Adakah Pembolehubah Global Selamat Benang dalam Kelalang?
Dalam aplikasi Flask, mengekalkan ketekalan data adalah penting apabila mengendalikan permintaan serentak. Menggunakan pembolehubah global untuk menyimpan data kongsi boleh memperkenalkan isu keselamatan rangkaian.
Penggunaan Pembolehubah Global yang Tidak Selamat
Pertimbangkan contoh berikut:
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')
Apabila berbilang pelanggan meminta laluan ini secara serentak, hasil yang dijangkakan ialah nombor unik untuk setiap pelanggan (cth., 1, 2, 3...). Walau bagaimanapun, disebabkan interleaving thread, keadaan perlumbaan berikut mungkin berlaku:
- Klien 1 memanggil pertanyaan(), menambah param kepada 1.
- Semasa permintaan Klien 1 masih dalam proses, benang bertukar kepada Klien 2.
- Klien 2 memanggil pertanyaan(), menambah param ke 2.
- Urutan bertukar kembali kepada Klien 1, mengembalikan 2 dan bukannya 1 yang dijangkakan.
- Klien 2 mengembalikan 3, melangkau nombor 2.
Alternatif kepada Pembolehubah Global
Untuk mengelakkan isu keselamatan benang, pertimbangkan perkara berikut alternatif:
- Sumber Data Luaran: Gunakan pangkalan data, memcached atau Redis untuk menyimpan data global di luar Flask.
- Pemprosesan Berbilang.Pengurus: Apabila bekerja dengan data Python, gunakan multiprocessing.Manager untuk berkongsi data merentas proses.
- Objek Sesi: Gunakan objek sesi Flask untuk data khusus pengguna yang perlu berterusan antara permintaan.
Pertimbangan Lain
- Apabila menjalankan pelayan pembangunan, isu keselamatan rangkaian mungkin tidak jelas disebabkan kepada sifat benang tunggalnya.
- Pelayan WSGI Async, seperti gevent, tidak menjamin keselamatan urutan untuk pembolehubah global.
- Untuk storan data khusus permintaan, pertimbangkan untuk menggunakan objek g Flask.
Atas ialah kandungan terperinci Adakah Pembolehubah Global Flask Selamat Benang?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Buat tatasusunan pelbagai dimensi dengan numpy dapat dicapai melalui langkah-langkah berikut: 1) Gunakan fungsi numpy.array () untuk membuat array, seperti Np.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]) untuk membuat array 2D; 2) Gunakan np.zeros (), np.ones (), np.random.random () dan fungsi lain untuk membuat array yang diisi dengan nilai tertentu; 3) Memahami sifat bentuk dan saiz array untuk memastikan bahawa panjang sub-array adalah konsisten dan mengelakkan kesilapan; 4) Gunakan fungsi np.reshape () untuk mengubah bentuk array; 5) Perhatikan penggunaan memori untuk memastikan bahawa kod itu jelas dan cekap.

Broadcastinginginnumpyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.itsImplifiescode, enhancesreadability, andboostsperformance.here'showitworks: 1) smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2) CompatibeSt

Forpythondatastorage, chooselistsforflexabilityWithMixedDatatypes, array.arrayformemory-efficienthomogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatileButlessefficefientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientforydodeSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShoFficeSforaydataSetShoSforayDataSetsforayDataSetsforayDataSetsforaydataSetShiSforayDodeSforayDodeSforaydataSetRaydataSetRaydataSetRaydataSet

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1) listscanholdelementsofdifferenttypes, 2) thearedynamic, membolehkanEaseasyAdditionsandremoVals, 3) theofferintuitiitiveoperationslikeslicing, tetapi4).

ToAccessElementsInapyThonArray, useIndexing: my_array [2] AccessestHeTheRdeLement, returning3.pythonuseszero-berasaskanIndexing.1) USE sitiveandnegativeindexing: my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forthelast.2) menggunakanSlicingForarangange: my_list [1: 5] ekstrakSelemen

Artikel membincangkan kemustahilan pemahaman tuple di Python kerana kekaburan sintaks. Alternatif seperti menggunakan tuple () dengan ekspresi penjana dicadangkan untuk mencipta tupel dengan cekap. (159 aksara)

Artikel ini menerangkan modul dan pakej dalam Python, perbezaan, dan penggunaannya. Modul adalah fail tunggal, manakala pakej adalah direktori dengan fail __init__.py, menganjurkan modul yang berkaitan secara hierarki.

Artikel membincangkan docstrings dalam python, penggunaan, dan faedah mereka. Isu Utama: Kepentingan Docstrings untuk Dokumentasi Kod dan Kebolehcapaian.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.
