Существует несколько способов оптимизировать производительность сервера Python Flask:
1. Используйте WSGI сервер, такой как Gunicorn или uWSGI, для обработки запросов. Они способны эффективно обрабатывать большое количество запросов и распределять нагрузку между несколькими процессами.
2. Используйте кэширование данных, чтобы уменьшить нагрузку на сервер. Вы можете использовать библиотеки такие как Flask-Caching или Redis для кэширования.
3. Оптимизируйте код вашего Flask приложения. Избегайте выполнения дорогостоящих операций в циклах, используйте индексы для быстрого доступа к данным и уменьшайте количество запросов к базе данных.
4. Используйте инструменты мониторинга производительности, такие как New Relic или Datadog, чтобы идентифицировать узкие места в вашем приложении и оптимизировать их.
Для обработки 10 миллионов строк за 3 секунды, используя все 4 процессора, вам, возможно, понадобится использовать параллельные вычисления. Вы можете использовать библиотеки такие как multiprocessing или concurrent.futures для распределения задач между несколькими процессами. Также рекомендуется оптимизировать ваш код для использования многопоточности и параллельных вычислений.