Python怎麼利用contextvars實作管理上下文變數

本篇文章為大家帶來了關於Python的相關知識，Python 在3.7 的時候引入了一個模組：contextvars，從名字上很容易看出它指的是上下文變量，下面就來跟大家詳細講講如何使用contextvars實現管理上下文變量，希望對大家有幫助。

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Python 在3.7 的時候引入了一個模組：contextvars，從名字上很容易看出它指的是上下文變數（Context Variables），所以在介紹contextvars 之前我們需要先了解什麼是上下文（Context）。

Context 是一個包含了相關資訊內容的對象，舉個例子："例如一部 13 集的動漫，你直接點進第八集，看到女主角在男主角面前流淚了"。相信此時你是不知道為什麼女主角會流淚的，因為你沒有看前面幾集的內容，缺少了相關的上下文資訊。

所以 Context 並不是什麼神奇的東西，它的作用就是攜帶一些指定的資訊。

web 框架中的 request

我們以 fastapi 和 sanic 為例，看看當一個請求過來的時候，它們是如何解析的。

# fastapi
from fastapi import FastAPI, Request
import uvicorn

app = FastAPI()


@app.get("/index")
async def index(request: Request):
    name = request.query_params.get("name")
    return {"name": name}


uvicorn.run("__main__:app", host="127.0.0.1", port=5555)

# -------------------------------------------------------

# sanic
from sanic import Sanic
from sanic.request import Request
from sanic import response

app = Sanic("sanic")


@app.get("/index")
async def index(request: Request):
    name = request.args.get("name")
    return response.json({"name": name})


app.run(host="127.0.0.1", port=6666)

發送請求測試一下，看看結果是否正確。

可以看到請求都是成功的，對於 fastapi 和 sanic 而言，其 request 和 視圖函數是綁定在一起的。也就是在請求到來的時候，會被封裝成 Request 物件、然後傳遞到視圖函數中。

但對於 flask 而言則不是這樣子的，我們來看看 flask 是如何接收請求參數的。

from flask import Flask, request

app = Flask("flask")


@app.route("/index")
def index():
    name = request.args.get("name")
    return {"name": name}


app.run(host="127.0.0.1", port=7777)

我們看到對於flask 而言則是透過import request 的方式，如果不需要的話就不用import，當然我在這裡並不是在比較哪種方式好，主要是為了引出我們今天的主題。首先對於 flask 而言，如果我再定義一個視圖函數的話，那麼獲取請求參數依舊是相同的方式，但是這樣問題就來了，不同的視圖函數內部使用同一個 request，難道不會發生衝突嗎？

顯然根據我們使用 flask 的經驗來說，答案是不會的，至於原因就是 ThreadLocal。

ThreadLocal

ThreadLocal，從名字上看可以得到它肯定是和執行緒相關的。沒錯，它專門用來創建局部變量，並且創建的局部變量是和線程綁定的。

import threading

# 创建一个 local 对象
local = threading.local()

def get():
    name = threading.current_thread().name
    # 获取绑定在 local 上的 value
    value = local.value
    print(f"线程: {name}, value: {value}")

def set_():
    name = threading.current_thread().name
    # 为不同的线程设置不同的值
    if name == "one":
        local.value = "ONE"
    elif name == "two":
        local.value = "TWO"
    # 执行 get 函数
    get()

t1 = threading.Thread(target=set_, name="one")
t2 = threading.Thread(target=set_, name="two")
t1.start()
t2.start()
"""
线程 one, value: ONE
线程 two, value: TWO
"""

可以看到兩個執行緒之間是互不影響的，因為每個執行緒都有自己唯一的id，在綁定值的時候會綁定在目前的執行緒中，取得也會從當前的線程中獲取。可以把ThreadLocal 想像成一個字典：

{
    "one": {"value": "ONE"},
    "two": {"value": "TWO"}
}

更準確的說key 應該是線程的id，為了直觀我們就用線程的name 代替了，但總之在獲取的時候只會獲取綁定在該線程上的變數的值。

而flask 內部也是這麼設計的，只不過它沒有直接用threading.local，而是自己實作了一個Local 類，除了支援線程之外還支援greenlet 的協程，那麼它是怎麼實現的呢？首先我們知道 flask 內部存在 "請求 context" 和 "應用 context"，它們都是透過堆疊來維護的（兩個不同的堆疊）。

# flask/globals.py
_request_ctx_stack = LocalStack()
_app_ctx_stack = LocalStack()
current_app = LocalProxy(_find_app)
request = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, "request"))
session = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, "session"))

每個請求都會綁定在目前的 Context 中，等到請求結束之後再銷毀，這個過程由框架完成，開​​發者只需要直接使用 request 即可。所以請求的具體細節流程可以點進原始碼中查看，這裡我們將重點放在一個物件上：werkzeug.local.Local，也就是上面所說的 Local 類，它是變數的設定和獲取的關鍵。直接看部分原始碼：

# werkzeug/local.py

class Local(object):
    __slots__ = ("__storage__", "__ident_func__")

    def __init__(self):
        # 内部有两个成员：__storage__ 是一个字典，值就存在这里面
        # __ident_func__ 只需要知道它是用来获取线程 id 的即可
        object.__setattr__(self, "__storage__", {})
        object.__setattr__(self, "__ident_func__", get_ident)

    def __call__(self, proxy):
        """Create a proxy for a name."""
        return LocalProxy(self, proxy)

    def __release_local__(self):
        self.__storage__.pop(self.__ident_func__(), None)

    def __getattr__(self, name):
        try:
            # 根据线程 id 得到 value（一个字典）
            # 然后再根据 name 获取对应的值
            # 所以只会获取绑定在当前线程上的值
            return self.__storage__[self.__ident_func__()][name]
        except KeyError:
            raise AttributeError(name)

    def __setattr__(self, name, value):
        ident = self.__ident_func__()
        storage = self.__storage__
        try:
            # 将线程 id 作为 key，然后将值设置在对应的字典中
            # 所以只会将值设置在当前的线程中
            storage[ident][name] = value
        except KeyError:
            storage[ident] = {name: value}

    def __delattr__(self, name):
        # 删除逻辑也很简单
        try:
            del self.__storage__[self.__ident_func__()][name]
        except KeyError:
            raise AttributeError(name)

所以我們看到 flask 內部的邏輯其實很簡單，透過 ThreadLocal 實作了執行緒之間的隔離。每個請求都會綁定在各自的 Context 中，獲取值的時候也會從各自的 Context 中獲取，因為它就是用來保存相關資訊的（重要的是同時也實現了隔離）。

對應此刻你已經理解了上下文，但是問題來了，不管是 threading.local 也好、還是類似於 flask 自己實現的 Local 也罷，它們都是針對線程的。如果是使用 async def 定義的協程該怎麼辦呢？如何實現每個協程的上下文隔離呢？所以終於引出了我們的主角：contextvars。

contextvars

該模組提供了一組接口，可用於在協程中管理、設定、存取局部 Context 的狀態。

import asyncio
import contextvars

c = contextvars.ContextVar("只是一个标识, 用于调试")

async def get():
    # 获取值
    return c.get() + "~~~"

async def set_(val):
    # 设置值
    c.set(val)
    print(await get())

async def main():
    coro1 = set_("协程1")
    coro2 = set_("协程2")
    await asyncio.gather(coro1, coro2)


asyncio.run(main())
"""
协程1~~~
协程2~~~
"""

ContextVar 提供了兩個方法，分別是 get 和 set，用於取得值和設定值。我們看到效果和 ThreadingLocal 類似，資料在協程之間是隔離的，不會受到彼此的影響。

但我们再仔细观察一下，我们是在 set_ 函数中设置的值，然后在 get 函数中获取值。可 await get() 相当于是开启了一个新的协程，那么意味着设置值和获取值不是在同一个协程当中。但即便如此，我们依旧可以获取到希望的结果。因为 Python 的协程是无栈协程，通过 await 可以实现级联调用。

我们不妨再套一层：

import asyncio
import contextvars

c = contextvars.ContextVar("只是一个标识, 用于调试")

async def get1():
    return await get2()

async def get2():
    return c.get() + "~~~"

async def set_(val):
    # 设置值
    c.set(val)
    print(await get1())
    print(await get2())

async def main():
    coro1 = set_("协程1")
    coro2 = set_("协程2")
    await asyncio.gather(coro1, coro2)


asyncio.run(main())
"""
协程1~~~
协程1~~~
协程2~~~
协程2~~~
"""

我们看到不管是 await get1() 还是 await get2()，得到的都是 set_ 中设置的结果，说明它是可以嵌套的。

并且在这个过程当中，可以重新设置值。

import asyncio
import contextvars

c = contextvars.ContextVar("只是一个标识, 用于调试")

async def get1():
    c.set("重新设置")
    return await get2()

async def get2():
    return c.get() + "~~~"

async def set_(val):
    # 设置值
    c.set(val)
    print("------------")
    print(await get2())
    print(await get1())
    print(await get2())
    print("------------")

async def main():
    coro1 = set_("协程1")
    coro2 = set_("协程2")
    await asyncio.gather(coro1, coro2)


asyncio.run(main())
"""
------------
协程1~~~
重新设置~~~
重新设置~~~
------------
------------
协程2~~~
重新设置~~~
重新设置~~~
------------
"""

先 await get2() 得到的就是 set_ 函数中设置的值，这是符合预期的。但是我们在 get1 中将值重新设置了，那么之后不管是 await get1() 还是直接 await get2()，得到的都是新设置的值。

这也说明了，一个协程内部 await 另一个协程，另一个协程内部 await 另另一个协程，不管套娃（await）多少次，它们获取的值都是一样的。并且在任意一个协程内部都可以重新设置值，然后获取会得到最后一次设置的值。再举个栗子：

import asyncio
import contextvars

c = contextvars.ContextVar("只是一个标识, 用于调试")

async def get1():
    return await get2()

async def get2():
    val = c.get() + "~~~"
    c.set("重新设置啦")
    return val

async def set_(val):
    # 设置值
    c.set(val)
    print(await get1())
    print(c.get())

async def main():
    coro = set_("古明地觉")
    await coro

asyncio.run(main())
"""
古明地觉~~~
重新设置啦
"""

await get1() 的时候会执行 await get2()，然后在里面拿到 c.set 设置的值，打印 "古明地觉~~~"。但是在 get2 里面，又将值重新设置了，所以第二个 print 打印的就是新设置的值。\

如果在 get 之前没有先 set，那么会抛出一个 LookupError，所以 ContextVar 支持默认值：

import asyncio
import contextvars

c = contextvars.ContextVar("只是一个标识, 用于调试",
                           default="哼哼")

async def set_(val):
    print(c.get())
    c.set(val)
    print(c.get())

async def main():
    coro = set_("古明地觉")
    await coro

asyncio.run(main())
"""
哼哼
古明地觉
"""

除了在 ContextVar 中指定默认值之外，也可以在 get 中指定：

import asyncio
import contextvars

c = contextvars.ContextVar("只是一个标识, 用于调试",
                           default="哼哼")

async def set_(val):
    print(c.get("古明地恋"))
    c.set(val)
    print(c.get())

async def main():
    coro = set_("古明地觉")
    await coro

asyncio.run(main())
"""
古明地恋
古明地觉
"""

所以结论如下，如果在 c.set 之前使用 c.get：

• 当 ContextVar 和 get 中都没有指定默认值，会抛出 LookupError；
• 只要有一方设置了，那么会得到默认值；
• 如果都设置了，那么以 get 为准；

如果 c.get 之前执行了 c.set，那么无论 ContextVar 和 get 有没有指定默认值，获取到的都是 c.set 设置的值。

所以总的来说还是比较好理解的，并且 ContextVar 除了可以作用在协程上面，它也可以用在线程上面。没错，它可以替代 threading.local，我们来试一下：

import threading
import contextvars

c = contextvars.ContextVar("context_var")

def get():
    name = threading.current_thread().name
    value = c.get()
    print(f"线程 {name}, value: {value}")

def set_():
    name = threading.current_thread().name
    if name == "one":
        c.set("ONE")
    elif name == "two":
        c.set("TWO")
    get()

t1 = threading.Thread(target=set_, name="one")
t2 = threading.Thread(target=set_, name="two")
t1.start()
t2.start()
"""
线程 one, value: ONE
线程 two, value: TWO
"""

和 threading.local 的表现是一样的，但是更建议使用 ContextVars。不过前者可以绑定任意多个值，而后者只能绑定一个值（可以通过传递字典的方式解决这一点）。

c.Token

当我们调用 c.set 的时候，其实会返回一个 Token 对象：

import contextvars

c = contextvars.ContextVar("context_var")
token = c.set("val")
print(token)
"""
<Token var=<ContextVar name=&#39;context_var&#39; at 0x00..> at 0x00...>
"""

Token 对象有一个 var 属性，它是只读的，会返回指向此 token 的 ContextVar 对象。

import contextvars

c = contextvars.ContextVar("context_var")
token = c.set("val")

print(token.var is c)  # True
print(token.var.get())  # val

print(
    token.var.set("val2").var.set("val3").var is c
)  # True
print(c.get())  # val3

Token 对象还有一个 old_value 属性，它会返回上一次 set 设置的值，如果是第一次 set，那么会返回一个 。

import contextvars

c = contextvars.ContextVar("context_var")
token = c.set("val")

# 该 token 是第一次 c.set 所返回的
# 在此之前没有 set，所以 old_value 是 <Token.MISSING>
print(token.old_value)  # <Token.MISSING>

token = c.set("val2")
print(c.get())  # val2
# 返回上一次 set 的值
print(token.old_value)  # val

那么这个 Token 对象有什么作用呢？从目前来看貌似没太大用处啊，其实它最大的用处就是和 reset 搭配使用，可以对状态进行重置。

import contextvars
#### 
c = contextvars.ContextVar("context_var")
token = c.set("val")
# 显然是可以获取的
print(c.get())  # val

# 将其重置为 token 之前的状态
# 但这个 token 是第一次 set 返回的
# 那么之前就相当于没有 set 了
c.reset(token)
try:
    c.get()  # 此时就会报错
except LookupError:
    print("报错啦")  # 报错啦

# 但是我们可以指定默认值
print(c.get("默认值"))  # 默认值

contextvars.Context

它负责保存 ContextVars 对象和设置的值之间的映射，但是我们不会直接通过 contextvars.Context 来创建，而是通过 contentvars.copy_context 函数来创建。

import contextvars

c1 = contextvars.ContextVar("context_var1")
c1.set("val1")
c2 = contextvars.ContextVar("context_var2")
c2.set("val2")

# 此时得到的是所有 ContextVar 对象和设置的值之间的映射
# 它实现了 collections.abc.Mapping 接口
# 因此我们可以像操作字典一样操作它
context = contextvars.copy_context()
# key 就是对应的 ContextVar 对象，value 就是设置的值
print(context[c1])  # val1
print(context[c2])  # val2
for ctx, value in context.items():
    print(ctx.get(), ctx.name, value)
    """
    val1 context_var1 val1
    val2 context_var2 val2
    """

print(len(context))  # 2

除此之外，context 还有一个 run 方法：

import contextvars

c1 = contextvars.ContextVar("context_var1")
c1.set("val1")
c2 = contextvars.ContextVar("context_var2")
c2.set("val2")

context = contextvars.copy_context()

def change(val1, val2):
    c1.set(val1)
    c2.set(val2)
    print(c1.get(), context[c1])
    print(c2.get(), context[c2])

# 在 change 函数内部，重新设置值
# 然后里面打印的也是新设置的值
context.run(change, "VAL1", "VAL2")
"""
VAL1 VAL1
VAL2 VAL2
"""

print(c1.get(), context[c1])
print(c2.get(), context[c2])
"""
val1 VAL1
val2 VAL2
"""

我们看到 run 方法接收一个 callable，如果在里面修改了 ContextVar 实例设置的值，那么对于 ContextVar 而言只会在函数内部生效，一旦出了函数，那么还是原来的值。但是对于 Context 而言，它是会受到影响的，即便出了函数，也是新设置的值，因为它直接把内部的字典给修改了。

小结

以上就是 contextvars 模块的用法，在多个协程之间传递数据是非常方便的，并且也是并发安全的。如果你用过 Go 的话，你应该会发现和 Go 在 1.7 版本引入的 context 模块比较相似，当然 Go 的 context 模块功能要更强大一些，除了可以传递数据之外，对多个 goroutine 的级联管理也提供了非常清蒸的解决方案。

总之对于 contextvars 而言，它传递的数据应该是多个协程之间需要共享的数据，像 cookie, session, token 之类的，比如上游接收了一个 token，然后不断地向下透传。但是不要把本应该作为函数参数的数据，也通过 contextvars 来传递，这样就有点本末倒置了。

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