Python:Flask使用ThreadPoolExecutor执行异步任务

简介: Python:Flask使用ThreadPoolExecutor执行异步任务
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from flask import Flask, request
executor = ThreadPoolExecutor()
app = Flask(__name__)
# 模拟耗时任务
def run_job(name):
    time.sleep(5)
    print('run_job complete', name)
@app.route('/task')
def run_task():
    """
    同步执行
   http://127.0.0.1:5000/task
    """
    name = request.args.get('name')
    run_job(name=name)
    return {'ret': 'ok'}
@app.route('/async_task')
def run_async_task():
    """
    异步执行
   http://127.0.0.1:5000/async_task
    """
    name = request.args.get('name')
    executor.submit(run_job, name=name)
    return {'ret': 'ok'}
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

apache2-utils压力测试工具测试:


# 使用说明:
$ ab -n 请求数 -c 并发数  URL
# 同步执行任务
$ ab -n 100 -c 10 http://127.0.0.1:5000/task
Time taken for tests:   55.100 seconds
# 异步执行任务
$ ab -n 100 -c 10 http://127.0.0.1:5000/async_task
Time taken for tests:   0.097 seconds
相关文章
|
12天前
|
数据采集 存储 监控
21个Python脚本自动执行日常任务(2)
21个Python脚本自动执行日常任务(2)
54 7
21个Python脚本自动执行日常任务(2)
|
16天前
|
Python
Python中的函数是**一种命名的代码块,用于执行特定任务或计算
Python中的函数是**一种命名的代码块,用于执行特定任务或计算
42 18
|
17天前
|
数据采集 分布式计算 大数据
构建高效的数据管道:使用Python进行ETL任务
在数据驱动的世界中,高效地处理和移动数据是至关重要的。本文将引导你通过一个实际的Python ETL(提取、转换、加载)项目,从概念到实现。我们将探索如何设计一个灵活且可扩展的数据管道,确保数据的准确性和完整性。无论你是数据工程师、分析师还是任何对数据处理感兴趣的人,这篇文章都将成为你工具箱中的宝贵资源。
|
28天前
|
JSON 前端开发 API
使用Python和Flask构建简易Web API
使用Python和Flask构建简易Web API
|
1月前
|
运维 监控 网络安全
自动化运维的崛起:如何利用Python脚本简化日常任务
【10月更文挑战第43天】在数字化时代的浪潮中,运维工作已从繁琐的手工操作转变为高效的自动化流程。本文将引导您了解如何运用Python编写脚本,以实现日常运维任务的自动化,从而提升工作效率和准确性。我们将通过一个实际案例,展示如何使用Python来自动部署应用、监控服务器状态并生成报告。文章不仅适合运维新手入门,也能为有经验的运维工程师提供新的视角和灵感。
|
1月前
|
运维 监控 Python
自动化运维:使用Python脚本简化日常任务
【10月更文挑战第36天】在数字化时代,运维工作的效率和准确性成为企业竞争力的关键。本文将介绍如何通过编写Python脚本来自动化日常的运维任务,不仅提高工作效率,还能降低人为错误的风险。从基础的文件操作到进阶的网络管理,我们将一步步展示Python在自动化运维中的应用,并分享实用的代码示例,帮助读者快速掌握自动化运维的核心技能。
82 3
|
1月前
|
开发框架 前端开发 JavaScript
利用Python和Flask构建轻量级Web应用的实战指南
利用Python和Flask构建轻量级Web应用的实战指南
78 2
|
1月前
|
运维 监控 Linux
自动化运维:如何利用Python脚本优化日常任务##
【10月更文挑战第29天】在现代IT运维中,自动化已成为提升效率、减少人为错误的关键技术。本文将介绍如何通过Python脚本来简化和自动化日常的运维任务,从而让运维人员能够专注于更高层次的工作。从备份管理到系统监控,再到日志分析,我们将一步步展示如何编写实用的Python脚本来处理这些任务。 ##
|
1月前
|
JSON API 数据格式
如何使用Python和Flask构建一个简单的RESTful API。Flask是一个轻量级的Web框架
本文介绍了如何使用Python和Flask构建一个简单的RESTful API。Flask是一个轻量级的Web框架,适合小型项目和微服务。文章从环境准备、创建基本Flask应用、定义资源和路由、请求和响应处理、错误处理等方面进行了详细说明,并提供了示例代码。通过这些步骤,读者可以快速上手构建自己的RESTful API。
63 2
|
1月前
|
JSON API 数据格式
构建RESTful APIs:使用Python和Flask
构建RESTful APIs:使用Python和Flask
34 1
下一篇
DataWorks