来自：
Making Flask async and Quart sync (pgjones.dev)
示例：
from flask import Flask, jsonify, has_request_context, copy_current_request_context, request
from functools import wraps
from concurrent.futures import Future, ThreadPoolExecutor
import asyncio
def run_async(func):
@wraps(func)
def _wrapper(*args, **kwargs):
call_result = Future()
def _run():
loop = asyncio.new_event_loop()
try:
result = loop.run_until_complete(func(*args, **kwargs))
except Exception as error:
call_result.set_exception(error)
else:
call_result.set_result(result)
finally:
loop.close()
loop_executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=1)
if has_request_context():
_run = copy_current_request_context(_run)
loop_future = loop_executor.submit(_run)
loop_future.result()
return call_result.result()
return _wrapper
@app.route("/process/report/success/", methods=["POST"])
@run_async
async def report_result_success():
account = request.json
print(request.json)
debug('>> 注册成功: ' + str(account))
write_csv(account, '成功.csv')
return Result.ok()
水话：
像Flask这样的Web框架是异步编程技术的完美用例，因为它们的目的是处理独立的无状态请求。此外，Web框架通常由IO而不是CPU工作主导，这使得它们成为异步事件循环的明显用例。
因此，Flask 通常与线程或事件循环一起使用。具体来说，非异步等待事件循环实现、eventlet、gevent 和 meinheld。异步解决方案之间的这种选择对 Flask 代码的影响非常小。
Flask自成立以来一直处于同步状态，并且大量公司以这种方式成功地在生产中运行它。然而，Python已经在标准库中发展并正式化了一个基于异步等待的事件循环，即asyncio，社区又增加了两个Curio和Trio。这些基于异步等待的事件循环需要更改代码才能与事件循环交互
