如何向烧瓶添加后台线程？

我正在忙着编写一个小型游戏服务器来试用Flask。游戏通过REST向用户展示API。用户执行操作和查询数据很容易，但是我想在app.run（）循环之外为“游戏世界”提供服务，以更新游戏实体等。鉴于Flask的实现如此简洁，我想看看是否有烧瓶的方法可以做到这一点。

python rest flask

— 马里努斯
source

您是说类似Flask-Admin？或者，如果您使用的是ORM（SQL-Alchemy），则即使应用程序正在运行，也可以创建一个新的数据库会话来查询数据库。

— reptilicus

看起来这是一种骇人听闻的方法，但是我不认为这在技术上受到支持。我也找到了这个答案，它谈到了使用烧瓶芹菜。

— girasquid 2013年

如果您实际上需要进行大量计算，则可能需要使用子流程模块，并简单地生成新流程来进行该额外的计算。

— Maus

@girasquid同意的，celery或其他任务队列系统非常适合这种情况-通常，您对线程或子进程的控制较少（因为父进程可能会被服务器占用，恕不另行通知）。

— 肖恩·维埃拉

那是一个计划，但是子过程将操纵您想要通过公开的flask API访问和设置的数据结构。我不会遇到问题吗？

— Marinus

Answers:

您的其他线程必须从WSGI服务器调用的同一应用程序启动。

下面的示例创建一个后台线程，该线程每5秒执行一次，并处理Flask路由函数也可用的数据结构。

import threading
import atexit
from flask import Flask

POOL_TIME = 5 #Seconds

# variables that are accessible from anywhere
commonDataStruct = {}
# lock to control access to variable
dataLock = threading.Lock()
# thread handler
yourThread = threading.Thread()

def create_app():
    app = Flask(__name__)

    def interrupt():
        global yourThread
        yourThread.cancel()

    def doStuff():
        global commonDataStruct
        global yourThread
        with dataLock:
        # Do your stuff with commonDataStruct Here

        # Set the next thread to happen
        yourThread = threading.Timer(POOL_TIME, doStuff, ())
        yourThread.start()   

    def doStuffStart():
        # Do initialisation stuff here
        global yourThread
        # Create your thread
        yourThread = threading.Timer(POOL_TIME, doStuff, ())
        yourThread.start()

    # Initiate
    doStuffStart()
    # When you kill Flask (SIGTERM), clear the trigger for the next thread
    atexit.register(interrupt)
    return app

app = create_app()

从Gunicorn调用它，如下所示：

gunicorn -b 0.0.0.0:5000 --log-config log.conf --pid=app.pid myfile:app

— io
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我发现在使用flask的自动重新加载功能时会出现问题（每次重新加载都会创建一个新线程）。为了解决这个问题，我使用了werkzeug.serving.is_running_from_reloader仅在应用程序未从重新加载器运行时创建它。

— raffomania's

@caio应该在上面带有“ with dataLock：”的大写字母L中。

— 杰西·桑福德

这是一个很好的解决方案。帮助处理使用多处理或线程模块的flask应用程序。我喜欢。

— Shan Valleru

此示例有些混乱，因为创建的名为“ yourThread”的对象不是线程。这是一个计时器：建议您重命名。而且，当执行yourTimer时（在doStuff中），我不知道yourThread是否有效-即，是否可以在尚未执行的Timer上执行cancel。它存在效率问题，即每次执行时都会创建一个新对象。

— Brian Bulkowski

检查“ is_running_in_background（）”的正确语句是这样的：从werkzeug.serving导入is_running_from_reloader if is_running_from_reloader（）== False：startBackground（）

— Brian Bulkowski

除了使用纯线程或Celery队列（请注意不再需要flask-celery）之外，您还可以查看flask-apscheduler：

https://github.com/viniciuschiele/flask-apscheduler

从https://github.com/viniciuschiele/flask-apscheduler/blob/master/examples/jobs.py复制的一个简单示例：

from flask import Flask
from flask_apscheduler import APScheduler


class Config(object):
    JOBS = [
        {
            'id': 'job1',
            'func': 'jobs:job1',
            'args': (1, 2),
            'trigger': 'interval',
            'seconds': 10
        }
    ]

    SCHEDULER_API_ENABLED = True


def job1(a, b):
    print(str(a) + ' ' + str(b))

if __name__ == '__main__':
    app = Flask(__name__)
    app.config.from_object(Config())

    scheduler = APScheduler()
    # it is also possible to enable the API directly
    # scheduler.api_enabled = True
    scheduler.init_app(app)
    scheduler.start()

    app.run()

— 安德烈亚斯·伯格斯特伦
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