Python 微型 Web 框架 Bottle 源码分析

栏目: Python · 发布时间: 7年前

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專 欄

Python 微型 Web 框架 Bottle 源码分析

正小歪,Python 工程师,主要负责 Web 开发和日志数据处理。博客文章《真正的 Tornado 异步非阻塞》、《 使用 JWT 让你的 RESTful API 更安全 》等多次入选知名技术社区每日精选。《 使用 Shipyard 搭建 Docker 集群 》被选入 Dockerone 周报。

个人博客: https://www.hexiangyu.me

https://github.com/zhengxiaowai

Bottle 是一个快速,简单和轻量级的 WSGI 微型 Web 框架的 Python。它作为单个文件模块分发,除了 Python 标准库之外没有依赖关系。

选择源码分析的版本是 Release 于 2009 年 7 月 11 日的 0.4.10 (这是我能找到的最早的发布版本了)。

为什么要分析 Bottle 这个比较冷门的框架?

  • Bottle 从发布至今一直贯彻的微型 Web 框架的理念。

  • Bottle 一直坚持单文件发布,也就是只有一个 bottle.py 文件。

  • 除了 Python 标准库之外没有依赖关系。

  • 与 Flask、Django 都遵循 PEP-3333 的 WSGI 协议。

  • 0.4.10 版本代码量小,加上大量注释也只有不到 1000 行的代码。

所以,抛开框架的高级功能,单单从一个 Web 框架怎么处理请求的角度来看,Bottle 是最佳的选择。

Flask 从第一版开始就是依赖于 werkzeug 实现,更多的实现细节需要从 werkzeug 中查找。

Django 是个重型框架,不适合整体代码阅读,各个组件看看就可以。

Tornado 是个异类,和 WSGI 没有什么关系。

在阅读之前最好从 Github 上下载一份   的源码,边看边阅读本文。

阅读本文你需要有如下技能:

  • 熟悉 Python 的语法

  • 熟悉 HTTP 协议

  • 至少使用过一种 WSGI 的框架

  • 了解 CGI

  • 看得懂中文

流程结构分析

代码虽然不多,但是毫无目的的看难免思绪混乱,会看的心烦意乱,甚至会有产生「写的这是什么鬼?」的想法。

一个 Web 框架最核心也是最基本的功能就是处理  请求 和  响应

但是在这之前,需要先创建一个 Server,才能开始处理啊!

所以大体的流程如下:

  1. 怎么创建一个 WSGI 的 Server 。

  2. 怎么处理到来的请求。

  3. 怎么处理响应。

创建 WSGI Server

在 Bottle 中关于创建一个 标准 的 WSGI Server 涉及的类或者方法只有 3 个。

注意,这里只关心一个标准的 WSGI,和核心功能。包括注释、错误处理、参数处理,会统统删除。

从文档中可以看到 Bottle 是通过一个 run 方法启动的。

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WSGIRefServer 继承自 ServerAdapter,并且覆盖了 run 方法。

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这个 run 方法本身也是很简单,通过 Python 标准库中的 make_server 创建了一个 WSGI Server 然后跑了起来。

注意在 run 方法中的 WSGIHandler 和 WSGIRefServer.run 中的 handler 参数,这个就是如何处理一次请求和响应的关键所在。

在这之前,还需要先看看 Bottle 对 Request 和 Respouse 的定义。

Request 定义

Bottle 为每次请求都会把一些参数保存在当前的线程中,通过继承  threading.local  实现线程安全。

Request 是由一个方法和 8 个属性构成。

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bind 方法除了初始化一些变量以外,还添加 environ 到本次请求当中,environ 是一个字典包含了 CGI 的环境变量,更多 environ 内容参考 PEP-3333 中 environ Variables 部分

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这三个属性比较简单,只是从 _environ 中取出了CGI 的某个环境变量。

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GET 属性把 query_string 解析成字典放入当前请求的变量中,所以在请求中获取 GET 方法的参数可以使用  requst.GET['xxxx']  这样子的用法。

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POST 属性从 wsgi.input 中获取内容(也就是表单提交的内容)放入当前请求的变量中,可以通过 request.POST['xxxx']  来获取数据。

从 GET 和 POST 这两属性的使用来看,包括 Flask 和 Django 都实现了类似的方法,这方法属性拥有一样的步骤就是获取数据,然后转换成标准的字典格式,实现上来看没什么复杂的,就是普通的字符串处理而已。

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params 属性提供了一个便利访问数据的方法。

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Bottle 的 COOKIES 管理比较简单,只是单纯的从 CGI 中获取请求的 Cookie,如果存在的话直接返回。

以上就是 Bottle 的请求定义的内容。

简单总结来看,Request 从 CGI 中获取数据并且做一些数据处理,然后绑定到变量上。

Response 定义

整体结构和 Resquest 大致一样。

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bind 方法只是初始化了一些变量。其中比较有意思的是 HeaderDict。

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这是一个扩展于 dict 的字典,转化成大小写无关的 Title key ,还可以以列表方式添加多个成员。这个 HeaderDict 有意思的地方有两个:

  • 与大小无关的 Ttile key,也就是会吧 key 转成以大写头其他小写的 key

  • 存储重复 kv 值时候 values 会以 list 形式存储。如果 values 是多层 list,会自动解析成一层数据。

  • 重写 items 方法,以二元元组方式返回数据,包括多值数据。

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Response 对 Cookie 的初始化,并且提供了设置的方法。

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为 content_type 属性提供了 set 和 get 方法,针对的是 Header 中的 Content-Type。

添加路由和 handler

这部分由一个装饰器和三个方法组成。

  • compile_route:路由正则

  • add_route:添加路由

  • route:路由装饰器

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路由装饰器,简化 add_route 的调用。

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ROUTES_SIMPLE 和 ROUTES_REGEXP 是两个全局字典,用于存储路由相关数据(方法,参数,地址)。

简单路由放入 ROUTES_SIMPLE,以 method 为 key ,在 method 中再以路由地址为 key,处理函数 handler 为 value 存储。

复杂路由放入 ROUTES_REGEXP,以 method 为 key,以 route 和 handler 组成的元组列表存储。

处理请求和响应

根据 PEP-3333 文档需要为编写一个可调用对象(可以是函数,或者是具有 __call__ 方法的类)。

Bottle 中的 WSGIHandler 正是这么一个可调用对象。

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为了和代码契合度高,分析已经注释在当中。

处理流程如下:

  1. 拿到线程独立的 request 和 response

  2. bind environ 数据

  3. 根据 match_url 找到处理的 handler 和参数,执行 

    1. 处理 Bottle 错误

    2. 处理内部错误

  4. 如果是文件则发送文件,不是的话正常返回字符串

  5. 设置 Set-Cookie header

  6. 结束

结束

Bottle 0.4.10 版本的核心内容就差么多,其他都是一些错误处理之类的。

该版本的 Bottle 以简单的过程,描述出了一个基于 WSGI 的 Web 框架是怎么样处理请求和响应的过程,完全基于 Python 标准库实现。

好哒,么么哒~~~,Python 大法好啊,Python 大法好啊,Python 大法好啊。

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