软硬件环境
- windows 10 64bit
- anaconda3 with python 3.7
- flask 1.1.2
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前言
从 Python 3.2开始，标准库为我们提供了 concurrent.futures 模块，它提供了 ThreadPoolExecutor (线程池)和 ProcessPoolExecutor (进程池)两个类。使用 submit 方法来提交线程(或进程)需要执行的任务到线程(进程)池中，并返回该任务的句柄，submit 不是阻塞的，而是立即返回。通过任务句柄的 done() 方法来判断该任务是否结束，通过 result() 方法可以获取任务的返回值。
结合 concurrent.futures 模块，可以在 flask 应用中实现简单异步任务。
代码实现
直接来看代码吧
from flask import Flask
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
executor = ThreadPoolExecutor(2)
app = Flask(__name__)
@app.route('/tasks')
def run_background_tasks():
# 提交2个任务，一个带参、一个不带参
executor.submit(background_task1)
executor.submit(background_task2, 'hello', 'future')
return 'tasks started in background!'
def background_task1():
print("background_task1 started!")
time.sleep(10)
print("background_task1 done!")
def background_task2(arg1, arg2):
print(f"background_task2 started with args: {arg1} {arg2}!")
time.sleep(5)
print("background_task2 done!")
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)启动 flask 服务后，访问 http://127.0.0.1:5000/tasks，观察终端的打印输出
源码下载
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