1、简介：

Flask 默认是单进程，单线程阻塞的任务模式，在项目上线的时候可以通过nginx+gunicorn 的方式部署flask任务。

app.run()中可以接受两个参数，分别是threaded和processes，用于开启线程支持和进程支持。

1.threaded : 多线程支持，默认为False，即不开启多线程;
2.processes：进程数量，默认为1.

开启方式：

if __name__ == '__main__':app.run(threaded=True)# app.run(processes=True)

注意：多进程或多线程只能选择一个，不能同时开启。
processes=num 使用报错了，ValueError: cannot have a multithreaded and multi process server，将num改为True就可以使用flask框架的多进程了。

2、多进程和多线程的对比

2.1多进程（processes）

进程其实是资源的分配的单位，包括代码、内存、CPU等等，多进程类似程序的多开，比如qq的多开。

下图解释了多进程工作的原理，在主进程下，子进程1和子进程2分别复制了主进程的代码以及资源，而子进程1则只运行test1这个函数，子进程2则只运行test2这个函数，进程之间的全局变量互不影响，对资源的开销比较大。当主进程结束后，所有的子进程全部结束，而子进程之间互不影响。

2.2、多线程

在一个进程中我们也可以使用多任务，这就是线程，线程其实是操作系统资源调度的单位。多线程可以共享全局变量。

多线程并不会复制主进程的代码和资源，而是共享全局变量，相比多进程来说，资源开销更加小。在同一时间，子线程1和子线程2同时运行，实现多任务，而他们会共享全局变量。
例如设置一个全局变量，子线程让他+1后打印，另一个子线程打印也是+1后的数值。

2.3多线程和多进程的选择使用

如果你对自己的硬件资源很自信，那么就选择多进程。因为多进程占用资源比较多，因为其全局变量不共享，内存中存储多个相同变量。
但如果你的代码逻辑很复杂，一些变量产生了问题，那么就不要用多线程了，宁愿使用多一些资源也不要产生故障。

3.flask 后台运行

nohup python run.py >log.txt 2>&1 &

将.py文件更换成我们自己的就可以了。这里仅仅是后台运行，但是我们如果希望确保重启和服务器变动之后也保持运行，则需要添加到开机启动项中。
如果我们在服务器中运行某些脚本且设定需要一直运行状态，但是如果因为我们自己或者服务器不稳定导致重启，会导致工具无法运行。

Linux查看并杀死被占用的端口：

yum install -y lsof //安装lsof
sudo apt-get install lsof 　　 //安装lsof
sudo lsof -i:端口号　　　　　　//查找对应的进程号
sudo kill -9 进程号　　　　　　//杀死对应的进程

flask好像在高并发上效果不太好，容易崩。建议使用gunicorn部署flask，并发大一点。

清华源 + pip下载速度加快

pip install package_name -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Linux查看占用GPU的进程

sudo fuser -v /dev/nvidia*

或者

pip install gpustat -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

然后输入gpustat

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