python – Flask:使用全局变量将数据文件加载到内存中

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了python – Flask:使用全局变量将数据文件加载到内存中前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
我有一个大的 XML文件,它被打开,加载到内存中,然后由 Python关闭.简化示例如下所示:
class Dictionary():
   def __init__(self,filename):
      f = open(filename)
      self.contents = f.readlines()
      f.close()

   def getDefinitionForWord(self,word):
      # returns a word,using etree parser

在我的Flask应用程序中:

from dictionary import Dictionary
dictionary = Dictionary('dictionary.xml')
print 'dictionary object created'

@app.route('/')
def home():
   word = dictionary.getDefinitionForWord('help')

我理解在理想的世界中,我会使用数据库而不是XML,并在每次请求时建立与此数据库的新连接.

我从文档中了解到,Flask中的应用程序上下文意味着每个请求都会导致重新创建dictionary = new Dictionary(‘dictionary.xml’),因此在磁盘上打开一个文件并将整个内容重新读入内存.但是,当我查看调试输出时,我看到创建的字典对象只打印了一次,尽管从多个源(不同的会话?)连接.

我的第一个问题是:

因为我的应用程序似乎只加载XML文件一次…然后我可以假设它全局驻留在内存中,并且可以通过大量的同时请求安全地读取,仅限于我服务器上的RAM – 对?如果XML是50MB,那么大约需要.内存50MB,可以高速同步请求…我猜这并不容易.

我的第二个问题是:

如果不是这样的话,那么我对处理大量流量的能力有什么限制?如果我重复打开50MB XML,从磁盘读取并关闭,我可以处理多少个请求?我一次假设一个.

我意识到这是模糊的,依赖于硬件,但我是Flask,python和网络编程的新手,只是寻找指导.

谢谢!

解决方法

只要不修改全局对象,就可以安全地保持这种状态.这是一个WSGI功能,如Werkzeug docs 1(Flask建立在其上的库)中所述.

该数据将保存在WSGI应用服务器的每个工作进程的内存中.这并不意味着一次,但进程数(工作者)很小且不变(不依赖于会话数或流量).

所以,有可能保持这种方式.

也就是说,我会在你的地方使用一个合适的数据库.如果您有16名工作人员,则您的数据将至少占用800 MB的RAM(工作人员数量通常是处理器数量的两倍).如果XML增长并且您最终决定使用数据库服务,则需要重写代码.

如果保留内存的原因是PostgresqlMysqL太慢,你可以使用保存在内存文件系统中的sqlite,如TMPFS的RAMFS.它为您提供了速度,sql界面,您可能会节省RAM使用率.迁移到PostgresqlMysqL也会更容易(就代码而言).

原文链接:https://www.f2er.com/python/241874.html

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