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Flask嵌套启动子线程
正文
如果你在Flask中启动过子线程，然后在子线程中读写过g对象或者尝试从request对象中读取url参数，那么，你肯定对下面这个报错不陌生：RuntimeError: Working outside of request context..
例如下面这段Flask代码：
import threading
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
def inner_func():
doc_id = request.args.get('doc_id', '')
print(f'用户ID为：{doc_id}')
@app.route('/start_thread')
def start_thread():
thread = threading.Thread(target=inner_func)
thread.start()
return {'success': True, 'msg': '获取用户ID成功！'}
请求/start_thread接口就会报错，如下图所示：
如果你在网上搜索flask thread RuntimeError: Working outside of request context. ，那么你可能会看到官方文档或者StackOverFlow上面提供了一个装饰器@copy_current_request_context。如下图所示：
照着它这样写，确实能解决问题，如下图所示：
但无论是官网还是StackOverFlow，它的例子都非常简单。但是我们知道，启动线程有很多种方法，例如：
# 方法一，启动简单线程
import threading
job = threading.Thread(target=函数名, args=(参数1, 参数2), kwargs={'参数3': xxx, '参数4': yyy})
job.start()
# 方法2，使用类定义线程
import threading
class Job(threading.Thread):
def __init__(self, 参数):
super().__init__()
def run(self):
print('子线程开始运行')
job = Job(参数)
job.start()
# 方法3，使用线程池
from multiprocessing.dummy import Pool
pool = Pool(5) # 5个线程的线程池
pool.map(函数名, 参数列表)
网上的方法只能解决第一种写法的问题。如果想使用方法2和方法3启动子线程，代码应该怎么写呢？如果在子线程中又启动子线程，再用一次@copy_current_request_context还行吗？
相信我，你在网上搜索一下午，只有两种结果：一是找不到答案，二是找到的答案是晚于2023年1月14日的，因为是别人看了我这篇文章以后，再写的。
解答上面的问题前，还是说明一下我对于在后端启动子线程这个行为的观点。例如有些人喜欢在后端挂一个爬虫，请求接口以后，通过线程启动爬虫，爬虫开始爬数据。又或者，有些人在后端上面挂了一些复杂的程序代码，请求接口以后，后端启动子线程，在子线程中运行这些代码。
我一向是不建议在后端又启动子线程去做复杂操作的。无论你使用的是Flask还是Django还是FastAPI。正确的做法应该是使用消息队列，后端只是把触发任务的相关参数发送到消息队列中。下游真正的运行程序从消息队列读取到触发参数以后，开始运行。
但有时候，你可能综合考虑性价比，觉得再增加一个消息队列，成本太高；或者干脆是要赶工期，不得不先暂时使用多线程来解决问题，那么这篇文章将会极大帮助到你。
尽量不要在子线程中读取请求相关的参数
如果你的子线程不需要读写g对象，也不需要从请求中读取各种参数，那么你就可以关闭这篇文章了。因为你的子线程可以直接运行，不会遇到什么的问题，例如：
所以最好的解决方法，就是在启动子线程之前，提前先获取到子线程需要的每一个参数，然后把这些参数在启动子线程的时候作为函数参数传进去。如果你是从零开始写代码，那么一开始这样做，就可以帮你避免很多麻烦。
但如果你是修改已有的代码，并且嵌套太深，已经没有办法一层一层传入参数，或者代码量太大，不知道哪些地方悄悄调用了g对象或者读写了请求上下文，那么你可以继续往下看。
装饰闭包函数而不是一级函数
上面的简单多线程写法，有一个地方需要特别注意，被@copy_current_request_context装饰的子线程入口函数inner_func，必须是闭包函数，不能是一级函数。如下图所示：
如果不小心装饰了一级函数，就会报如下的错误：
线程池复制请求上下文
当我们使用multiprocessing.dummy来实现线程池时，代码如下：
from multiprocessing.dummy import Pool
from flask import Flask, request, copy_current_request_context, g
app = Flask(__name__)
@app.route('/start_thread', methods=['POST'])
def start_thread():
@copy_current_request_context
def crawl(doc_id):
url_template = request.json.get('url_template', '')
url = url_template.format(doc_id=doc_id)
print(f'开始爬取：{url}')
doc_id_list = [123, 456, 789, 111, 222, 333, 444]
pool = Pool(3)
pool.map(crawl, doc_id_list)
return {'success': True, 'msg': '爬取文章成功！'}
运行效果如下图所示：
写法上整体跟threading.Thread启动简单线程的方法差不多。
用类定义线程时复制请求上下文
当我们额外定义了一个线程类时，需要把被装饰的闭包函数传入到子线程中，然后在子线程的run()方法中运行：
import threading
from flask import Flask, request, copy_current_request_context
app = Flask(__name__)
class Job(threading.Thread):
def __init__(self, func):
super().__init__()
self.func = func
def run(self):
self.func()
@app.route('/start_thread', methods=['POST'])
def start_thread():
@copy_current_request_context
def runner():
doc_id = request.json.get('doc_id', '')
print(f'docId的值是：{doc_id}')
job = Job(runner)
job.start()
return {'success': True, 'msg': '读取文章成功！'}
运行效果如下图所示：
嵌套子线程复制请求上下文
有时候，我们先创建了一个子线程，然后在子线程中，又需要创建孙线程。并且在孙线程中读取请求上下文。例如下面的代码：
import threading
from multiprocessing.dummy import Pool
from flask import Flask, request, copy_current_request_context
app = Flask(__name__)
def deep_func_runner(doc_id_list):
@copy_current_request_context
def deep_func(doc_id):
category = request.args.get('category', '')
url = f'https://www.kingname.info/{category}/{doc_id}'
print(f'开始爬取：{url}')
pool = Pool(3)
pool.map(deep_func, doc_id_list)
@app.route('/start_thread', methods=['POST'])
def start_thread():
@copy_current_request_context
def runner():
doc_id_list = [111, 222, 333, 444, 555, 666, 777, 888, 999]
deep_func_runner(doc_id_list)
job = threading.Thread(target=runner)
job.start()
return {'success': True, 'msg': '读取文章成功！'}
此时使用@copy_current_request_context就会报您一个错误：ValueError: 。如下图所示：
这个时候，我们就需要额外再创建一个装饰器：
def copy_current_app_context(f):
from flask.globals import _app_ctx_stack
appctx = _app_ctx_stack.top
def _(*args, **kwargs):
with appctx:
return f(*args, **kwargs)
return _
@copy_current_app_context这个装饰器需要放到孙线程里面@copy_current_request_context的上面。完整的代码为：
import threading
from multiprocessing.dummy import Pool
from flask import Flask, request, copy_current_request_context
app = Flask(__name__)
def copy_current_app_context(f):
from flask.globals import _app_ctx_stack
appctx = _app_ctx_stack.top
def _(*args, **kwargs):
with appctx:
return f(*args, **kwargs)
return _
def deep_func_runner(doc_id_list):
@copy_current_app_context
@copy_current_request_context
def deep_func(doc_id):
category = request.args.get('category', '')
url = f'https://www.kingname.info/{category}/{doc_id}'
print(f'开始爬取：{url}')
pool = Pool(3)
pool.map(deep_func, doc_id_list)
@app.route('/start_thread', methods=['POST'])
def start_thread():
@copy_current_request_context
def runner():
doc_id_list = [111, 222, 333, 444, 555, 666, 777, 888, 999]
deep_func_runner(doc_id_list)
job = threading.Thread(target=runner)
job.start()
return {'success': True, 'msg': '读取文章成功！'}
运行效果如下图所示，孙线程也正常启动了：
总结
- 非必要不在后端中创建子线程
- 创建子线程时，如果能把参数从外面传入，就不要让子线程自己去Flask的上下文读取
@copy_current_request_context需要装饰闭包函数，不能装饰一级函数- 嵌套子线程需要同时使用
@copy_current_app_context和@copy_current_request_context两个装饰器来装饰孙线程的闭包函数
以上就是Flask中嵌套启动子线程的方法示例详解的详细内容，更多关于Flask嵌套启动子线程的资料请关注码农之家其它相关文章！
