Flask.ext.script实现并发任务处理

Flask-Script是Flask的一个扩展，它提供了一个命令行解析器，可以用来定义和管理命令行脚本。使用Flask-Script可以实现并发任务处理，充分利用系统资源，提高任务处理效率。

实现并发任务处理的关键是使用多线程或多进程来同时执行任务。在Flask-Script中，可以使用@manager.command装饰器来定义一个命令行命令。通过传递参数，可以实现并发执行任务。

下面是一个使用Flask-Script实现并发任务处理的简单示例：

from flask_script import Manager
import threading
import time

from flask import Flask

app = Flask(__name__)
manager = Manager(app)

@manager.command
def run_task(task_count):
    threads = []
    for i in range(int(task_count)):
        thread = threading.Thread(target=task, args=(i,))
        threads.append(thread)
        thread.start()

    for thread in threads:
        thread.join()

def task(task_id):
    print(f"Task {task_id} started")
    time.sleep(1)
    print(f"Task {task_id} completed")

if __name__ == "__main__":
    manager.run()

在上面的示例中，我们使用了Manager类创建了一个管理器对象manager，并将其绑定到Flask应用上。然后使用@manager.command装饰器定义了一个名为run_task的命令行命令，并接受一个参数task_count，表示要执行的任务数量。

在run_task方法中，我们创建了一个线程列表threads，通过循环创建了指定数量的线程，并将其放入列表中。然后，使用start方法启动线程，并使用join方法等待所有线程执行完毕。

task函数表示任务的具体逻辑，这里简单地打印任务的开始和结束。为了模拟耗时的任务，使用了time.sleep方法延迟1秒。

运行该脚本，可以在命令行中输入以下命令执行任务：

python script.py run_task --task_count 5

其中script.py是包含上述代码的脚本文件名。run_task是命令的名字，--task_count是参数名，后面的5表示要执行的任务数量。

执行该命令后，会同时启动5个线程，每个线程执行一个任务。在命令行输出中可以看到每个任务的开始和结束时间。

通过Flask-Script提供的命令行解析器，我们可以方便地实现并发任务处理。这对于一些需要同时处理大量任务的应用场景非常有帮助，可以提高任务处理的效率。