Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

uWSGI: переопределить продолжительность харакири по умолчанию в flask/python

Для большинства запросов/маршрутов подойдет стандартное значение харакири 15 или 30 секунд.

Но некоторые конечные точки работают долго (например, при создании отчетов), и я хочу, чтобы клиент синхронно ждал, пока они будут подготовлены и возвращены.

Могу ли я установить значение харакири по умолчанию в uwsgi.ini, а затем переопределить его в flask/python либо в коде, либо с помощью декоратора в flask?

В предыдущем ответе показано, как это сделать с помощью конфигурации/маршрутов uWSGI, но я бы предпочел, чтобы эти особые случаи были отделены от стандартной конфигурации тайм-аута uWSGI. uWSGI – другой тайм-аут харакири для администратора Django

Любые указатели?

python flask uwsgi
25.08.2016

Ответы:


1

Что ж, если проект, который вы пишете, можно было бы написать по-другому, то вы можете выполнить процесс генерации. Это один из многих вариантов:

Создайте ссылку, которая запустит внутренний процесс. После обновления страницы пользователя появится надпись о том, что идет генерация. Тогда у вас есть два варианта: во-первых, сообщить конечному пользователю, что: мы уведомим вас, когда закончим, и отправим ему какое-то даже уведомление по электронной почте или самое простое, где вы ничего не делаете, а просто проверяете, запущен ли конкретный процесс. в фоновом режиме на своей машине и в зависимости от ответа да/нет, показать ссылку на файл или оставить сообщение, что он должен еще подождать, т.к. процесс еще не завершен.

В случае, который я описал, каждая длинная генерация будет отделена от уровня HTTP. Вы даже можете смешать его со своим методом, если вы можете предсказать, когда он приближается к тайм-ауту.

Надеюсь, я объяснил это достаточно.

25.08.2016
  • Спасибо @turkus, вероятно, это подход, который мне нужно будет использовать, если я не могу динамически переопределить значение тайм-аута по умолчанию. 25.08.2016
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..