Flask에서 전역 변수는 스레드로부터 안전합니까?
Flask 애플리케이션에서는 동시 요청을 처리할 때 데이터 일관성을 유지하는 것이 중요합니다. 전역 변수를 사용하여 공유 데이터를 저장하면 스레드 안전 문제가 발생할 수 있습니다.
전역 변수의 안전하지 않은 사용
다음 예를 고려하세요.
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')
여러 클라이언트가 동시에 이 경로를 요청하는 경우 예상되는 결과는 각 클라이언트의 고유 번호(예: 1, 2, 3...)입니다. 그러나 스레드 인터리빙으로 인해 다음과 같은 경쟁 조건이 발생할 수 있습니다.
- 클라이언트 1이 query()를 호출하고 매개변수를 1로 증가시킵니다.
- 클라이언트 1의 요청이 아직 진행 중인 동안, 스레드가 클라이언트 2로 전환됩니다.
- 클라이언트 2가 query()를 호출하여 매개변수를 증가시킵니다. 2.
- 스레드가 클라이언트 1로 다시 전환되어 예상되는 1 대신 2를 반환합니다.
- 클라이언트 2는 숫자 2를 건너뛰고 3을 반환합니다.
전역 변수의 대안
스레드 안전 문제를 방지하려면 다음을 고려하세요. 다음 대안:
- 외부 데이터 소스: 데이터베이스, memcached 또는 Redis를 사용하여 Flask 외부에 전역 데이터를 저장합니다.
- 멀티프로세싱. Manager: Python 데이터로 작업할 때 multiprocessing.Manager를 사용하여 데이터를 공유하세요. 프로세스.
- 세션 개체: 요청 간에 유지되어야 하는 사용자별 데이터에 대해 Flask의 세션 개체를 사용합니다.
기타 고려 사항
- 개발 서버를 실행할 때 스레드 안전 문제가 눈에 띄지 않을 수 있습니다. 단일 스레드 특성입니다.
- gevent와 같은 비동기 WSGI 서버는 전역 변수에 대한 스레드 안전성을 보장하지 않습니다.
- 요청별 데이터 저장의 경우 Flask의 g 개체 사용을 고려하세요.
위 내용은 Flask의 전역 변수는 스레드로부터 안전합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

inpython, youappendElementStoalistUsingTheAppend () 메소드 1) useappend () forsinglelements : my_list.append (4) .2) useextend () 또는 = formultiplementements : my_list.extend (other_list) 또는 my_list = [4,5,6] .3) useinsert () forspecificpositions : my_list.insert (1,5) .Bearware

Shebang 문제를 디버깅하는 방법에는 다음이 포함됩니다. 1. Shebang 라인을 확인하여 스크립트의 첫 번째 줄인지 확인하고 접두사 공간이 없는지 확인하십시오. 2. 통역 경로가 올바른지 확인하십시오. 3. 통역사에게 직접 전화하여 스크립트를 실행하여 Shebang 문제를 분리하십시오. 4. Strace 또는 Trusts를 사용하여 시스템 호출을 추적합니다. 5. Shebang에 대한 환경 변수의 영향을 확인하십시오.

pythonlistscanbemanipatedusingseveralmethodstoremoveElements : 1) geremove () methodremove () methodeMovestHefirstoccurrence.2) thePop () methodRemovesAndReTurnSanElementatAgivenIndex.3) THEDELSTATEMENTCANREMORENDEX.4) LESTCORHENSCREC

PythonlistscanstoreAnydatataTATY, 문자열, 부유물, 부울, 기타 목록 및 디터 시어

pythonlistssupportnumouseOperations : 1) addingElementSwitHappend (), extend (), andinsert ()

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

VSCode Windows 64비트 다운로드
Microsoft에서 출시한 강력한 무료 IDE 편집기

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

Dreamweaver Mac版
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

WebStorm Mac 버전
유용한 JavaScript 개발 도구
