烧瓶0.10 mongo在应用环境之外工作

时间:2013-08-28 03:31:20

标签: python mongodb flask pymongo

我知道关于如何处理烧瓶“在应用程序上下文之外工作”的问题很少,但我无法让它们为我工作

我有一个长时间运行的mongo聚合查询,并计划使用apscheduler定期运行。 下面是我的应用程序结构,但任务失败,出现“RuntimeError:在应用程序上下文之外工作”。 ihttp://flask.pocoo.org/docs/patterns/sqlite3/有一些关于使用新flask.g的例子,但想知道是否有人可以建议如何全局正确保存mongodb连接并在apscheduler中共享该连接

__init.py__

from app import create_app

app.py

from flask import Flask, request, render_template,g
from .extention import mongo, redis, sched

def create_app(config=None):
"""Create a Flask app."""

    app = Flask(__name__)
    configure_extensions(app)
    return app

def configure_extensions(app):
    mongo.init_app(app) # initialise mongo connection from the config
    redis.init_app(app)

from schedule_tasks import *

extention.py

from flask.ext.pymongo import PyMongo
mongo = PyMongo()

from apscheduler.scheduler import Scheduler
config = {'apscheduler.jobstores.file.class': 'apscheduler.jobstores.shelve_store:ShelveJobStore',
          'apscheduler.jobstores.file.path': '/tmp/sched_dbfile'}
sched = Scheduler(config)

from flask.ext.redis import Redis
redis = Redis()

schedule_tasks.py

from .extention import mongo
@sched.interval_schedule(minutes=1)
def long_running_queries():
    ## mongo agg query ##
    mongo.db.command("aggregate", "collection", pipeline = "some query" )
sched.start()
sched.print_jobs()

1 个答案:

答案 0 :(得分:5)

要了解此错误,您需要了解application context

完全有可能有人编写多个Flask应用程序,这些应用程序都在同一个进程中处理它们的请求。文档give the following example...

from werkzeug.wsgi import DispatcherMiddleware
from frontend_app import application as frontend
from backend_app import application as backend

application = DispatcherMiddleware(frontend, {
    '/backend':     backend
})

请记住,在这种情况下,前端应用程序可以使用不同的Mongo设置,但使用完全相同的Mongo扩展对象。因此,当您运行脚本时,Flask无法假设哪个是“当前”应用程序。因此,诸如url_for()之类的内容,或者像MongoDB扩展这样的扩展上的许多方法,都需要知道哪个应用程序在执行任何操作之前都是“当前的”。

因此,每当您尝试使用Flask或扩展函数执行除应用程序本身(配置值等)之外的任何操作时,您需要明确告诉Flask当前要分配给{的应用程序是什么{3}}

文档提供了一种方法,您可以这样做..

# Be careful about recursive imports here
from . import app
from .extention import mongo

@sched.interval_schedule(minutes=1)
def long_running_queries():
    with app.app_context():
        mongo.db.command("aggregate", "collection", pipeline = "some query" )

因此,您需要自己创建app对象,然后使用with app.app_context()行。在with语句中,所有的调用(例如Mongo扩展中的调用)都应该有效。请注意,您不需要在视图中执行任何操作,因为Flask会在处理请求时自动执行所有这些操作。