还是不同。也就是说你不能再一个视图中设置g.name，然后再另一个视图中使用g.name，会提示AttributeError。

-- 注意：大多数代码示例基于login函数，但是在实际项目中，给g赋值应基于登录校验的装饰器函数，在不同请求中，g 并不是同一个 g；换言之，当前请求完全结束时，当前的 g 也就销毁了 --

请求钩子： 说到g变量，就不得不说钩子函数

  1. before_first_request:注册一个函数，在处理第一个请求之前运行;
  2. before_request:注册一个函数，在每次请求之前运行;
  3. after_request:注册一个函数，如果没有未处理的异常抛出，在每次请求之后运行；
  4. teardown_request:注册一个函数，即使有未处理的异常抛出，也在每次请求之后运行
    在请求钩子函数和视图函数之间共享数据一般使用上下文全局变量g。例如，before_request处理程序可以从数据库中加载已登录用户，并将其保存到g.user中。随后调用视图函数时，视图函数再使用g.user获取用户。

2. 实现原理

问题: 多线程的环境下，是如何保证request没有混乱的?
参考：

二. current_app

三. request

四. session