最近学习python，本来计划今天写一下phthon的一些集合的运用包括函数的运用，但是在学习flask的时候，发现他的网站的东西有一些错误，导致初学者如果学习起来会出问题，尽管我也是一个初学者，但是我不希望接下来的人再继续出这个问题了，就把一个python搭建一个简单的web项目来搭建出来。项目结构看目录之前先下载一些框架,我是在python3.6的基础下安装的，如果你需要别的，自己百度一下吧。
threading.localFlask的Local类偏函数1.threading.local在多线程中，同一个进程中的多个线程是共享一个内存地址的，多个线程操作数据时，就会造成数据的不安全，所以我们要加锁。但是，每个线程想拥有一些属于自己的变量，怎么办？方法一：可以通过维护一个全局字典来实现，字典的key为线程ID，value就存线程自己的变量。方法二：就是threading.localthre
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2024-06-04 19:51:59
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一，原生Mysql导入方式：import pymysql安装方式：pip install pymysql1.常规操作流程import pymysql
from pymysql.cursors import DictCursor
# 【第一步】：连接到MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root',
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2024-01-24 08:34:55
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一个最小的应用一个最小的 Flask 应用如下: from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello_world():
return 'Hello World!'
if __name__ == '__main__':
app.run() 把它保存为 hello.py&n
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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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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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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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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内容：1.进程线程复习2.flask多线程的问题3.线程隔离4.LocalStack5.flask上下文整理6.多app应用 1.进程线程复习(1)进程进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它是操作系统动态执行的基本单元，在传统的操作系统中，进程既是基本的分配单元，也是基本的执行单元简单说进程就是操作系统调度分配资源的单位，每一个应用程序
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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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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docker从入门到实践## 一、命令行方式+dockerfile部署。1️⃣ 部署mysql容器
docker pull mysql #拉取mysql镜像
docker run --name mysql -v /Users/zhaotengwei/Desktop/mysql:/database -p 6666:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=woaini12
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2023-07-29 23:49:23
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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)
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2024-05-05 12:51:12
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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别保存它们的
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2024-02-26 11:19:47
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flask部署过程中受制于网络传输，和存读图片时间，检测存在较高延迟，通过多线程部署以达到降低延迟的目的。gunicorn可实现多线程和生产环境部署。gunicorn目前支持linux，不支持windows，所以在linux里面安装。在linux建立虚拟环境，正常环境可能出问题。之后pip install gunicorn gevent安装好之后，找不到gunicorn，就为gunicorn添加软
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2024-04-03 13:01:06
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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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flask中的上下文：应用上下文和请求上下文1. 在flask中，是通过request对象获取用户提交的数据，但是在整个程序运行中，只有一个request对象。在实际应用场景中，会有多个用户同时进行数据提交。此时应该开多个子线程，或者协程进行处理（即有多个request独立对象）。在Flask中通过Local解决这一问题。只要绑定在Local对象上的属性，在每个线程中都是隔离的local对象的原理
在进行 Flask 开发时，很多应用由于需求需要同时处理多个任务而需实现“后台线程”的管理。使用 Flask 的标准实现进行复杂任务处理时，开发者常常面临阻塞和性能问题，因此在 Flask 中使用后台线程成为了一个热点问题。背景定位和技术选择的过程对后续的开发起到了决定性作用。
### 适用场景分析
在以下场景中，使用 Flask 后台线程是合适的：
1. **长时间运行的任务**：如文件上
