用于运行异步请求的Python芹菜与线程库
我正在运行一个python方法来解析大量数据。因为它是时间密集型的，所以我想在一个单独的线程上异步运行它，这样用户仍然可以访问网站/UI 如果用户退出站点，使用“从线程导入线程”模块的线程是否会终止，或者它们是否继续在服务器上运行用于运行异步请求的Python芹菜与线程库,python,celery,django-celery,python-multithreading,Python,Celery,Django Celery,Python Multithreading,我正在运行一个python方法来解析大量数据。因为它是时间密集型的，所以我想在一个单独的线程上异步运行它，这样用户仍然可以访问网站/UI 如果用户退出站点，使用“从线程导入线程”模块的线程是否会终止，或者它们是否继续在服务器上运行 对于这样的事情，使用芹菜（芹菜）比简单地使用线程模块有什么好处？由于（in）著名的aka（GIL），Python解释器完全是单线程的。因此，Python中的线程仅在计算和IO同时发生时提供并行性。在Python线程模型中，至少在cpython2或3下，计算绑定任务从线
对于这样的事情，使用芹菜（芹菜）比简单地使用线程模块有什么好处？由于（in）著名的aka（GIL），Python解释器完全是单线程的。因此，Python中的线程仅在计算和IO同时发生时提供并行性。在Python线程模型中，至少在cpython2或3下，计算绑定任务从线程中看不到什么好处 另一方面，这些限制不适用于多处理，这是您将要对芹菜这样的排队系统执行的操作。您可以运行多个Python工作实例，这些实例可以在多核机器上同时执行，或者在多台机器上同时执行
如果我理解你的情况——一个网站上的交互启动了一个长期运行的作业——排队几乎肯定是正确的选择。您可以获得真正的并行性，并且可以轻松地将处理转移到其他机器。您能告诉我您所说的
计算绑定线程是什么意思吗？另外，你的意思是，执行执行执行计算或需要通过线程进行I/O的代码不会增加价值吗？@Venkat，所谓“计算绑定”我指的是限制因素是在CPU中执行操作的进程，而不是限制因素是在CPU有空闲周期时读写磁盘或网络的I/O绑定。请参阅。如果只是为了不阻止必须响应客户端的线程，那么使用线程模块是否合理？