1.使用自身服务器的多进程或者多线程,参考werkzeug的run_simple函数的入参.注意,进程和线程不能同时开启 2.使用gunicorn使用多进程,-w worker 进程数,类型于运行多个app.run()开发服务器 gunicorn app -w 2 -b :8000 3.使用gevent异步 /usr/local/bin/gunicorn -t120 -w10  -b 10.57.17.57:3000 --worker-class gevent  Erebus:APP -k ST

部署后看下flask支持的并发,来个300并发看看,上代码 import threading, time, requests url = "http://www.baidu.com" total = 0 suc = 0 fail = 0 exception = 0 maxtime=0 mintime=100 gt3=0 lt3=0 class RequestThread(threading.Thread): def __init__(self, thread_name): thread

文章大纲 flask通用项目结构 flask 简介 主体代码逻辑 flask 跨域问题的处理 flask 日志 flask 微服务Flask-RESTful 启动服务命令 flask通用项目结构 | - projectName | - app //程序包 | - templates //jinjia2模板 |- static //css,js 图片等静态文件 | - main //py程序包 ,可以有多个这种包,每个对应不同的功能 | - __init__.py |- errors.py |-

高并发Flask服务部署 AI模型持久化 OOP: 利用面向对象思想,实现算法在内存上的实例化及持久化.即一次模型加载,多次请求调用. class ocr_infer_class(threading.Thread): def __init__(self, input_queue, output_queue): super().__init__() logger.info("Model Init Start ...") # YOLO Needed self.yolo_model_def

目录 Flask入门和快速上手 python三大主流框架对比 Flask安装 依赖 可选依赖 创建flask项目 flask最小应用--hello word 非法导入名称 调试模式 路由 唯一的 URL / 重定向行为 URL 构建 HTTP 方法 静态文件 渲染模板 操作请求数据 本地环境 请求对象 文件上传 Cookies 重定向和错误 关于响应 会话 消息闪现 日志 集成 WSGI 中间件 使用 Flask 扩展 部署到网络服务器 Flask入门和快速上手 python三大主流框架对比 D

一.通过PIP 安装Flask 1.1 Windows环境安装pip A.首先PIP进入官网(https://pypi.python.org/pypi/pip)下载gz包 B.对gz压缩包进行解压,解压目录为(C:\Python\pip-10.0.1) C.通过python命令执行,解压目录下的setup.py文件,安装pip python setup.py install D.对pip进行环境配置(安装完pip后,会在python的scripts文件夹中多处pip.exe文件) 1.2安装fl

欢迎来到 Flask 的世界 欢迎阅读 Flask 的文档.本文档分成几个部分,我推荐您先读 < 安装 >,然后读< 快速上手 >.< 教程 > 比快速上手文档更详细一点,该文档介绍了如何创建一个完整(尽管很小)的 Flask 应用.如果你想深入研究 Flask ,那么需要阅读< API >. < Flask 方案 >中介绍了一些常用的解决方案. Flask 依赖两个外部库: Jinja2 模板引擎和 Werkzeug WSGI 套件.这两个库的

快速入门 迫切希望上手?本文提供了一个很好的 Flask 介绍.假设你已经安装 Flask, 如果还没有安装话,请浏览下 安装 . 一个最小的应用 一个最小的应用看起来像这样: from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello World!' if __name__ == '__main__': app.run() 把它保存成 hello.py (或者类似的

原文链接:http://blog.csdn.net/xyang81/article/details/51530979 一.JVM内存配置优化 在开发当中,当一个项目比较大时,依赖的jar包通常比较多,我们都知道,在应用服务器启动时,会将应用引用到的所有类通过ClassLoader依次全部加载到内存当中.Java的逻辑内存模型大致分为堆内存.栈内存.静态内存区,也称持久区,该区的内存不会被GC回收.堆内存用于存储类的实例.数组等引用类型数据,也就是用new生成的对象,都存放在这里,栈内存存储局部变

django与flask的区别 django: 大而全的框架,包含了很多组件,例如:ORM.form.ModelForm.session... flask: 轻量级的可扩展强的框架.有丰富的第三方组件. 相同点: - 依赖wsgi 不同点: - django组件多.flask组件少. - 请求处理方式不一样. - django,一步一步将请求传递给视图. - flask,将请求放置“某个地方”,以后想要使用就自己去拿即可. 1.Django 主要特点是大而全,集成了很多组件,例如: Models

一.JVM内存配置优化 主要通过以下的几个jvm参数来设置堆内存的: -Xmx512m 最大总堆内存,一般设置为物理内存的1/4 -Xms512m 初始总堆内存,一般将它设置的和最大堆内存一样大,这样就不需要根据当前堆使用情况而调整堆的大小了 -Xmn192m 年轻带堆内存,sun官方推荐为整个堆的3/8 堆内存的组成 总堆内存 = 年轻带堆内存 + 年老带堆内存 + 持久带堆内存 年轻带堆内存 对象刚创建出来时放在这里 年老带堆内存 对象在被真正会回收之前会先放在这里 持久带堆内存 class

flask之分析线程和协程 01 思考:每个请求之间的关系 我们每一个请求进来的时候都开一个进程肯定不合理,那么如果每一个请求进来都是串行的,那么根本实现不了并发,所以我们假定每一个请求进来使用的是线程. 那么线程中数据互相不隔离,存在修改数据的时候数据不安全的问题. 假定我们的需求是,每个线程都要设置值,并且该线程打印该线程修改的值. from threading import Thread,current_thread import time class Foo(object): def _

关于Flask启动,和请求处理 #关于后端服务的启动,无非就是启动实现了WSGI协议的socket #关于flask启动的无非就是下面两段代码 #加载配置,创建Flask对象 app = Flask(__name__) #这个是启动werkzeug服务 app.run() 下面我们来分析上面两段代码 app.run() run_simple(host, port, self, **options)找到起服务的核心代码 def run(self, host=None, port=None, deb

本文转载自互联网,侵删 什么是并发 在过去单CPU时代,单任务在一个时间点只能执行单一程序.之后发展到多任务阶段,计算机能在同一时间点并行执行多任务或多进程.虽然并不是真正意义上的“同一时间点”,而是多个任务或进程共享一个CPU,并交由操作系统来完成多任务间对CPU的运行切换,以使得每个任务都有机会获得一定的时间片运行. 随着多任务对软件开发者带来的新挑战,程序不在能假设独占所有的CPU时间.所有的内存和其他计算机资源.一个好的程序榜样是在其不再使用这些资源时对其进行释放,以使得其他程序能有机会

在Flask中处理请求时,应用会生成一个“请求上下文”对象.整个请求的处理过程,都会在这个上下文对象中进行.这保证了请求的处理过程不被干扰.处理请求的具体代码如下: def wsgi_app(self, environ, start_response): with self.request_context(environ): # with语句中生成一个`response`对象 ... return response(environ, start_response) 在Flask 0.9版本之前,

目录 flask之分析线程和协程 01 思考:每个请求之间的关系 02 threading.local 03 通过字典自定义threading.local 04 通过setattr和getattr实现自定义threthreading.local 05 每个对象有自己的存储空间(字典) 06 如果是你会如何设计flask的请求并发? flask之分析线程和协程 01 思考:每个请求之间的关系 我们每一个请求进来的时候都开一个进程肯定不合理,那么如果每一个请求进来都是串行的,那么根本实现不了并发,所

在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库.这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通过回调方法处理请求结果. 其主要特征如下:处理异步Http请求,并通过匿名内部类处理回调结果,Htt

我们知道大多数的 Android 应用程序都是通过和服务器进行交互来获取数据的.如果使用 HTTP 协议来发送和接收网络数据,就免不了使用 HttpURLConnection 和 HttpClient,而 Android 中主要提供了上述两种方式来进行 HTTP 操作.并且这两种方式都支持 HTTPS 协议.以流的形式进行上传和下载.配置超时时间.IPv6.以及连接池等功能. 但是 Googl e发布 6.0 版本的时候声明原生剔除 HttpClient,但是笔者认为 HttpClient 会提

一.axios Vue更新到2.0之后宣告不再对vue-resource更新,推荐使用axios,axios是一个用于客户端与服务器通信的组件,axios 是一个基于Promise 用于浏览器和 nodejs 的 HTTP 客户端javaScript工具.通俗来说可以实现客户端请求服务器端提供的服务获得数据. 源码与帮助:https://github.com/axios/axios 服务器端跨域支持请查看:http://www.cnblogs.com/best/p/6196202.html#_l

其实TCP测试的工具有很多,那BeetleX工具所提供的特点又是什么呢?如果你需数十万的请求或模拟上百万的设备连接,那这个工具相信可以满足你的需要!工具是基于BeetleX的基础功能扩展,支持多IP绑定可以轻松实现上百万的client模拟:在性能上工具可以在一台4核的PC可达到数十万的Socket读写效能足以满足模拟大并发请求处理的需求.以下介绍这个工具的部署和使用 下载 工具下载地址: https://github.com/IKende/TCPBenchmarks/blob/master/TC

前言 事后诸葛亮?作业名真的不好听,下一届还要沿用吗? 队名:小白吃 通向hjj博客的任意门 思考总结 设想和目标 我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 我们软件很明确的定义为,解决食堂用餐结算点单效率低下的问题 典型用户:在校大学生 典型场景:大学食堂 我们达到目标了么(原计划的功能做到了几个? 按照原计划交付时间交付了么? 原计划达到的用户数量达到了么?)? 原计划功能:自选菜品自主结算,非自选菜品在线点单,用餐数据分析反馈 实现情况: 自主结算