一.简介 作为算法开发人员,在算法模块完成后,拟部署Web服务以对外提供服务,从而将算法模型落地应用.本文针对首次基于Flask + uWSGI + Tensorflow + Nginx部署Web服务时可能会遇到的问题进行简要分析,并提供解决方案,以供大家参考. 二.环境介绍 OS:CentOS 7.0, 内存:16G,系统盘:40G,无挂载盘. 备注:本文作者因环境资源的限制,踩过环境的坑,故此对系统配置也给出. 三.报错异常与解决方案 1) cannot allocate memory fo

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1397495 前言: 这两天搜文章的时候,发现不少人对tornado有些误解的.只是想说说自己对于这些框架的理解,和实际项目中的对比. 部分有文章说tornado性能很一般,我当时一瞅,很是郁闷,这些人是怎么测试的呢,就直接跑hello world.很直接就用tornado最最基本的功能,那他的性能也就和dja

因为Flask比较容易上手,之前也拿flask写过几个小项目,不过当时天真地以为只要在服务器上nohup跑一个python脚本就算是成功发布了这个flask项目.实际上这还面临很多问题,比如并发性不好,不支持异步(虽然也可以在run里面加上threaded之类的参数来解决,但终究不是正途)等等.真正通用的做法应该是用某些web容器来启动项目.接下来说明做法,整个过程主要参考了这篇文章(https://segmentfault.com/a/1190000004294634) 我测试部署的系统是Ce

由于公司使用了Tornado框架和Flask框架,之前一直使用的都是Flask框架,已经对url下面紧跟着视图的写法很固执.刚开始接触Tornado框架,对于其url和视图分开的写法思想上无法转变.今天看了Flask的源码和相关教程看到原来 Flask也可以写出和Tornado类似的代码结构--Flask即插视图. 代码如下: from functools import wraps from flask import Flask, request from flask.views import

socket代理配置: 关于uwsgi的用法,请自行百度,这里只针对socket文件和端口的不同,进行单一的记录. 这种方式启动的flask应用,由于是通过socket与nginx通信的,所以必须制定socket文件,无法进行集群部署: uwsgi配置 [uwsgi] #application's base folder base = /data/www/myproject #python module to import app = manage module = %(app) home =

转载 结果 吞吐量(要求/秒) 响应时间(毫秒) 失误 吞吐量的标准偏差(要求/秒) 尽管uWSGI的性能在高负载下确实有些不稳定,但它看起来像Python应用服务器.uWSGI不仅速度快得离谱,而且从文档的角度来看,它为您提供了许多很棒的生产调整选项.

最近在看关于Docker和Nginx方面的内容,先于在Docker上开发以及部署python应用自然要先能够在本机上部署,其中找到一篇文章写的最为详细并且实验成功,所以在此翻译转载过来以备后需.[原文链接] 简介: 这篇文章将介绍在ubuntu14.04环境下使用nginx作为反向代理服务器,uWSGI作为服务器来部署最简单的flask应用. (也就是浏览器发送的web request先到达Nginx服务器,而后Nginx服务器再将其转发到uWSGI服务器做实际处理) 前提要求: 首先需要一个拥

Linux系统版本: SLES12sp3 (阿里云) 1. 首先需要安装python-devel,否则后续安装会报错! rpm -qa|grep python-base 结果: python-base-2.7.13-27.1.x86_64 根据以上结果,需要安装对应版本的python-deve: python-devel-2.7.13-27.1.x86_64.rpm 下载地址: wget --no-check-certificate  https://104.45.147.201/repo/SU

环境准备 在开始正式讲解之前,我们将首先进行环境准备. Step1:安装Python,pip以及nginx: sudo apt-get update sudo apt-get install python-pip python-dev nginx Step2:安装Python库:uwsgi和flask pip install uwsgi flask 创建Flask项目 下面,我们以一个简单的单文件Flask项目为例: 假设项目目录为/home/nianshi/flask_project. 编辑/

0.直接上uwsgi和nginx安装命令 linux 安装uwsgi yum groupinstall "Development tools" yum install zlib-devel bzip2-devel pcre-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel yum install python-devel yum install gcc pip install uwsgi uws

Ubuntu 18.04,Nginx 1.14.0, uWSGI 2.0.17.1,Flask, 前言 Windows不支持uWSGI!为了上线自己的项目,只能选择Linux. 自己前面开发了一个Flask应用webnews,现在,将它“移植”到Linux中. 注意,项目还会用到MongoDB数据库,需要建立相应的MongoDB用户. Nginx是一个著名的反向代理服务器,在全球应用广泛:uWSGI是一个支持uwsgi协议的Web服务器,支持部署Django.Flask等应用:Flask是Pyt

本文讲述了怎样使用virtualenv, uwsgi, nginx来布署flask的步骤. 升级软件包 运行下面命令,保证你的机器安装了最新的软件包. sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 安装python和virtualenv sudo apt-get install build-essential python-dev python-pip sudo pip install virtualenv 创建存放站点的文件夹 比如,在/home/gzlih

一.项目简介 在本文中,将一步一步搭建一个简单的Flask + Virtualenv + uWSGI + Nginx 架构的Web服务,可以作为新手的学习也可作为记录备忘. 如果你安装好了环境并有一定基础可以直接从第五节开始部署. 项目中只是演示了浏览器访问地址,获得文本返回的过程,本人尽量把配置解释的清晰.基于搭建好的架构,后续可以将业务层(Python)进行扩展,本文不做研究 ,比如: 1.扩展业务代码:实现json.静态资源等等的请求响应. 2.基于业务的数据库查询和部署. 3.服务器端的

Django 与 Tornado 各自的优缺点Django优点: 大和全(重量级框架)自带orm,template,view 需要的功能也可以去找第三方的app注重高效开发全自动化的管理后台(只需要使用起ORM,做简单的定义,就能自动生成数据库结构,全功能的管理后台)session功能缺点: template不怎么好用(来自自身的缺点)数据库用nosql不方便(来自自身的缺点)如果功能不多,容易臃肿 Tornado优点: 少而精(轻量级框架)注重性能优越,速度快解决高并发(请求处理是基于回调的非

目录 参考链接 效果展示 一.准备工作 1.1 可运行的python demo: 1.2 更新系统环境 二.创建python虚拟环境 三.设置flask应用程序 四.配置uWSGI 五.设置系统启动 六.配置nginx代理 @ 参考链接 如果你从来没有弄过python restful api 请参考以下链接入门. 如何在Ubuntu 18.04上使用uWSGI和Nginx服务Flask应用程序 注意: 以上链接有一些坑,可能会踩到: 如何在.ini文件中指定项目中的wsgi的路径 nginx配置

前言 又有段时间没写博客了,最近一直在写外包项目,都没啥空余时间.这几天花了不少时间做项目部署,也看了不少教程,这里就记录下整个过程,也方便以后要做类似部署的时候不用再查来查去了. flask + uWSGI 看到网上的教程都是清一色的使用 virtualenv 来创建虚拟环境,但我更倾向于使用 anaconda 来管理虚拟环境,关于 Ubuntu 中 anaconda 的安装,可以参考这篇博客,安装完成后,建议在 anaconda 中添加清华源 conda config --add chann

Celery 分布式的任务队列 与rabbitmq消息队列的区别与联系: rabbitmq 调度的是消息,而Celery调度的是任务. Celery调度任务时,需要传递参数信息,传输载体可以选择rabbitmq. 利用rabbitmq的持久化和ack特性,Celery可以保证任务的可靠性. 优点: 轻松构建分布式的Service Provider. 高可扩展性,增加worker也就是增加了队列的consumer. 可靠性,利用消息队列的durable和ack,可以尽可能降低消息丢失的概率,当wo

在这篇文章里,我们将搭建一个简单的 Web 应用,在虚拟环境中基于 Flask 框架,用 Gunicorn 做 wsgi 容器,用 Supervisor 管理进程,然后使用 Python 探针来监测应用性能,形成一个「闭环」 !希望能对大家有所帮助,首先简单来介绍一下环境: 系统环境:ubuntu 14.04 Python 2.7.6 安装组件库 第一步安装所需要的存储库,因为打算用到虚拟环境,用到 pip 安装和管理 Python 组件,所以先更新本地包,然后安装组件: sudo apt-ge

http://www.factj.com/archives/543.html Flask-AppBuilder          - Simple and rapid Application builder, includes detailed security, auto form generation, google charts and much more. FlaskEx                   - UNKNOWN gourd                     - ea

nginx+uWSGI+django+virtualenv+supervisor发布web服务器   导论 WSGI是Web服务器网关接口.它是一个规范,描述了Web服务器如何与Web应用程序通信,以及Web应用程序如何链接在一起以处理一个请求,(接收请求,处理请求,响应请求) 基于wsgi运行的框架有bottle,DJango,Flask,用于解析动态HTTP请求 支持WSGI的服务器 wsgiref python自带的web服务器 Gunicorn 用于linux的 python wsgi

导论 WSGI是Web服务器网关接口.它是一个规范,描述了Web服务器如何与Web应用程序通信,以及Web应用程序如何链接在一起以处理一个请求,(接收请求,处理请求,响应请求) 基于wsgi运行的框架有bottle,DJango,Flask,用于解析动态HTTP请求 支持WSGI的服务器 wsgiref python自带的web服务器 Gunicorn 用于linux的 python wsgi Http服务器,常用于各种django,flask结合部署服务器. mode_wsgi 实现了Apac