


Adakah Pembolehubah Global Flask Selamat Benang, dan Apakah Alternatif untuk Perkongsian Data Antara Permintaan?
Adakah Pembolehubah Global Selamat Benang dalam Kelalang? Berkongsi Data Antara Permintaan
Apabila menggunakan pembolehubah global untuk menyimpan data yang dikongsi antara permintaan dalam aplikasi Flask, adalah penting untuk mempertimbangkan keselamatan benang. Dalam persekitaran berbilang benang atau berbilang proses, ia menjadi penting untuk memastikan integriti data.
Isu Keselamatan Benang Berpotensi
Pertimbangkan contoh yang disediakan:
global_obj = SomeObj(0) @app.route('/') def home(): return global_obj.query()
Walaupun pendekatan ini berfungsi pada pelayan satu-benang, ia boleh menyebabkan kerosakan data dalam berbilang benang persekitaran. Permintaan serentak daripada berbilang pelanggan boleh meningkatkan self.param global_obj secara serentak, mengakibatkan nombor dilangkau atau hasil yang salah.
Alternatif kepada Pembolehubah Global
Untuk memastikan integriti data dalam persekitaran berbilang benang atau berbilang proses, pertimbangkan alternatif berikut kepada global pembolehubah:
- Pangkalan Data: Simpan data kongsi dalam pangkalan data di luar Flask.
- Memcached atau Redis: Gunakan cache luaran untuk disimpan data global.
- Pemprosesan Berbilang.Pengurus: Untuk data Python yang memerlukan akses dikongsi merentas proses.
- Objek 'g' Flask: Simpan data sementara semasa permintaan yang unik untuk setiap permintaan.
- Objek Singleton: Urus satu contoh kelas dengan akses dikawal dengan teliti ke negeri.
Pertimbangan Tambahan
- Dayakan penjalinan atau proses dalam pelayan pembangunan untuk memerhatikan isu keselamatan utas.
- Menggunakan pekerja async tidak sepenuhnya menghapuskan risiko rasuah data, kerana masih terdapat perlumbaan syarat.
- Apabila menyimpan data global semasa permintaan, objek g Flask menyediakan storan setempat-benang dan sementara.
Atas ialah kandungan terperinci Adakah Pembolehubah Global Flask Selamat Benang, dan Apakah Alternatif untuk Perkongsian Data Antara Permintaan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
