1.使用自身服务器的多进程或者多线程,参考werkzeug的run_simple函数的入参.注意,进程和线程不能同时开启 2.使用gunicorn使用多进程,-w worker 进程数,类型于运行多个app.run()开发服务器 gunicorn app -w 2 -b :8000 3.使用gevent异步 /usr/local/bin/gunicorn -t120 -w10  -b 10.57.17.57:3000 --worker-class gevent  Erebus:APP -k ST

1.首先介绍一下组件Synchronizing Timer Number of Simulated users to Group by:集合点集合够N个用户开始并发 Timeout in milliseconds:如果设置为0,Timer将会等待线程数达到了"Number of Simultaneous Users toGroup"中设置的值才释放:如果大于0,那么如果超过Timeout inmilliseconds中设置的最大等待时间(毫秒为单位)后还没达到"Number

高并发Flask服务部署 AI模型持久化 OOP: 利用面向对象思想,实现算法在内存上的实例化及持久化.即一次模型加载,多次请求调用. class ocr_infer_class(threading.Thread): def __init__(self, input_queue, output_queue): super().__init__() logger.info("Model Init Start ...") # YOLO Needed self.yolo_model_def

部署后看下flask支持的并发,来个300并发看看,上代码 import threading, time, requests url = "http://www.baidu.com" total = 0 suc = 0 fail = 0 exception = 0 maxtime=0 mintime=100 gt3=0 lt3=0 class RequestThread(threading.Thread): def __init__(self, thread_name): thread

之前写过一篇<CentOS 下部署Nginx+Gunicorn+Supervisor部署Flask项目>,最近对该工程的功能进行了完善,基本的功能单元测试也做了. 觉得也是时候进行一下压力测试了,所以利用Jmeter对部署到服务器的项目进行了简单的压力测试.在之前的笔记中写过,这个API的资源获取,为了不对数据库造成大量的读取压力,采用了Redis进行缓存,所以大量的GET方法下的接口都很坚挺,基本没有出乱子,但是在其中一个需要Log数据到Mysql的接口出问题了,具体表示是数据库插入失败.检

转自:https://blog.csdn.net/dutsoft/article/details/51452598 Flask,webpy,Django都带着 WSGI server,当然性能都不好,自带的web server 更多的是测试用途.线上发布时,则使用高性能的 wsgi server或者是联合nginx做uwsgi . greenlet是一个轻量级的协程库.gevent是基于greenlet的网络库. guincorn是支持wsgi协议的http server,gevent只是它支持

转载 结果 吞吐量(要求/秒) 响应时间(毫秒) 失误 吞吐量的标准偏差(要求/秒) 尽管uWSGI的性能在高负载下确实有些不稳定,但它看起来像Python应用服务器.uWSGI不仅速度快得离谱,而且从文档的角度来看,它为您提供了许多很棒的生产调整选项.

上周 @萍姐 问我如何抓取天猫上面店铺的评分,看了下挺简单的,于是花了点时间写了个Python脚本,加上web.py做成一个web服务,使用起来还不错,今天来看的时候发现当时为了方便直接用web.py开发有点简陋,自己也好久没用flask写过东西了,打算用flask再写一遍,顺便复习下旧的知识,如果你是flask初学者,可以参考这个例子. 提示:博主默认你已经具备了Python的基础知识,已经能够很顺畅的编写一些Python脚本,否则接下来你会比较难看懂. 旧版 这里先给出旧版本的一些使用截图,

  3.协程篇¶ 去年微信公众号就陆陆续续发布了,我一直以为博客也汇总同步了,这几天有朋友说一直没找到,遂发现,的确是漏了,所以补上一篇 在线预览:https://github.lesschina.com/python/base/concurrency/4.并发编程-协程篇.html 示例代码:https://github.com/lotapp/BaseCode/tree/master/python/5.concurrent/ZCoroutine 多进程和多线程切换之间也是有资源浪费的,相比而言

一. 事件循环 1.注: 实现搭配:事件循环+回调(驱动生成器[协程])+epoll(IO多路复用),asyncio是Python用于解决异步编程的一整套解决方案: 基于asynico:tornado,gevent,twisted(Scrapy,django channels),tornado(实现了web服务器,可以直接部署,真正部署还是要加nginx),django,flask(uwsgi,gunicorn+nginx部署) import asyncio import time async

欢迎来到 Flask 的世界 欢迎阅读 Flask 的文档.本文档分成几个部分,我推荐您先读 < 安装 >,然后读< 快速上手 >.< 教程 > 比快速上手文档更详细一点,该文档介绍了如何创建一个完整(尽管很小)的 Flask 应用.如果你想深入研究 Flask ,那么需要阅读< API >. < Flask 方案 >中介绍了一些常用的解决方案. Flask 依赖两个外部库: Jinja2 模板引擎和 Werkzeug WSGI 套件.这两个库的

这三个都是Python WSGI的web开发框架,到底用哪个呢?单纯从性能的角度而言,可能哪个快就用哪个,但是这也不是绝对的.比如我就比较喜欢webpy的router配置放在一个文件中,而flask和bottle的配置分散到各个文件中,从开发角度,写在哪里无所谓,但是从阅读的角度,webpy就比较方便了.因为在工作中本着拿来主义的角度使用了webpy,但是看起来flask也很火,而bottle据说更是一个精简的文件,所以本文简单测试了三者的性能,供参考. 测试方法:用三者分别写一个URL API

为什么用web.py? python的web框架有很多,比如webpy.flask.bottle等,但是为什么我们选了webpy呢?想了好久,未果,硬要给解释,我想可能原因有两个:第一个是兄弟项目组用webpy,被我们组拿来主义,直接用了:第二个是我可能当时不知道有其他框架,因为刚工作,知识面有限.但是不管怎么样,webpy还是好用的,所有API的URL和class在一个文件中进行映射,可以很方便地查找某个class是为了哪个API服务的.(webpy的其中一个作者是Aaron Swartz,这

作为一个Python选手,工作中需要的一些服务接口一般会用Flask来开发. Flask非常容易上手,它自带的app.run(host="0.0.0.0", port=7001)用来调试非常方便,但是用于生产环境无论是处理高并发还是鲁棒性都有所欠缺,一般会配合WGSI容器来进行[生产环境的部署][1]. 小磊哥推荐了参考文章[1]中的部署方式,希望将已有的服务放到gunicorn或者Tornado中部署,并用supervisor来管理所有进程(有几个不同的服务). 经过调研和尝试 gu

介绍 asyncio是Python在3.5中正式引入的标准库,这是Python未来的并发编程的主流,非常重要的一个模块.有一个web框架叫sanic,就是基于asyncio,语法和flask类似,使用sanic可以达到匹配go语言的并发量,但无奈第三方组件太少. asyncio模块提供了使用协程构建并发应用的工具.threading模块通过应用线程实现并发,multiprocessing使用系统进程实现并发,asyncio使用一种单线程.单进程模式实现并发,应用的各个部分会彼此合作,在最优的时刻

Websocket简介 WebSocket是HTML5开始提供的一种在单个 TCP 连接上进行全双工通讯的协议.在WebSocket API中,浏览器和服务器只需要做一个握手的动作,然后,浏览器和服务器之间就形成了一条快速通道.两者之间就直接可以数据互相传送.浏览器通过 JavaScript向服务器发出建立 WebSocket 连接的请求,连接建立以后,客户端和服务器端就可以通过 TCP 连接直接交换数据. Websocket本身是一个持久化的新协议,和http没有很大的关系,但websocke

flask部署深度学习模型 作为著名Python web框架之一的Flask,具有简单轻量.灵活.扩展丰富且上手难度低的特点,因此成为了机器学习和深度学习模型上线跑定时任务,提供API的首选框架. 众所周知,Flask默认不支持非阻塞IO的,当请求A还未完成时候,请求B需要等待请求A完成后才能被处理,所以效率非常低.但是线上任务通常需要异步.高并发等需求,本文总结一些在日常使用过程中所常用的技巧. 一.前沿 异步和多线程有什么区别?其实,异步是目的,而多线程是实现这个目的的方法.异步是说,A发起

进程 线程 协程 异步 并发编程(不是并行)目前有四种方式:多进程.多线程.协程和异步. 多进程编程在python中有类似C的os.fork,更高层封装的有multiprocessing标准库 多线程编程python中有Thread和threading 异步编程在linux下主+要有三种实现select,poll,epoll 协程在python中通常会说到yield,关于协程的库主要有greenlet,stackless,gevent,eventlet等实现. 进程 不共享任何状态 调度由操作系

前面介绍了三个同步辅助类:CyclicBarrier.Barrier.Phaser,这篇博客介绍最后一个:Exchanger.JDK API是这样介绍的:可以在对中对元素进行配对和交换的线程的同步点.每个线程将条目上的某个方法呈现给 exchange 方法,与伙伴线程进行匹配,并且在返回时接收其伙伴的对象.Exchanger 可能被视为 SynchronousQueue 的双向形式.Exchanger 可能在应用程序(比如遗传算法和管道设计)中很有用. Exchanger,它允许在并发任务之间交

上篇博文([Java并发编程实战]-----"J.U.C":CyclicBarrier)LZ介绍了CyclicBarrier.CyclicBarrier所描述的是"允许一组线程互相等待,直到到达某个公共屏障点,才会进行后续任务".而CountDownlatch和它也有一点点相似之处:CountDownlatch所描述的是"在完成一组正在其他线程中执行的操作之前,它允许一个或多个线程一直等待".在JDK API中是这样阐述的: 用给定的计数 初始化