matplotlib 渲染为 png 缓慢，但仅在复杂的烧瓶应用程序中答案

【问题标题】：matplotlib rendering to png slow, but only in complex flask appmatplotlib 渲染为 png 缓慢，但仅在复杂的烧瓶应用程序中
【发布时间】：2020-09-10 19:06:13
【问题描述】：

我有一个将一些数据显示为 png 的 Flask 应用程序。下面是一个简单的虚拟示例：

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from io import BytesIO

import logging
logger = logging.getLogger(__name__)

def specimage():
    plt.clf()
    plt.plot(np.arange(3000), np.random.random(3000), drawstyle="steps-post")
    plt.loglog()
    out = BytesIO()
    logger.debug("Rendering...")
    plt.savefig(out, format='png')
    logger.debug("Done rendering")
    out.seek(0)
    return out.getvalue()

如果我以交互方式运行它，该函数可能需要 1 秒才能运行。但如果我从烧瓶应用程序中调用它：

import render
@app.route('/getfig')
def getfig():
    return Response(render.specimage(), content_type="application/png")

现在调用savefig 至少需要 15 秒，CPU 始终保持在 100%！

如果我将此视图插入到一个非常基本的 Flask 应用程序中，它会以合理的速度运行。但我的应用程序相当复杂。我在哪里可以找到可能会大大降低 matplotlib 速度的奇怪交互？

编辑更多可能相关的信息。在渲染图像时，应用程序启动了一个单独的线程来执行一些冗长的计算。看起来图像生成挂起，直到另一个线程完成。

那么这就提出了一个问题，为什么 matplotlib 卡住了？我可以访问我的烧瓶应用程序中的任何其他视图，它会立即返回，因此通常线程工作正常。我在这里遇到了一些奇怪的 GIL 问题吗？另一个线程正在做一些 zlib 压缩，我认为 PNG 也使用 zlib，所以，也许这就是问题所在？

EDIT2 从另一个线程中删除 zlib 调用没有帮助，所以这不是 zlib 的错。另一个线程没有调用任何matplot函数，但它与绘图线程在同一个模块中，这意味着matplotlib.pyplot被导入那里......

【问题讨论】：

你是在本地运行烧瓶应用吗？
@PaulH 是的。围绕savefig 的调试语句确认这是有问题的部分，而不是任何类型的网络延迟
你能在你的日志语句之外做一个plt.draw()来隔离是渲染还是保存？
我还能够将它作为一个非常基本的烧瓶应用程序运行，而且它是即时的。我认为如果不对代码有更深入的了解，就不可能回答这个问题。你碰巧有可用的回购吗？
plt.draw() 也很慢

标签： python matplotlib flask

【解决方案1】：

回复：

在 Matplotlib 方面，savefig()：您可以确保关闭它：plt.close()

在 Flask 方面：您可以使用：Flask-Caching：

from flask_caching import Cache
cache = Cache(config={'CACHE_TYPE': 'SimpleCache'})
app = Flask(__name__)
cache.init_app(app)
@app.route("/")
@cache.cached(timeout=55)
def index():
................

【讨论】：