PythonのFlaskフレームワークは、小規模なアプリケーションから大規模なエンタープライズアプリケーションまで幅広い用途で使用されています。今回は、Flaskを用いたウェブアプリケーションで、複数のリクエストが同時に来た場合でも、裏側で動く処理を１つに制限する方法を解説します。
この記事で取り扱う主要なテーマは以下の通りです：
- Pythonのスレッドを使った並行処理
- 排他制御によるリソースへの同時アクセス制限
スレッドを使った並行処理
Python の threadingモジュールを用いることで、スレッドを利用した並行処理を実装することができます。以下に具体的なコードを示します。
import threading
# スレッドを使う処理は関数にまとめます
def process_request(request_data):
# リクエストに対する処理を記述
pass
def exec():
# POSTリクエストのデータを取得
request_data = request.get_json()
# 新たなスレッドを作成して関数を実行
thread = threading.Thread(target=process_request, args=(request_data,))
thread.start()
# レスポンスを即時に返す
return jsonify({'status': 'processing'})
このコードでは、POSTリクエストが/execエンドポイントに送信されると、新たなスレッドが作成され、process_request関数がそのスレッド上で実行されます。この関数はリクエストのデータを処理し、その間、メインスレッドは次のリクエストを受け付ける準備をします。
排他制御による同時アクセス制限
一方、裏側で動く処理を１つに保つためには排他制御が必要です。PythonのthreadingモジュールのLockを用いることで、排他制御を実現できます。以下に具体的なコードを示します。
lock = threading.Lock()
def process_request(request_data):
with lock:
# リクエストに対する処理を記述
pass
このコードでは、lockオブジェクトを用いてwithステートメントの中の処理が排他的に実行されるようになります。すなわち、一度に一つのスレッドだけがこの処理を実行でき、他のスレッドはロックが解放されるまで待機する必要があります。
これらの方法を組み合わせることで、Flaskでの並行リクエストの受け付けと裏側での処理の排他制御を実現することができます。これにより、アプリケーションのパフォーマンスと安定性を向上させることが可能になります。
この記事が皆様のPythonとFlaskのプロジェクトに役立つことを願っています。
