面试题：Python中Flask和Django在多线程与异步编程方面的基础差异

Question

请简述在Python中，Flask和Django框架在多线程与异步编程实现方式上有哪些基础的差异，例如默认的处理机制、对多线程和异步的支持程度等。

Answer 1

默认处理机制

• Flask：默认使用单线程处理请求。它基于Werkzeug库，Werkzeug的内置服务器是单线程的。这意味着在同一时间只能处理一个请求，适合简单的小型应用。
• Django：默认使用多进程处理请求。Django的开发目标是构建大型、复杂的网站，多进程模型可以利用多核CPU的优势，提高整体性能，在处理大量并发请求时表现较好。

对多线程支持程度

• Flask：虽然默认单线程，但可以通过使用gunicorn等服务器，并配置多线程工作模式来实现多线程处理。例如，使用gunicorn -w 4 -k gevent app:app（gevent是支持异步的库，这里以它为例，也可使用其他多线程相关配置）。它本身对多线程的支持需要额外配置，灵活性较高，但配置相对复杂。
• Django：多进程模型下，每个进程有自己独立的内存空间，减少了多线程编程中的资源竞争问题。虽然Django主要是多进程，但在某些情况下也可以在进程内使用线程，不过多线程编程在Django中需要更谨慎处理，因为可能涉及到全局变量和资源竞争等问题。

对异步支持程度

• Flask：对异步支持较为灵活。可以使用asyncio库结合Flask实现异步视图函数。例如定义异步视图函数async def async_view(): await asyncio.sleep(1); return "Async response"。并且可以搭配aiohttp等异步库，借助Flask - asyncio扩展来实现全面的异步编程，能够有效处理I/O密集型任务。
• Django：在Django 3.0 引入了对异步视图的支持。但相对来说，Django整体架构更倾向于传统的同步编程模式，异步功能是逐步添加的。异步视图在处理高并发I/O密集型任务时能提升性能，但在使用异步时需要考虑与Django其他组件（如数据库连接等）的兼容性，可能需要一些额外的配置和调整。