Flask中的上下文的概念是Flask中非常精妙的一个设计, 通过上下文将请求和应用中需要的内容, 封装起来并且使得内容做到线程隔离. 理解这个机制首先从本地线程讲起.本地线程import threading
mydata = threading.local()
mydata.number = 42
print(mydata.number)
log = []
def f():
myd
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2023-12-15 08:08:45
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为什么用threading.local?我们都知道线程是由进程创建出来的，CPU实际执行的也是线程，那么线程其实是没有自己独有的内存空间的，所有的线程共享进程的资源和空间，共享就会有冲突，对于多线程对同一块数据处理的冲突问题，一个办法就是加互斥锁，另一个办法就是利用threading.localthreading.local 实现的的基本思路: 给一个进程中的多个线程开辟独立的空间来分
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2023-07-21 22:47:02
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5.1 线程进程与多线程1.进程资源是稀缺的，进程是竞争计算机资源的基本单位。一台计算机至少要有一个进程。单核CPU用眼只能执行一个应用程序吗？No，他可以在不同的应用程序直接进行切换。由于切换的时间非常短，短到人类无法感知到，所以造成了一种假象，一个进程可以同时执行多个进程。多核CPU可以真正意义上的同时运行多个进程。切换进程是计算机的一个最重要的功能-进程调度。每个算法有自己不同的操作系统来决
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2023-12-22 20:17:52
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一、线程锁 线程安全，多线程操作时，内部会让所有线程排队处理。如：list/dict/Queue 线程不安全 + 人（锁） => 排队处理1、RLock/Lock：一次放一个 a、创建10个线程，在列表中追加自己，如下代码： import threading
v = []
def func(arg):
v.append(arg)
pri
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2023-12-25 10:21:02
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Local线程隔离对象我们知道通过request可以获取表单中的数据。如果是多个用户同时在用网站，而全局request就只有一个，那么Flask是如何分辨哪用户对应哪个请求呢？这种情况下，就会用到Local对象，只要绑定在Local对象上的属性，在每个线程中都是隔离的 我们看看，使用多线程修改值，不用local对象时，因为request是全局共享的，只要修改了它的值，就会影响到其它线程！
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2024-01-31 00:42:42
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web网站包含前端和后端, 异步处理可以用在前端, 也可以用在后端. 前端 jquery 进行 ajax 请求时, 可设置 async 属性为 true, 并为 success 设置一个 callback 函数, 在服务端返回之前, 浏览器可以执行 ajax 之后的代码, 当服务器端返回后, jquery会执行 success 回调. 后端的视图函数也可以引入这种异步处理机制,&nbs
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2023-12-27 17:03:35
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前言:不要试图用强制方法杀掉一个python线程，这从服务设计上就存在不合理性。 多线程本用来任务的协作并发，如果你使用强制手段干掉线程，那么很大几率出现意想不到的bug。 请记住一点，锁资源不会因为线程退出而释放锁资源 ！我们可以举出两个常见的例子：1. 有个A线程拿到了锁，因为他是被强制干掉的，没能及时的release()释放锁资源，那么导致所有的线程获取资源是都被阻塞下去，这就是典型的死锁场
# Flask中的线程池
在构建Web应用程序时，尤其是使用Flask框架，它的简单和灵活性使其成为开发者的首选之一。在某些情况下，尤其是处理多个并发请求时，使用线程池可以大大提高应用程序的性能。本文将介绍如何在Flask中使用线程池，并用代码示例加以说明。
## 什么是线程池
线程池是一个预分配的线程集合，允许我们在需要时复用线程，而无需为每个新的任务创建和销毁线程。这种方法可以减少由于线
一、DButilsBDUtils数据库链接池 两种模式- 模式一：基于threaing.local实现为每一个线程创建一个连接，关闭是
伪关闭，当前线程可以重复
- 模式二：连接池原理
- 可以设置连接池中最大连接数 9
- 默认启动时，连接池中创建连接 5
- 如果有三个线程来数据库中获取连接：
# Python 多线程 Flask 实现指南
## 概述
在本教程中，我将向你展示如何使用 Python 中的 Flask 框架实现多线程功能。首先，让我们看一下整个流程：
```mermaid
journey
title Python 多线程 Flask 实现流程
section 准备工作
开发者准备工作环境
section 创建 Flask 应用
一、异步框架django3.x：支持异步flask2.x：支持异步fastapi：写起来跟同步没有大的区别进程、线程、协程的区别？进程是资源分配的单位线程是CPU调度的单位协程是一种比线程更加轻量级的存在，协程不是被操作系统内核所管理，而完全是由程序所控制（也就是在用户态执行）只针对Cpython定义函数时写async声明一下：这就是协程函数一个进程里可能有多条线程一个进程中，线程必须获得GIL锁
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2023-10-16 17:30:59
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3.Flask 中的线程3.1 知识补充3.1.1 线程补充from threading import Thread
import time
class Foo():
def __init__(self):
self.num = 0
val = Foo()
def task(i):
val.num = i
time.sleep(1)
print
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2024-01-30 23:42:39
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1.什么是双端队列deque的英文意思是Double-Ended Queue，从字面的意思来看，他就是一个双向队列。我们使用list存储数据的时候，按索引访问元素很快，因为list是线性存储，数据量很大的时候在列表头插入和删除元素的效率就会很慢。为什么list效率低呢?因为list有append()和insert(index,value)两个添加方法，append()方法只能在在列表的尾部追加元素
# Python Flask线程池
在使用Python Flask开发Web应用程序时，我们经常需要处理一些需要耗费时间的操作，比如请求其他API、读取数据库等。为了避免这些操作阻塞主线程，我们可以使用线程池来异步执行这些任务，提高应用程序的性能和响应速度。
## 什么是线程池?
线程池是一种用于管理和复用线程的技术。它包含一组可用的线程，可以用来执行任务。当需要执行任务时，线程池中的线程会
原创
2023-10-18 13:39:59
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文章目录1. Local对象隔离线程间的对象，threadlocal变量2. app 应用上下文详解3. request 请求上下文详解4. 线程隔离的g对象使用详解 1. Local对象隔离线程间的对象，threadlocal变量local 对象：在Flask中，类似于request对象，其实是绑定到了一个werkzeug.local.Local对象上。这样，即使是同一个对象，那么在多个线程中
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2023-12-21 16:02:39
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线程隔离Thread Local：如果一个对象具有线程隔离的特性，就可以称之为“Thread Local”，线程隔离是指该对象在不同的线程中都是独立的，在一个线程中对该对象的操作不会影响另一个线程对该对象操作，比如在线程A中修改了该对象的某个属性值，但是在线程B中该对象的这个属性值并没有被修改。 Flask线程隔离对象：在Flask中，线程隔离对象包括request、session、g、
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2024-01-31 03:04:55
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1、Thread Local(本地线程)从面向对象设计的角度看，对象是保存“状态”的地方。Python 也是如此，一个对象的状态都被保存在对象携带的一个特殊字典中。Thread Local 则是一种特殊的对象，它的“状态”对线程隔离 —— 也就是说每个线程对一个 Thread Local 对象的修改都不会影响其他线程。
1. (local.py)
为什么用threading.local?我们都知道线程是由进程创建出来的，CPU实际执行的也是线程，那么线程其实是没有自己独有的内存空间的，所有的线程共享进程的资源和空间，共享就会有冲突，对于多线程对同一块数据处理的冲突问题，一个办法就是加互斥锁，另一个办法就是利用threading.localthreading.local 实现的的基本思路: 给一个进程中的多个线程开辟独立的空间来分别保存它们的
flask学习要点路由配置上下文处理器1.0 上下文介绍flask中有两个上下文，一个是应用上下文（app），另一个是请求上下文（request）。应用上下文current_app和请求上下文request 都是一个全局变量，所有请求都是共享的。flask有特殊的机制，可以保证每次请求的数据都是隔离的。所以可以直接导入request对象，也不会被一些脏数据影响，并且不需要在每个函数中使用reque
目录1. GIL2. API3. 创建子线程4. 线程同步4.1. 有了GIL，是否还需要同步？4.1.1. 死锁4.1.2. 竞争条件4.1.3. GIL去哪儿了4.2. Lock（互斥锁）4.2.1. 避免死锁4.3. RLock（可重入锁）4.4. Condition（条件变量）4.5. Event（同步条件）4.6. 信号量(Semaphore)4.7. Barriers4.8. Usin
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2023-06-09 22:00:38
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