flask效率

一、flask效率

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提升flask的效率

flask 默认支持 多线程的的服务器操作

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1. python中提高性能

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• 进程

	fork

	process  

	multiprocessing

• 线程

	thread

	threading

• 协程

python一种提升效率的手段，消耗小，由人为控制切换，利用线程执行中的耗时操作时间，去做别的事情

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2. 利用生成器yield实现携程（work1和work2进行切换）

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import time
def work1():
    while True:
        print ("work1")
        yield 1
        time.sleep(1)
def work2():
    while True:
        print ("work2")
        yield 1
        time.sleep(1)
def main():
    w1 = work1()
    w2 = work2()
    while True:
        next(w1)
        next(w2)
if __name__ == '__main__':
    main()

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greenlet（封装的yield）

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Python可以使用yield快速生成协程，但是不稳定，因此封装了 yield为greenlet，使得切换任务变得更加简单

pip install greenlet

from greenlet import greenlet
import time
def work1():
    while True:
        print ("work1")
        w2.switch()
        time.sleep(1)
def work2():
    while True:
        print ("work2")
        w1.switch()
        time.sleep(10)

if __name__ == '__main__':
    w1 = greenlet(work1)   ### 创建了一个greenlet 对象
    w2 = greenlet(work2)  ### 创建了一个greenlet 对象
    w1.switch()

greenlet 依然需要手动添加进行任务的切换

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3. gevent（封装的greenlet）

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gevent 封装了greenlet
genvet 网络异步的并发库
pip install gevent

import gevent

import time
def work1():
    for i in range(10):
        print ("work1 %d" %i)
        # time.sleep(1)    ### 模拟耗时操作
        ###   IO密集型   耗时操作
        gevent.sleep(1)

def work2():
    for i in range (10):
        print ("work2 %d " %i)
        # time.sleep(1)
        gevent.sleep(1)


w1 = gevent.spawn(work1)   ##  创建一个 gevent对象  （参数：要执行的方法）
w2 = gevent.spawn(work2)

w1.join()  ## 等待  w1  执行结束
w2.join()  ## 等待  w2 执行结束

此时必须要通过gevent自带的 gevent.sleep(1)属性才能实现切换

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4. 猴子补丁（monkey）

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作用：将代码中所有的耗时操作，识别，自动转化为 gevent.sleep()

import gevent
from gevent import monkey
monkey.patch_all()   ## 识别耗时操作，并转化
import time
def work1():
    for i in range(10):
        print ("work1 %d" %i)
        time.sleep(1)    ### 模拟耗时操作


def work2():
    for i in range (10):
        print ("work2 %d " %i)
        time.sleep(1)

gevent.joinall([
	gevent.spawn(work1),
	gevent.spawn(work2)
])

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5. flask效率

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