Les variables globales sont-elles thread-safe dans Flask ?
Dans les applications Flask, le maintien de la cohérence des données est crucial lors du traitement des requêtes simultanées. L'utilisation de variables globales pour stocker des données partagées peut introduire des problèmes de sécurité des threads.
Utilisation dangereuse des variables globales
Considérons l'exemple suivant :
class SomeObj(): def __init__(self, param): self.param = param def query(self): self.param += 1 return self.param global_obj = SomeObj(0) @app.route('/') def home(): flash(global_obj.query()) render_template('index.html')
Lorsque plusieurs clients demandent cette route simultanément, le résultat attendu est un numéro unique pour chaque client (par exemple, 1, 2, 3...). Cependant, en raison de l'entrelacement des threads, la condition de concurrence suivante peut se produire :
- Le client 1 appelle query(), incrémentant le paramètre à 1.
- Alors que la demande du client 1 est toujours en cours, le fil passe au client 2.
- Le client 2 appelle query(), incrémentant le paramètre à 2.
- Le fil revient au client 1, renvoyant 2 au lieu du 1 attendu.
- Le client 2 renvoie 3, en sautant le numéro 2.
Alternatives aux variables globales
Pour éviter les problèmes de sécurité des threads, tenez compte des éléments suivants alternatives :
- Source de données externe : Utilisez une base de données, Memcached ou Redis pour stocker des données globales en dehors de Flask.
- Multiprocessing.Manager : Lorsque vous travaillez avec des données Python, utilisez multiprocessing.Manager pour partager des données entre processus.
- Objet de session : Utilisez l'objet de session de Flask pour les données spécifiques à l'utilisateur qui doivent persister entre les requêtes.
Autres considérations
- Lors de l'exécution du serveur de développement, les problèmes de sécurité des threads peuvent ne pas être apparents en raison de son caractère monothread. nature.
- Les serveurs WSGI asynchrones, tels que gevent, ne garantissent pas la sécurité des threads pour les variables globales.
- Pour le stockage de données spécifiques à une requête, envisagez d'utiliser l'objet g de Flask.
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!

Créer des tableaux multidimensionnels avec Numpy peut être réalisé via les étapes suivantes: 1) Utilisez la fonction numpy.array () pour créer un tableau, tel que np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) pour créer un tableau 2D; 2) utiliser np.zeros (), np.ones (), np.random.random () et d'autres fonctions pour créer un tableau rempli de valeurs spécifiques; 3) Comprendre les propriétés de forme et de taille du tableau pour vous assurer que la longueur du sous-réseau est cohérente et éviter les erreurs; 4) Utilisez la fonction NP.Reshape () pour modifier la forme du tableau; 5) Faites attention à l'utilisation de la mémoire pour vous assurer que le code est clair et efficace.

BroadcastingInNumpyIsAmethodToperformOperations OnerwaysofdifferentShapesByAutomAticalAligningThem.itImplienScode, améliore la réadabilité et BoostsTerformance.He'showitwork

Forpythondatastorage, chooseListsforflexibilitywithMixedDatatyS, array.Arrayformmemory-efficienthomogeneousnumericalData, andNumpyArraysforaSvancedNumericalComputing.ListaSaRaySatilebutless

PythonlistsArebetterThanArraysformMagingDiversEDATATYPES.1) ListScan HoldingElementoSoFferentTypes, 2) Ils ont été aaredamique, permettant à la manière dont 4) ils ne sont pas entièrement efficaces et les opérations sont en train de les affirmer.

ToaccesElementsInapythonArray, useIndexing: my_array [2] AccessEstheThirdElement, returning3.pythonusZero-basedIndexing.

L'article discute de l'impossibilité de la compréhension des tuples dans Python en raison de l'ambiguïté de la syntaxe. Des alternatives comme l'utilisation de Tuple () avec des expressions de générateur sont suggérées pour créer efficacement les tuples. (159 caractères)

L'article explique les modules et les packages dans Python, leurs différences et leur utilisation. Les modules sont des fichiers uniques, tandis que les packages sont des répertoires avec un fichier __init__.py, organisant des modules connexes hiérarchiquement.

L'article traite des docstrings dans Python, de leur utilisation et des avantages. Problème principal: Importance des docstrings pour la documentation du code et l'accessibilité.


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Adaptateur de serveur SAP NetWeaver pour Eclipse
Intégrez Eclipse au serveur d'applications SAP NetWeaver.

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom
L'éditeur open source le plus populaire

Listes Sec
SecLists est le compagnon ultime du testeur de sécurité. Il s'agit d'une collection de différents types de listes fréquemment utilisées lors des évaluations de sécurité, le tout en un seul endroit. SecLists contribue à rendre les tests de sécurité plus efficaces et productifs en fournissant facilement toutes les listes dont un testeur de sécurité pourrait avoir besoin. Les types de listes incluent les noms d'utilisateur, les mots de passe, les URL, les charges utiles floues, les modèles de données sensibles, les shells Web, etc. Le testeur peut simplement extraire ce référentiel sur une nouvelle machine de test et il aura accès à tous les types de listes dont il a besoin.

SublimeText3 Linux nouvelle version
Dernière version de SublimeText3 Linux
