Django 异步请求？

fork 进程来做这件事啊==

@lovedboy 我不是很理解如何使用，因为 request 请求，不是要等到所有处理完才能返回页面吗？

@lovedboy 你觉得 fork 是轻量级的解决方案吗。

在 python 里因为 GC 的原因，fork 基本是必定触发 COW 的 write，每次都起个进程做事情对 python 来说负担太大了。

@linkbg 感觉你的需求说的不够明确啊，数据需要共享是什么意思？

没懂你要做什么
>比如统计这部分类型的数量
可再 view 里查询 User.objects.filter().count()

请求插队列里，然后 while 去都 redis 约定的 key，开个后台进程，专门处理这个队列，查询完了通过约定的 key 存入 redis，那边读到这个 key 后就可以返回给用户了

@mansur #7 那边没读到这个 key 怎么办

一直 while，sleep 一秒或几秒，设个超时时间，超过了就返回查询超时

@KIDJourney
@111111111111

有这么一条查询
```
db.tests.find({},{'age':14}).limit(100)
```
上面的查询可以返回：住址，城市，来源。
数据共享，说法可能不准确
上面的结构会有这样的统计
```
city
beijing 99
shanghai 1
```
但是想要的是满足年龄=14 的，城市是北京的总数！

@111111111111 提到的分开查，这样就得等到所有查询完成才能返回页面。这样 limit 就没有用了。

@mansur

赞同这种做法。提供两个 API，一个用于发起查询，另一个用于获取查询状态 /结果。查询操作交给任务队列完成。

Huey 可能是最轻量级的 Celery > RQ > Huey

celery 挺好的方案， 丢进去异步处理，搞一个长连接或者轮询去查最终结果输出的地方，比如数据库，Redis， 查到了就展现不就好了么。。

@KIDJourney 赞成。 其次 Python 的 GIL 就是一个巨大坑点。没太大卵用。要 fork 来解决这个问题，简直就是增加 Python 的负担。

@PythoneerDev6 GIL 对 cpu 密集型才有影响，db 对 python 而言只是在等 io，显然 GIL 不会有任何影响

@PythoneerDev6 Fork 和 GIL 有啥关系....
@KIDJourney 对于不是频繁执行的，我觉得 fork 总比引入 celery 要好==