Python 实现真正多线程的替代方案？

我使用Flask微框架实现了一个多线程web服务器。基本上，我的服务器有一个任务队列和一个线程池。因此，它可以处理多个请求。因为Flask是用Python实现的，Python线程不是真正的并发线程，所以我的web应用程序有点滞后

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有没有替代烧瓶的方法来克服多线程问题

这不是Flask的错，这是Python解释器中的一个限制，因此您使用的任何框架都将受到它的约束

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但是有一个很好的方法可以避免这个问题。要实现真正的并发，可以使用进程池而不是线程。该模块提供了一个与线程模块兼容的API，但它为工人创建了子进程。我使用此模块为Flask应用程序创建了后台工作人员，并发现它工作得非常好。

我遇到了这个问题，我有点失望，因为没有人指出Flask（以及大多数python web应用程序是如何部署的）。见：

我首选的部署选项是super simple，它在Linux和Windows上同样适用（如果我将它部署在现有网站旁边，或者甚至是作为现有网站的一部分进行混合部署，我通常使用IIS应用程序请求路由[ARR]作为Tornado的反向代理）。我在这两个方面都使用了gevent，并取得了巨大成功

Tornado是一个开源版本的可扩展、无阻塞的web服务器和为FriendFeed提供动力的工具。因为它是非阻塞的，并且使用epoll，所以它可以处理数千个同时存在的连接，这意味着它是实时web服务的理想选择。将此服务与Flask集成非常简单：

因此，如果您的flask应用程序位于yourapplication.py中，您可以创建另一个名为tornado_web.py的应用程序，并使用它为您的应用程序提供如下服务：

from tornado.wsgi import WSGIContainer
from tornado.httpserver import HTTPServer
from tornado.ioloop import IOLoop
from yourapplication import app

http_server = HTTPServer(WSGIContainer(app))
http_server.listen(5000)
IOLoop.instance().start()

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via:

现在趋势中有一个新的包，它对生产也很健壮，它是用python实现的，并且易于理解。请看一看。

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您以何种方式部署烧瓶？不要忘记，Python中的多线程非常适合您正在尝试做的事情。视图的“laggy”部分可能是web服务或数据库调用，或者是设置不正确的web服务器，该服务器正在为每个请求创建Python进程。无论实际问题是什么，我们都不知道如何通过您提供的细节来帮助您解决问题。此外，询问Flask的替代方案基本上是询问工具的建议，这不是StackOverflow设计用来处理的问题，因为有多种可能的答案。正如您所提到的，我正在为每个请求创建一个流程。但我无法避免它，因为web服务公开了一个文本到语音（TTS）系统，它是作为一个单独的二进制文件实现的。为了与TTS进程交互，我使用了pexpect模块。所以，对于每个请求，线程池中现有的空闲线程将使用pexpect生成TTS进程。我知道设计有点奇怪。下面是当前实现的链接。我很欣赏任何改进当前设计的建议。我所说的laggy的意思是“即使队列中有任务，线程池中有空闲线程，也需要4-6秒才能处理它们”。我认为这可能是因为多个线程按顺序完成了大量工作（请求、响应、切换TTS进程、管理任务队列）。这个结论我错了吗？回答了同样的问题：我刚刚在我的应用程序上安装了tornado（如前所述，Starlight forward），但是我错过了flask默认服务器的帮助日志，控制台上的呼叫一直在重复-你知道如何在tornado中做到这一点吗@奥隆