Question

Flask中有没有办法将响应发送给客户端，然后继续进行一些处理？我有几个要完成的簿记任务，但我不想让客户等待。

请注意，这些实际上是我想要做的很快的事情，因此创建新线程或使用队列在这里并不合适。（这些快速的事情之一实际上是在作业队列中添加了一些内容。）

Answer 1

快速和 EASY 方法。

我们将使用pythons Thread 库来实现这一目标。

您的API使用者发送了一些要处理的东西，并由 my_task（） 函数处理，该过程需要 10秒 em>执行。但是，API的使用者在点击您的 return_status（） 函数之类的API时就希望得到响应。

您将 my_task tie 绑定到 thread em>，然后将快速响应返回给API使用者，而在后台，大型流程变得复杂了。

下面是一个简单的POC。

import os from flask import Flask,jsonify import time from threading import Thread app = Flask(__name__) @app.route("/") def main(): return "Welcome!" @app.route('/add_') def return_status(): """Return first the response and tie the my_task to a thread""" Thread(target = my_task).start() return jsonify('Response asynchronosly') def my_task(): """Big function doing some job here I just put pandas dataframe to csv conversion""" time.sleep(10) import pandas as pd pd.DataFrame(['sameple data']).to_csv('./success.csv') return print('large function completed') if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", port=8080)

Answer 2

听起来像Teardown Callbacks会支持你想要的东西。您可能希望将其与Per-Request After-Request Callbacks中的模式结合起来，以帮助组织代码。

Answer 3

我的博客遇到了类似的问题。我希望在发布新评论时向那些订阅评论的人发送通知电子邮件，但我不希望发布评论的人等待所有电子邮件在收到回复之前发送。

我为此使用了multiprocessing.Pool。我创建了一个工作池（这是足够的，流量较低的站点），然后每次我需要发送电子邮件时，我在Flask视图功能中准备好所有内容，但是通过{将最终send_email调用传递给池{1}}。

Answer 4

您可以在Flask中找到有关如何使用芹菜的示例这里https://gist.github.com/jzempel/3201722

这个想法的主旨（双关语）是将长期的簿记任务定义为@ celery.task并使用apply_async 1或延迟从视图中开始任务

Answer 5

将响应返回给客户端后，无法执行令人沮丧的拆卸回调：

import flask
import time
app = flask.Flask("after_response")

@app.teardown_request
def teardown(request):
    time.sleep(2)
    print("teardown_request")

@app.route("/")
def home():
    return "Success!\n"

if __name__ == "__main__":
    app.run()

卷曲时，您会注意到在显示响应之前有2s的延迟，而不是卷曲立即结束，然后在2s之后记录。日志进一步确认了这一点：

teardown_request
127.0.0.1 - - [25/Jun/2018 15:41:51] "GET / HTTP/1.1" 200 -

返回响应后执行的正确方法是使用WSGI中间件，该中间件向close method of the response iterator添加了一个钩子。这不像teardown_request装饰器那样简单，但是仍然很简单：

import traceback
from werkzeug.wsgi import ClosingIterator

class AfterResponse:
    def __init__(self, app=None):
        self.callbacks = []
        if app:
            self.init_app(app)

    def __call__(self, callback):
        self.callbacks.append(callback)
        return callback

    def init_app(self, app):
        # install extension
        app.after_response = self

        # install middleware
        app.wsgi_app = AfterResponseMiddleware(app.wsgi_app, self)

    def flush(self): for fn in self.callbacks:
            try:
                fn()
            except Exception:
                traceback.print_exc()

class AfterResponseMiddleware:
    def __init__(self, application, after_response_ext):
        self.application = application
        self.after_response_ext = after_response_ext

    def __call__(self, environ, start_response):
        iterator = self.application(environ, start_response)
        try:
            return ClosingIterator(iterator, [self.after_response_ext.flush])
        except Exception:
            traceback.print_exc()
            return iterator

然后您可以像这样使用：

@app.after_response
def after():
    time.sleep(2)
    print("after_response")

从外壳中，您将立即看到响应返回，然后2秒后after_response将进入日志：

127.0.0.1 - - [25/Jun/2018 15:41:51] "GET / HTTP/1.1" 200 -
after_response

这是here提供的先前答案的总结。

Answer 6

您可以使用由Werkzeug Response对象的curl -X GET 'https://api.twilio.com/2010-04-01/Accounts/ACXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX/IncomingPhoneNumbers.json?PageSize=20' \ -u ACXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX:your_auth_token装饰器公开的WSGI close协议来完成此操作。此处在此其他答案中作了解释：https://stackoverflow.com/a/63080968/78903

Flask结束响应并继续处理

6 个答案: