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  • FlaskとQueueを用いたタスク管理の実装

    FlaskとQueueを用いたタスク管理の実装

    PythonのFlaskフレームワークは、その軽量さと拡張性から、さまざまなウェブアプリケーションで用いられています。今回はFlaskを使用したシステムで、Pythonの組み込みモジュールであるQueueを利用して、タスク管理を効率的に行う方法について解説します。

    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Queueを使ったタスク管理
    • Queueとスレッドを組み合わせた非同期処理

    PythonのQueueを使ったタスク管理

    Pythonのqueue モジュールは、FIFO（First-In, First-Out）方式のキューを実装しており、スレッド間でデータの受け渡しを行う際に特に有用です。以下に具体的なコードを示します。

    import queue
    import threading
    # グローバルにキューを作成
    task_queue = queue.Queue()
    def worker():
    while True:
    task = task_queue.get()
    if task is None:
    break
    # ここでタスクを処理
    task_queue.task_done()
    # ワーカースレッドを作成し、実行
    worker_thread = threading.Thread(target=worker)
    worker_thread.start()
    @app.route('/task', methods=['POST'])
    def add_task():
    task_data = request.get_json()
    task_queue.put(task_data)
    return jsonify({'status': 'queued'})

    このコードでは、新たなタスクがPOSTリクエストとして/taskエンドポイントに送信されると、そのタスクはキューに追加されます。一方、バックグラウンドで実行されているワーカースレッドは、キューからタスクを取り出して処理を行います。

    Queueとスレッドを組み合わせた非同期処理

    Queueとスレッドを組み合わせることで、Flaskアプリケーションでの非同期タスク管理を実現できます。これにより、リクエストを迅速に受け付けつつ、時間のかかる処理をバックグラウンドで並行して実行することができます。

    この記事が皆さんのFlaskとPythonのプロジェクトに役立つことを願っています

  • FlaskとThreadを使った並行処理と排他制御の実装

    FlaskとThreadを使った並行処理と排他制御の実装

    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
    @app.route('/exec', methods=['POST'])
    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。