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Q1：为什么把request和session放在一起？
ctx = RequestContext(request, session)
在 Flask 中，
request
和
session
是两个不同的概念和对象，它们被放在一起的主要原因是为了方便开发者编写 Web 应用程序，提供了方便的访问和交互方式。虽然它们都与 HTTP 请求和会话状态相关，但它们有不同的用途和生命周期。
request对象：-request对象代表了当前 HTTP 请求的内容，包括请求方法、请求头、请求数据、查询参数、表单数据等。它提供了访问和操作当前请求的数据的方法，使开发者能够轻松地处理来自客户端的请求。-request对象通常用于接收来自客户端的数据，例如用户提交的表单数据、查询参数、请求头信息等。开发者可以从request对象中提取这些数据以执行相应的操作。session对象：-session对象用于在不同的 HTTP 请求之间存储用户会话数据。它允许开发者将某些数据持久化存储，以便用户在不同的请求之间保持状态。通常，session数据存储在服务器端，而客户端通过 cookie 或其他机制来标识与会话关联的数据。-session对象通常用于存储用户的登录状态、购物车内容、个性化设置等需要在用户不同请求之间共享的数据。
将
request
和
session
放在一起的主要原因是，它们通常在处理 Web 请求时一起使用，以实现访问和操作用户请求数据以及维护用户会话状态。这种集成使得在处理用户请求时更加方便，因为您可以方便地访问请求数据并将需要的信息存储在会话中，以实现跨不同请求的状态维护。虽然它们具有不同的用途，但它们经常一起使用以构建功能丰富的 Web 应用程序。
Q2：Local对象的作用？
在 Flask 中，
Local
对象是一种线程/协程本地存储机制，它是 Flask 自己的实现，并基于
threading.local
和协程库（如 Greenlet）来实现。它的主要作用是在多线程或协程环境中安全地存储和访问数据，以确保每个线程或协程都拥有自己的独立副本，避免了数据共享和竞争条件的问题。
再分点说一些具体的细节部分（这样会加分哦~）：
- 多线程支持：在多线程环境中，每个线程都有自己的
Local存储空间，其中的数据不会被其他线程访问或修改，确保数据隔离。这有助于处理来自不同客户端的并发请求。 - 协程支持：Flask 的
Local对象还支持协程。在协程模型中，每个协程也可以有自己的存储空间，以保证数据的隔离。这对于使用协程库（如 Greenlet 或 Gevent）来构建高性能应用程序非常有用。 - 上下文隔离：
Local对象允许在不同上下文（例如请求处理过程）中存储和访问相关数据，而不会干扰其他上下文。这在处理 Web 请求时非常有用，因为您可以在处理请求期间轻松访问请求对象 (request)、会话对象 (session) 和其他上下文相关的信息。 - 线程和协程无关性：Flask 的
Local对象在实现上并不依赖于特定线程或协程库。这意味着无论使用传统的多线程服务器还是协程库，Flask 的Local对象都能正常工作。
综上所述，Flask 的
Local
对象是一种强大的机制，它支持多线程和协程级别的数据隔离，确保了数据的安全和隔离性。这使得 Flask 在不同的并发环境下都能提供卓越的性能和可靠性，从传统多线程服务器到协程库都能很好地运行。
Q3:：LocalStack对象的作用？
Flask 中
LocalStack
对象的主要功能是**对
Local
对象中的数据进行操作，同时维护这些
Local
对象成一个栈的形式。这个栈的结构允许在不同上下文之间进行推入（push）和弹出（pop）操作，从而实现数据的隔离和切换。**
深入分点来说就是：
- 栈结构：
LocalStack是一个栈（stack）数据结构，每个元素都是一个Local对象。在多线程或协程环境中，每个Local对象都用于存储特定上下文的数据。这些Local对象按栈的方式组织，最近的上下文数据存储在栈的顶部。 - 数据操作： 操作
LocalStack时，您可以推入（push）一个新的Local对象到栈顶，也可以弹出（pop）栈顶的Local对象。推入新的Local对象通常在进入新的上下文（例如请求处理过程）时发生，而弹出则在离开该上下文时发生。这种推入和弹出操作允许您切换不同上下文之间的数据存储。 - 数据隔离： 由于每个
Local对象都是线程或协程本地的，栈的结构确保了数据的隔离。每个上下文都有自己的数据存储，不会干扰其他上下文的数据。这对于在处理并发请求时确保数据不会混淆时非常有用。 - 上下文切换： 使用
LocalStack和Local对象，Flask 能够实现上下文的切换。在多线程或协程环境中，不同上下文之间的数据切换是必要的，以便处理不同请求时可以访问正确的数据，如请求对象和会话数据。
可见，
LocalStack
非常牛p，它使用栈结构来维护多个
Local
对象，实现数据的隔离和上下文切换。这对于构建高性能、多线程或协程支持的 Web 应用程序非常有用，确保在不同上下文之间数据正确隔离，从而保证数据安全和一致性。
LocalStack
是 Flask 处理多上下文数据隔离的关键工具。
形如下述结构：
【其中1234是线程唯一ID】
Local ={1234: {stack: [ctx3, ctx2, ctx1]}
Q4：一个运行中的Flask应用程序分别包括几个Local/LocalStack？
两个，一个Request Context（请求上下文）：request&session；一个Application Context（应用上下文）：app&g。
Q5：什么是g？
在 Flask 中，“g” 是一个特殊的对象，通常用于在同一请求处理周期内共享数据。它是一个全局对象，被称为 “request context”（请求上下文）中的 “g” 对象。 “g” 通常用于存储在一个请求处理过程中需要在不同函数之间共享的数据，而不必传递给每个函数的参数。
“g” 对象在请求处理过程中非常有用，因为在一个请求中的不同视图函数（函数处理不同的请求路径）之间，开发者可能需要共享某些数据。举例来说，我们可能需要在处理请求的不同函数中存储用户身份信息、数据库连接、或其他全局数据。
在 Flask 中，我们可以使用 “g” 对象来存储这些数据，以便在同一请求处理周期内跨不同函数进行访问和共享。这是一种避免通过参数传递数据到每个函数的方法，而可以更方便地在函数之间共享数据。
Q6：视图函数中使用的session/g/current_app/request在Flask源码中流程是什么样的？
这个问题我希望读者自行给出答案（如果脑子中第一时间没有清晰的数据流，那么请再细细缕一遍第二十一篇文章！！！）
Q7：一些Python中重要技术栈相关可能会问到的面试点
- 讲一下Python中的反射，并举一些Python中反射的一些常见用法：Python 中的反射是指通过变量名（通常是字符串）来访问、调用、创建和修改变量、函数、类和模块。反射是一种动态编程技术，允许您在运行时根据字符串的值来操作程序的结构。举一些 Python 中的反射的一些常见用法：- 访问对象的属性和方法： 可以使用反射来访问对象的属性和方法。例如，如果有一个对象
obj，我们可以使用字符串来访问它的属性或调用它的方法，如getattr(obj, 'attribute_name')和getattr(obj, 'method_name')。- 创建对象的实例： 反射还可以用于通过类名来创建类的实例。例如，可以使用globals()函数来获取全局命名空间中的类，然后使用字符串类名来创建该类的实例。- 导入模块： 反射可用于导入模块。可以使用importlib模块的import_module函数，根据字符串模块名导入模块，然后访问其内容。- 修改对象的属性和方法： 反射也可以用于修改对象的属性值或方法。例如，可以使用setattr(obj, 'attribute_name', new_value)来修改对象的属性值。- 查看对象的成员列表： 可以使用内置函数dir(obj)来查看对象的成员列表，包括属性、方法、特殊方法等。这可以帮助了解对象的结构。- 动态选择函数和方法： 根据字符串值来选择调用的函数或方法是一种常见的反射用法。例如，根据用户输入的命令字符串来选择执行不同的函数。反射是一种强大的编程技巧，但需要谨慎使用，因为它会使代码更加动态和难以维护。不当使用反射可能会导致安全漏洞和不可预测的行为。因此，应该在需要时慎重使用反射，确保输入数据的有效性和安全性。结合Flask提一嘴，在Flask视图函数中可以直接拿到使用的request/session/g/current_app，它们的获取也是主要借助于反射实现的：
- 如果问有关于Python的双下划线魔术方法相关，就想LocalProxy类，它都有！！！
- 如果问到线程相关，一定不要忘记说threading.local对象（你懂的~）
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