Table des matières
Sécurité des threads des variables globales dans Flask et partage de données entre les requêtes
Description du problème
Sécurité des threads et accès simultané
Alternatives aux variables globales
Considérations relatives aux serveurs asynchrones
Conclusion
Maison développement back-end Tutoriel Python Comment puis-je partager des données en toute sécurité entre les requêtes dans une application Flask ?

Comment puis-je partager des données en toute sécurité entre les requêtes dans une application Flask ?

Jan 03, 2025 am 08:43 AM

How Can I Safely Share Data Between Requests in a Flask Application?

Sécurité des threads des variables globales dans Flask et partage de données entre les requêtes

Description du problème

Dans les applications Flask, le stockage de l'état de l'application dans des variables globales peut sembler pratique, mais cela soulève des inquiétudes quant à la sécurité des threads. Les variables globales sont partagées entre tous les threads et processus, ce qui peut entraîner une corruption des données lorsque des requêtes simultanées modifient les mêmes données simultanément.

Sécurité des threads et accès simultané

Le problème avec les variables globales est qu'elles manquent mécanismes de synchronisation pour protéger contre les accès simultanés. Plusieurs threads ou processus s'exécutant simultanément peuvent accéder et modifier des variables globales sans aucun contrôle, conduisant à des résultats inattendus et incorrects.

Dans l'exemple fourni :

global_obj = SomeObj(0)
Copier après la connexion

Chaque thread ou processus accédant à global_obj avoir sa propre référence locale à l’objet. Si plusieurs clients effectuent des requêtes simultanément, il est possible que l'attribut param ne soit pas incrémenté dans l'ordre attendu. Cela peut entraîner des nombres ignorés ou des réponses incorrectes.

Alternatives aux variables globales

Il existe plusieurs approches alternatives pour stocker les données partagées entre les requêtes de manière thread-safe :

  • Sources de données externes : Stockez les données globales dans une source de données externe telle qu'une base de données, Memcached ou Redis. Cela garantit que les données sont conservées et accessibles à plusieurs processus.
  • Données de session : Utilisez l'objet de session de Flask pour stocker les données par utilisateur. Cela isole la propriété des données et évite les interférences entre les requêtes de différents utilisateurs.
  • multiprocessing.Manager : Utilisez la classe multiprocessing.Manager en Python pour créer des structures de données partagées qui sont thread-safe et accessibles depuis plusieurs processus.
  • Données spécifiques à la requête : Stockez les données spécifiques à la requête actuelle dans l'objet g de Flask. Cette approche fournit un environnement propre et isolé pour stocker les données dans une seule requête.

Considérations relatives aux serveurs asynchrones

Bien que le serveur de développement puisse s'exécuter en mode thread et processus unique, l'activation des threads ou des processus (par exemple, app.run(threaded=True)) peuvent exposer les problèmes de sécurité des threads. De même, les serveurs WSGI qui prennent en charge les travailleurs asynchrones peuvent nécessiter des mécanismes supplémentaires pour garantir la sécurité des threads des variables globales.

Conclusion

Les variables globales ne doivent pas être utilisées pour stocker des données partagées entre les requêtes dans les applications Flask. en raison du potentiel de corruption des données et de comportement incorrect. Envisagez plutôt d'utiliser les approches alternatives décrites ci-dessus pour garantir la sécurité des threads et maintenir l'intégrité des données dans un environnement multithread ou multiprocessus.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

<🎜>: Grow A Garden - Guide de mutation complet
3 Il y a quelques semaines By DDD
<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Comment obtenir et utiliser les clés royales
4 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Système de fusion, expliqué
4 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Comment déverrouiller le grappin
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

Tutoriel Java
1670
14
Tutoriel PHP
1276
29
Tutoriel C#
1256
24
Python vs C: courbes d'apprentissage et facilité d'utilisation Python vs C: courbes d'apprentissage et facilité d'utilisation Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python et temps: tirer le meilleur parti de votre temps d'étude Python et temps: tirer le meilleur parti de votre temps d'étude Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python vs. C: Explorer les performances et l'efficacité Python vs. C: Explorer les performances et l'efficacité Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python vs C: Comprendre les principales différences Python vs C: Comprendre les principales différences Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Apprendre Python: 2 heures d'étude quotidienne est-elle suffisante? Apprendre Python: 2 heures d'étude quotidienne est-elle suffisante? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Quelle partie fait partie de la bibliothèque standard Python: listes ou tableaux? Quelle partie fait partie de la bibliothèque standard Python: listes ou tableaux? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python: automatisation, script et gestion des tâches Python: automatisation, script et gestion des tâches Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Python pour le développement Web: applications clés Python pour le développement Web: applications clés Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

See all articles