1.任务异步化#打开浏览器，输入地址，按下回车，打开了页面。于是一个HTTP请求(request)就由客户端发送到服务器，服务器处理请求，返回响应(response)内容。我们每天都在浏览网页，发送大大小小的请求给服务器。有时候，服务器接到了请求，会发现他也需要给另外的服务器发送请求，或者服务器也需要做另外一些事情，于是最初们发送的请求就被阻塞了，也就是要等待服务器完成其他的事情。更多的时候，服务
# Flask Redis 消息队列
随着互联网应用的不断发展，处理大量请求和数据成为了开发人员需要面对的挑战之一。为了解决这一问题，消息队列技术应运而生。消息队列可以实现异步处理、削峰填谷、解耦系统等功能，其中 Redis 是一个非常流行的内存数据库，也被广泛应用于消息队列的实现。
在本文中，我们将介绍如何在 Flask 中使用 Redis 实现消息队列。我们将通过一个简单的示例来演示如何将
在进行模型部署的时候, 由于后台业务和模型预测过程中, 模型进行批量预测的时候属于耗时任务, 所以在这个时候需要进行异步操作, 当预测完成之后后台在写一个定时任务, 去预测完成的地方获取结果. 这个部分的逻辑代码如下:# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2022/7/20 下午5:19
# @Author : junzai
# @File : test_cpv_pr
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2023-10-14 17:14:45
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Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架，很适合个人开发，我们在此处做一个接口。为方便调试，本文使用get接口方式。get接口十分简单，不需要上传任何数据，在路径后面添加一个get方法就可以用，返回的是字符串。本文只是Flask开发的接口的初步文档，从最简单的接口开发到稍微复杂一些的接口，后续如有时间，会逐步完善，包括token鉴权、跨域认证、蓝图应用、日志管理等等。第一
任务异步化打开浏览器，输入地址，按下回车，打开了页面。于是一个HTTP请求(request)就由客户端发送到服务器，服务器处理请求，返回响应(response)内容。我们每天都在浏览网页，发送大大小小的请求给服务器。有时候，服务器接到了请求，会发现他也需要给另外的服务器发送请求，或者服务器也需要做另外一些事情，于是最初们发送的请求就被阻塞了，也就是要等待服务器完成其他的事情。更多的时候，服务器做的
一个任务监听器被用来执行自定义的Java逻辑或一个任务相关事件发生的表达式。任务监听器只能作为用户任务的子元素添加到流程定义中。请注意，由于任务侦听器是Flowable特定的构造，因此这也必须作为BPMN 2.0扩展元素的子元素和可流动的名称空间发生。<userTask id="myTask" name="My Task" >
<extensionElements>
<
本节目录：（一）笔记总结；（二）gevent-websocket+flask+javascript实现WS即时通信 (1)无昵称群聊 (2)有昵称群聊 (3)私聊 三种通信模型简述：(1)轮询：
客户端周期性不间断高频率的给服务器发送请求：
客户端请求--服务器响应--断开连接，请求次数QPS比较频繁，对客户端和服务器的配置要求比较高
(2)长轮询：
g 对象g 是一个全局变量，存取自定义的变量
session对象是可以跨request的，只要session还未失效，不同的request的请求会获取到同一个session，但是g对象不是，g对象不需要管过期时间，请求一次g对象就改变了一次，或者重新赋值了一次flask-session# 替换flask内置的session，支持存到redis，存到数据库
# flask-session如何使用
面试的时候聊：
1. Flask中令你影响深刻的是什么？
- 路由系统
- 装饰器，带参数的装饰器
- 额外装饰器
- 特殊的装饰器
2. 有没有遇到印象深刻：
- 本地线程
- 最大共享数（文档中写
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2023-09-05 15:42:01
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# Python Flask请求队列实现
## 介绍
在本篇文章中，我们将学习如何使用Python Flask框架实现请求队列。我们会通过一系列步骤来介绍整个实现的流程，并给出相应的代码示例和注释。在学习本文之前，我们假设你已经对Python和Flask有一定的基础知识。
## 实现流程
下面是实现“Python Flask请求队列”的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
前言 python进程,线程,协程先告一段落,这次学习主要是先学习一下基础内容,等以后用到了,要是想不起来了,再回来研究. 今天记录一下RabbitMQ消息队列的学习.1.RabbitMQ简介 RabbitMQ,消息队列,顾名思义,就是用来存放和传递消息的队列
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2023-09-26 17:12:35
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消息队列：消息队列是在消息传输过程中保存消息的容器。消息队列最经典的用法就是消费者和生产者之间通过消息管道来传递消息，消费者和生产生是不通的进程。生产者往管道中写消息，消费者从管道中读消息。相当于水管，有一个入口和出口，水从入口流入出口流出，这就是一个消息队列线程或进程往队列里面添加数据，出口从队列里面读数据左侧多线程往入口处添加完数据，任务就结束了；右侧只要依次从水管里取数据就行了。异步完成的任
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2023-09-05 20:28:35
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记录：异步网络框架：twistedRabbitMQ 模块 《消息队列》先说明：python的队列 1：线程 queue 只在同一进程内的线程间交互数据 2：进程 queue 只在同一父进程及子进程间交互数据 只应用于python，无法和其他语言程序通信消息队列有如下几种：（Rabbitmq,ZeroMq,ActiveMq）功能：可以实现，不同程序间的数据交
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2023-06-17 13:07:59
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已知，我们作为客户端要通过 socket 的方式对接服务端的api，服务端的人给我们提供了api 的代码，于是我们有了以下两个类：Wrapper 类，需要单独在一个线程上跑，接收到服务端发送过来的数据，就会被自动触发调用，这里需要我们重写其 onMessage 方法，完成我们处理数据的逻辑。Client 类，跑在主线程上，提供了向服务端发送数据的方法，注意此方法不会阻塞等待服务端响应，只负责发送消
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2023-10-28 07:40:55
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一.消息队列消息队列：是在消息的传输过程中保存消息的容器。 消息队列最经典的用法就是消费者和生成者之间通过消息管道来传递消息，消费者和生成者是不同的进程。生产者往管道中写消息，消费者从管道中读消息。 操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信 ，multiprocessing模块就提供了Queue和Pipe两种方法来实现。其中P指producer，即生产者；C指consumer，即消费者。中间的红色
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2023-10-10 09:10:05
247阅读
Title: Python Process Flask Queue: A Step-by-Step Guide for Beginners
Introduction:
In this article, I will guide you through the process of implementing a Python process Flask queue. We will start f
记录：异步网络框架：twistedRabbitMQ 模块 《消息队列》先说明：python的队列 1：线程 queue 只在同一进程内的线程间交互数据 2：进程 queue 只在同一父进程及子进程间交互数据 只应用于python，无法和其他语言程序通信消息队列有如下几种：（Rabbitmq,ZeroMq,ActiveMq）功能：可以实现，不同程序间的数据交互安装： 1：下载安装erlang，因为r
前言最近做的这个项目（基于Django），需要做个功能，实现定时采集车辆定位。这让我想起来几年前那个OneCat项目，当时我用的是Celery这个很重的组件Celery实在是太重了，后来我做公众号采集平台的时候，又接触了Django-RQ和Django-Q这俩，前者是对RQ的封装，让RQ和Django更好的结合在一起；后者是一个全新的「多进程任务队列」组件，相比起celery很轻量，当时使用的时候
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2023-10-07 20:18:37
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1.1 定义Apache Kafka是Apache软件基金会的开源的流处理平台，同时也是基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域应用。2.1 消息队列2.1.1 消息队列应用场景MQ传统应用场景之异步处理使用消息队列的好处 1）解耦 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。 2）可恢复
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2023-10-10 13:59:20
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"""
消息队列
在内存中建立队列模型，进程通过队列将消息存入，或者从队列取出完成进程间通信
实现步骤:
1.创建队列对象 q = Queue(maxsize=0) 参数：最多存放的消息个数
2.向队列存入消息 q.put(data,[block,timeout])
block:设置是否阻塞false为非阻塞
timeout:超
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2023-07-11 13:04:56
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