


Les variables globales sont-elles thread-safe dans Flask ? Partage de données entre requêtes
Introduction
Les applications en ligne nécessitent souvent de stocker et de manipuler des données. Les variables globales constituent un moyen pratique de partager des données entre différentes parties de l'application. Cependant, lors du déploiement d'une application sur plusieurs threads ou processus, des problèmes surviennent concernant la sécurité des threads des variables globales. Cet article explorera la sécurité des threads des variables globales dans Flask et présentera des solutions alternatives pour le partage de données entre les requêtes.
Menace liée à l'utilisation de variables globales
Les variables globales ne sont pas intrinsèquement thread-safe, ce qui signifie qu'ils peuvent être consultés et modifiés par plusieurs threads simultanément, ce qui entraîne des incohérences. Dans le contexte de Flask, où les requêtes peuvent être traitées par différents threads ou processus, cela peut entraîner un comportement inattendu.
L'extrait de code fourni dans la question montre comment un objet global est utilisé pour stocker un paramètre partagé. En cas d'accès simultané, l'incrément attendu du paramètre peut ne pas se produire en raison du changement de thread.
Alternatives aux variables globales
Compte tenu des mises en garde des variables globales, des solutions alternatives pour la gestion des données partagées doivent être mises en œuvre :
- Sources de données externes : L'utilisation d'une base de données, Redis ou Memcached permet de récupérer des données stockage et récupération en dehors de la mémoire interne de Flask.
- Python Multiprocessing Manager : Facilite le partage de données entre plusieurs processus en créant un espace mémoire partagé.
- Objet de session de Flask : Convient à la gestion des données par utilisateur qui nécessite une persistance entre plusieurs requêtes.
- Objet 'g' : L'objet 'g' de Flask offre un espace de stockage local au thread, accessible uniquement dans le cadre d'une seule requête.
Autres considérations
- Les environnements de développement à thread unique peuvent ne pas présenter de problèmes de thread avec les variables.
- Les serveurs WSGI asynchrones, tout en prenant en charge la concurrence, peuvent toujours rencontrer des conditions de concurrence avec des variables globales.
- Les objets de niveau supérieur gérant les connexions à la base de données sont autorisés s'ils sont correctement initialisés et détruits pour chaque requête.
Conclusion
Les variables globales ne sont pas recommandées pour le partage de données entre les requêtes dans Flask en raison de la sécurité des threads préoccupations. En utilisant des sources de données externes, l'objet de session de Flask ou l'objet « g », les développeurs peuvent mettre en œuvre des solutions robustes pour la persistance et le partage des données.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Que ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.


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