我正在使用 python3 + falcon 组合编写一个 API。
在方法中有很多地方我可以向客户端发送回复，但由于一些执行 DB、i/o 操作等的繁重代码，它必须等到繁重的部分结束。
例如：
class APIHandler:
def on_get(self, req, resp):
response = "Hello"
#Some heavy code
resp.body(response)
我可以在第一行代码发送“Hello”。我想要的是在后台运行繁重的代码并发送响应，无论繁重的部分何时完成。
Falcon 没有任何内置的异步功能，但他们提到它可以与 gevent 之类的东西一起使用。我还没有找到任何关于如何将这两者结合起来的文档。
【问题讨论】：
客户端库对异步操作的支持各不相同，因此决定通常取决于您的特定后端客户端最好支持哪种异步方法，以及您想使用哪个 WSGI 服务器。另请参阅下面的一些更常见的选项...
对于不支持异步交互模型的库，无论是原生的还是通过某种子类化机制，任务都可以委托给线程池。对于特别长时间运行的任务（即大约几秒或几分钟），Celery 是不错的选择。
对 WSGI（和Falcon）应用的一些更常见的异步选项的简要调查：
最后，也许可以扩展 Falcon 以原生支持 twisted.web 或 asyncio (ala aiohttp)，但我认为还没有人尝试过。
【讨论】：
我将 Celery 用于异步相关工作。我不知道gevent。看看这个http://celery.readthedocs.org/en/latest/getting-started/introduction.html
【讨论】：
我认为这里有两种不同的方法：
你用他们每个人取得的成就是不同的。使用 Celery，您可以做的是运行同步计算响应所需的所有代码，然后在后台运行任何其他操作（如保存到日志）。这样，响应应该会更快。
使用 gevent，您可以实现并行运行处理程序的不同实例。因此，如果您有单个请求，您不会看到响应时间有任何差异，但如果您有数千个并发请求，则性能会好得多。原因是没有gevent，当你的代码执行一个IO操作时，它会阻塞那个进程的执行，而有了gevent，CPU可以在IO操作等待的同时继续执行其他请求。
设置 gevent 比设置 Celery 容易得多。如果您使用的是 gunicorn，您只需安装 gevent 并将工作器类型更改为 gevent。另一个优点是您可以并行化响应中所需的任何操作（例如从数据库中提取响应）。在 Celery 中，您不能在响应中使用 Celery 任务的输出。
我的建议是从使用 gevent 开始，然后考虑在以下情况下添加 Celery（并同时拥有它们）：
【讨论】：
您可以使用multiprocessing.Process 和deamon=True 来运行守护进程并立即向调用者返回响应：
from multiprocessing import Process
class APIHandler:
def on_get(self, req, resp):
heavy_process = Process( # Create a daemonic process
target=my_func,
daemon=True
)
heavy_process.start()
resp.body = "Quick response"
# Define some heavy function
def my_func():
time.sleep(10)
print("Process finished")
您可以通过发送GET 请求对其进行测试。您将立即收到回复，10 秒后您将在控制台中看到一条打印消息。
【讨论】：