Flask处理并发请求

Flask是一个轻量级的Web应用框架，它使用Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2模板引擎，Flask处理并发请求的能力主要依赖于多线程或多进程，在Python中，GIL（全局解释器锁）限制了多线程的并发执行，因此Flask默认使用多进程来处理并发请求。

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以下是如何在Flask中处理并发请求的详细教程：

1、安装Flask

确保已经安装了Flask，如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install Flask

2、创建一个简单的Flask应用

创建一个名为app.py的文件，并添加以下代码：

from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def hello():
    return 'Hello, World!'
if __name__ == '__main__':
    app.run()

3、运行Flask应用

在命令行中，进入到app.py所在的目录，然后运行以下命令启动Flask应用：

python app.py

4、查看Flask应用的并发处理能力

为了查看Flask应用的并发处理能力，我们可以使用Apache Benchmark（ab）工具进行压力测试，确保已经安装了ab工具，如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

sudo aptget install apache2utils

在命令行中运行以下命令进行压力测试：

ab n 1000 c 100 http://localhost:5000/

n表示请求次数，c表示并发数，在这个例子中，我们将发送1000个请求，每个请求之间间隔1秒，同时使用100个并发请求。

5、分析压力测试结果

压力测试完成后，会生成一个名为ab.out的报告文件，打开该文件，可以看到以下内容：

This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1843412 $>
Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd, http://www.zeustech.net/
Licensed to The Apache Software Foundation, http://www.apache.org/
Benchmarking localhost (be patient)
Completed 100 requests
Finished 100 requests
Total transferred: 15000 bytes
HTML transferred: 1500 bytes
Requests per second: 100.07 [#/sec] (mean) Time per request: 14.946 [ms] (mean) Time per request: 14.946 [ms] (mean, across all concurrent requests) Transfer rate: 96.67 [Kbytes/sec] received ContentLength: 12 bytes Body printed out constantly: yes Data volume transferred: 15000 bytes (14.6 KiB) Response time histogram:

当前名称：Flask处理并发请求
文章起源：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news10/37160.html

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