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Python Flask学习知识点(二)

使用Flask写简单的API 所有API都一样,不限于编程语言,API的难点在于路由(URL)的设计,能否精准的找到资源,而不是在于如何用技术实现。 在上一篇Python Flask学习知识点(一)文章中,记录了如何在试图函数中返回数据。上篇文章说到Flask返回的本质是字符串,通过content-type来控制返回的字符串转换为需要值,那么我们在写API的时候,API一般返回的都是JSON格式的数据,所以在视图函数中要指定content-type为JSON。 @app.route() def search(): result = {"key1": "a", "key2": "b"} return json.dumps(result), 200, {"content-type": "application/json"} 解释上图代码片段: 我们一般通过视图函数中做处理后拿到数据类型为python内置数据类型dict,而Flask要求,返回的结果必须是字符串,所以我们用json.dumps(result)做处理后再返回。 后边指定返回状态码200,和,返回的content-type为JS...

python-进程池与线程池,协程

一、进程池与线程池 实现并发的手段有两种,多线程和多进程。注:并发是指多个任务看起来是同时运行的。主要是切换+保存状态。 当我们需要执行的并发任务大于cpu的核数时,我们需要知道一个操作系统不能无限的开启进程和线程,通常有几个核就开几个进程,如果进程开启过多,就无法充分利用cpu多核的优势,效率反而会下降。这个时候就引入了进程池线程池的概念。 池的功能就是限制启动的进程数或线程数 concurent.future模块: concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ProcessPoolExecutor: 进程池,提供异步调用 p = ProcessPoolExecutor(max_works)对于进程池如果不写max_works:默认的是cpu的数目,默认是4个 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 p = ThreadPoolExecutor(max_works)对于线程池如果不写max_works:默认的是cpu的数目*5 补充: 提交任务的两种方式:# 同步调用:提交完一个任务之后,就在原地等待,等待任务完完整整地运行完毕拿到结...

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