启动子线程时烧瓶抛出'working outside of request context'

Question

我正试图在Flask应用程序中用Python启动一个新线程。我正在做由请求触发的后台工作，但我不需要等待工作完成来响应请求。

是否可以将此子威胁中的烧瓶请求设置为传入的请求？原因是，我们对DB（mongoDB前面的mongoengine）的查询的ACL依赖于请求的用户（它从flask的请求对象中获取它）来查看他们是否有权访问这些对象，并且由于请求在子线程中不可用，所以它会爆炸。

任何想法都将不胜感激。

以下是我现在如何处理它的伪代码，但它不起作用。

@app.route('/my_endpoint', methods=['POST'])
def my_endpoint_handler():
    #do tracking in sub-thread so we don't hold up the page
    def handle_sub_view(req):
        from flask import request
        request = req
        # Do Expensive work
    thread.start_new_thread(handle_sub_view, (request))
    return "Thanks"

Answer 1

将线程代码封装在test_request_context中，这样您就可以访问上下文局部变量：

@app.route('/my_endpoint', methods=['POST'])
def my_endpoint_handler():
    #do tracking in sub-thread so we don't hold up the page
    def handle_sub_view(req):
        with app.test_request_context():
            from flask import request
            request = req
            # Do Expensive work
    thread.start_new_thread(handle_sub_view, (request))
    return "Thanks"

编辑：值得指出的是，线程将具有与原始请求不同的上下文。在生成线程之前，您需要提取任何感兴趣的请求数据，例如用户ID。然后，您可以使用ID在子线程中获取一个（不同的）用户对象。

Answer 2

由于版本0.10，因此有一种支持的方法：http://flask.pocoo.org/docs/api/#flask.copy_current_request_context

如果要运行before_request挂钩，则必须在装饰函数内部调用current_app.preprocess_request()。

Answer 3

@runfalk指出，您需要使用@copy_current_request_context。下面是一个工作代码片段：

import threading
from flask import request, jsonify, copy_current_request_context

@app.route('/foo')
def get_foo():
    @copy_current_request_context
    def foo_main():
        # insert your code here
        print(request.url)
    threading.Thread(target=foo_main).start()
    return jsonify({'status': 'started'})

Answer 4

您可以复制所需信息并将其传递：

@app.route('/my_endpoint', methods=['POST'])
def my_endpoint_handler():
    #do tracking in sub-thread so we don't hold up the page
    def handle_sub_view(data):
        # Use the data in subprocess
    data = request.get_json()  # copy the data
    thread.start_new_thread(handle_sub_view, data)
    return "Thanks"

Answer 5

更干净的方法是使用Flask内置的执行器来包装应用程序上下文，请参阅https://flask-executor.readthedocs.io/en/latest/