Python利用contextvars实现管理上下文变量

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web 框架中的 request

ThreadLocal

contextvars

c.Token

contextvars.Context

小结

Python 在 3.7 的时候引入了一个模块：contextvars，从名字上很容易看出它指的是上下文变量（Context Variables），所以在介绍 contextvars 之前我们需要先了解一下什么是上下文（Context）。

Context 是一个包含了相关信息内容的对象，举个例子："比如一部 13 集的动漫，你直接点进第八集，看到女主角在男主角面前流泪了"。相信此时你是不知道为什么女主角会流泪的，因为你没有看前面几集的内容，缺失了相关的上下文信息。

所以 Context 并不是什么神奇的东西，它的作用就是携带一些指定的信息。

web 框架中的 request

我们以 fastapi 和 sanic 为例，看看当一个请求过来的时候，它们是如何解析的。

# 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)

发请求测试一下，看看结果是否正确。

可以看到请求都是成功的，并且对于 fastapi 和 sanic 而言，其 request 和 视图函数是绑定在一起的。也就是在请求到来的时候，会被封装成一个 Request 对象、然后传递到视图函数中。

但对于 flask 而言则不是这样子的，我们看一下 flask 是如何接收请求参数的。

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)

我们看到对于 flask 而言则是通过 import request 的方式，如果不需要的话就不用 import，当然我这里并不是在比较哪种方式好，主要是为了引出我们今天的主题。首先对于 flask 而言，如果我再定义一个视图函数的话，那么获取请求参数依旧是相同的方式，但是这样问题就来了，不同的视图函数内部使用同一个 request，难道不会发生冲突吗？

显然根据我们使用 flask 的经验来说，答案是不会的，至于原因就是 ThreadLocal。

ThreadLocal

ThreadLocal，从名字上看可以得出它肯定是和线程相关的。没错，它专门用来创建局部变量，并且创建的局部变量是和线程绑定的。

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 """

可以看到两个线程之间是互不影响的，因为每个线程都有自己唯一的 id，在绑定值的时候会绑定在当前的线程中，获取也会从当前的线程中获取。可以把 ThreadLocal 想象成一个字典：

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

更准确的说 key 应该是线程的 id，为了直观我们就用线程的 name 代替了，但总之在获取的时候只会获取绑定在该线程上的变量的值。

而 flask 内部也是这么设计的，只不过它没有直接用 threading.local，而是自己实现了一个 Local 类，除了支持线程之外还支持 greenlet 的协程，那么它是怎么实现的呢？首先我们知道 flask 内部存在 "请求 context" 和 "应用 context"，它们都是通过栈来维护的（两个不同的栈）。

# 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"))

每个请求都会绑定在当前的 Context 中，等到请求结束之后再销毁，这个过程由框架完成，开发者只需要直接使用 request 即可。所以请求的具体细节流程可以点进源码中查看，这里我们重点关注一个对象：werkzeug.local.Local，也就是上面说的 Local 类，它是变量的设置和获取的关键。直接看部分源码：

# 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)

所以我们看到 flask 内部的逻辑其实很简单，通过 ThreadLocal 实现了线程之间的隔离。每个请求都会绑定在各自的 Context 中，获取值的时候也会从各自的 Context 中获取，因为它就是用来保存相关信息的（重要的是同时也实现了隔离）。

相应此刻你已经理解了上下文，但是问题来了，不管是 threading.local 也好、还是类似于 flask 自己实现的 Local 也罢，它们都是针对线程的。如果是使用 async def 定义的协程该怎么办呢？如何实现每个协程的上下文隔离呢？所以终于引出了我们的主角：contextvars。

contextvars

该模块提供了一组接口，可用于在协程中管理、设置、访问局部 Context 的状态。

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 提供了两个方法，分别是 get 和 set，用于获取值和设置值。我们看到效果和 ThreadingLocal 类似，数据在协程之间是隔离的，不会受到彼此的影响。

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='context_var' 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 <Token.MISSING>。

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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