Python 我是否可以将concurrent.futures与Flask相结合来提高性能

我想知道对Flask使用

concurrent.futures

是否合适。这里有一个例子

import requests
from flask import Flask
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)
app = Flask(__name__)

@app.route("/path/<xxx>")
def hello(xxx):
    f = executor.submit(task, xxx)
    return "OK"

def task():
    resp = requests.get("some_url")
    # save to mongodb

app.run()

导入请求
从烧瓶进口烧瓶
从concurrent.futures导入ThreadPoolExecutor
executor=线程池executor（最大工作线程数=10）
app=烧瓶（名称）
@应用程序路径（“/path/”）
你好（xxx）：
f=执行者提交（任务，xxx）
返回“OK”
def任务（）：
resp=requests.get（“some_url”）
#保存到mongodb
app.run（）

任务是IO绑定的，不需要返回值。请求不会经常出现，我想最多10/s

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我测试了它，它成功了。我想知道的是，通过这种方式使用多线程是否可以提高性能。Flask会以某种方式阻止任务吗？

这取决于比Flask更多的因素，例如您在Flask前面使用的内容（gunicorn、gevent、uwsgi、nginx等）。如果您发现您对“some_url”的请求确实是一个瓶颈，那么将它推到另一个线程可能会带来提升，但这取决于您的具体情况；web堆栈中的许多元素会使过程“缓慢”

与Flask进程上的多线程（这可能会很快变得复杂）不同，将阻塞I/O推送到辅助进程可能是更好的解决方案。您可以将Redis消息发送到在asyncio事件循环上运行的进程，这样可以很好地扩展

app.py

from flask import Flask
import redis

r = redis.StrictRedis(host='127.0.0.1', port=6379)
app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello():
    # send your message to the other process with redis
    r.publish('some-channel', 'some data')
    return "OK"

if __name__ == '__main__':
    app.run(port=4000, debug=True)

helper.py

import asyncio
import asyncio_redis
import aiohttp

@asyncio.coroutine
def get_page():
    # get some url
    req = yield from aiohttp.get('http://example.com')
    data = yield from req.read()

    # insert into mongo using Motor or some other async DBAPI
    #yield from insert_into_database(data) 

@asyncio.coroutine
def run():
    # Create connection
    connection = yield from asyncio_redis.Connection.create(host='127.0.0.1', port=6379)

    # Create subscriber.
    subscriber = yield from connection.start_subscribe()

    # Subscribe to channel.
    yield from subscriber.subscribe([ 'some-channel' ])

    # Inside a while loop, wait for incoming events.
    while True:
        reply = yield from subscriber.next_published()
        print('Received: ', repr(reply.value), 'on channel', reply.channel)
        yield from get_page()

    # When finished, close the connection.
    connection.close()

if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(run())

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如果有不频繁的I/O绑定请求，最好使用带有reactor模式line tornado的Web服务器或类似twisted的库。这不是烧瓶的典型用例。我正在尝试决定是否应该使用它。