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我正在尝试使用Flask micro-web框架上的服务器推送功能构建一个小型站点,但我不知道是否有一个框架可以直接使用.

我使用了Juggernaut,但它似乎没有在当前版本中使用redis-py,并且Juggernaut最近被弃用了.

有没有人对我的案子有任何建议？

我有多个客户端尝试连接到服务器发送的事件流/stream.这适用于单个客户端,但尝试连接任何其他客户端会导致新客户端无限期地阻塞等待数据.如果我发送更多数据,它只会发送给第一个客户端,而不会发送给其他客户端.

这是一个小片段,说明了我的问题:

import flask
import time

app = flask.Flask(__name__)

def event_stream():
    for i in xrange(9999):
        yield "data: %d\n\n" % i
        time.sleep(1)

@app.route("/stream", methods=[ "GET" ])
def stream():
    return flask.Response(
        event_stream(),
        mimetype="text/event-stream"
    )

然后我运行它gunicorn --worker-class=gevent -w 4 -t 99999 app:app.它适用于单个客户端,但任何其他客户端在发布时都会被阻止GET /stream.

阻止的原因是什么,我该如何解决？

我调试了一点,得到了一些奇怪的结果.如果我执行此过程,则会发生以下情况:

• 启动客户端1(仅客户端1接收数据)
• 启动客户端2(仅客户端1接收数据)
• 启动客户端3(仅客户端1接收数据)
• 启动客户端4(仅客户端1接收数据)
• 重启客户端1(所有4个客户端突然开始同时接收数据)

从问题:

使用Python和Flask流式传输数据

代码运行正常,我想修改函数g(),但请求参数不能传入g(),它引发了一个RuntimeError: working outside of request context.

我已经调试了很长时间,我不知道如何修改它,你能帮助查看代码并解释错误背后的原因吗？

谢谢.

我的代码是:

@app.route('/username', methods=['GET', 'POST'])
def index():
    req =request
    print req
    print "111------------"  + req.method + "\n"
    def ggg1(req):
        print req  # the req not my pass into the req....
        print "444------------" + req.method + "\n"
        if req.method == 'POST':
            if request.form['username']:
                urlList = request.form['username'].splitlines()
                i = 0
                for url in urlList():
                    i += 1
                    resultStr = chkListPageContent(url, getUrlContent(url), "script")
                    print i, resultStr
                    yield i, resultStr …

这基于/sf/answers/937224081/发布的答案

我想监视数据流并将其推送到类似于上述答案的前端，但是一旦应用启动，该流就开始生成/监视数据，并且客户端始终会看到数据流的当前状态。数据流（无论它们是否正在从服务器请求数据，它都会一直运行）。

我很确定我需要通过线程将数据流与前端分开，但是我对线程/异步编程不是很熟练，并且认为我做错了。也许不是threading我需要使用多重处理？这大致就是我想做的事情（根据上面链接的答案进行了修改）：

app.py

#!/usr/bin/env python
from __future__ import division
import itertools
import time
from flask import Flask, Response, redirect, request, url_for
from random import gauss
import threading

app = Flask(__name__)

# Generate streaming data and calculate statistics from it
class MyStreamMonitor(object):
    def __init__(self):
        self.sum   = 0
        self.count = 0
    @property
    def mu(self):
        try:
            outv = self.sum/self.count
        except:
            outv = 0
        return outv
    def generate_values(self):
        while True:
            time.sleep(.1)  # an artificial delay
            yield gauss(0,1)
    def monitor(self, …