GAE 中的 Flask：快速响应，然后做一些冗长的工作答案

【问题标题】：Flask in GAE: respond quickly and then do some lengthy workGAE 中的 Flask：快速响应，然后做一些冗长的工作
【发布时间】：2015-01-30 17:32:53
【问题描述】：

我需要快速响应烧瓶中的请求，然后执行一个冗长（可能是多分钟）的任务。

我找到了流式响应：

@app.route('/new_data_notification', methods=['GET', 'POST'])
def push_data():
...
def stream():
    yield "OK"
    updateData()

return Response(stream(), mimetype="text/plain")

但它没有用。我需要它在它说OK之后关闭请求响应，所以它不会超时。

编辑：原来我还有另一个问题。该代码是应用引擎项目的一部分，因此不允许使用线程。

【问题讨论】：

Taskqueues 也许？
如果app.yaml 指定runtime: python27 和threadsafe: yes，则允许线程。请参阅cloud.google.com/appengine/docs/python/modules/… 以了解可以比产生它们的请求更长的线程。（尽管正如@SeanVieira 暗示的那样，将任务推送到任务队列通常是一种更好的选择）。

标签： python google-app-engine flask

【解决方案1】：

感谢 Sean Vieira 的 TaskQueue 评论，我在应用引擎中发现了延迟函数。

from google.appengine.ext import deferred
deferred.defer(my_func, arg0, arg1, ...)

在使用提供的参数调用函数之前，这基本上会等待一个未知的时间，通常不到几分钟。效果很好，不需要线程。只需确保 my_func 和所有参数都是可挑选的，并且您不依赖修改路径来使应用程序（这部分）工作。

【讨论】：

【解决方案2】：

您应该使用消息队列（例如Celery 或RQ）或线程在请求/响应过程之外运行此任务。

在返回响应之前提交任务：

import threading

@app.route('/new_data_notification', methods=['GET', 'POST'])
def push_data():

def stream():
    # Using threads
    threading.Thread(target=updateData).start()
    # Or, using RQ
    # q.enqueue(updateData)
    return Response("OK", mimetype="text/plain")

【讨论】：

【解决方案3】：

我使用Taskqueue 来处理这类事情。这很容易。听起来很吓人，但事实并非如此。与用户请求不同，任务队列中运行的任务不受 60 秒时间限制。

例如 - 这是触发我在队列中运行的 blob 解析任务的控制器代码：

  blobparser_queue = taskqueue.Queue('blobparser')
  new_task = taskqueue.Task(url='/task/parse_blob/', params={'account_id': account_id,'blob_id': str(blobresource_id)},method='GET')
  blobparser_queue.add(new_task)

这会向我的命名队列 blobparser 添加一个新任务。它将所有这些参数传递给提供的 URL，并运行任务。我强烈推荐它。

【讨论】：