Flask 的整体流程 封装 requestContext 对象, full_dispatch_request(视图函数 执行), response返回 从app.run() 开始 -->> Flask的call方法-->> wsgi_app (封装RequestContext(request,session )对象到 localstack) -->> full_dispatch_request(视图函数 执行) -->> 执行扩展(before_reque

最近使用flask写了一些简单的服务. 服务部署到服务器上进行使用,这个过程会有一些问题,需要进行记录一下. 说明运行的环境情况.使用的是python3.6的虚拟环境,系统是centos7,其他的有uwsgi,supervisor,ngnix. 首先准备一个简单的flask服务. 代码ipapp.py: # encoding=utf-8 # date: 2019/3/5 __author__ = "Masako" from flask import Flask app = Flask(

今天讲的是我在flask服务里执行adb install 命令,被坑了一天 需求是我们的安卓打包机器和我们的自动化机器不是同一台,管理人也不一样,想让每次打包后能通知到我们的服务器,然后执行后续的操作,比如安装卸载,monkey,冒烟测试用例等等 (懒癌犯了,不想在我们的自动化服务器安装编译环境,不然直接搭建编译环境,然后我们这里再启动一个jenkins就可以了) 1.flask写了一个get请求的接口,接收一个url参数,这里也为了方便测试,如果有url参数,就执行本次的流程,如果没有url参

nova-api公布api服务没实用到一个些框架,基本都是从头写的.在不了解它时,以为它很复杂,难以掌握.花了两三天的时间把它分析一遍后,发现它本身的结构比較简单,主要难点在于对它所使用的一些类库不了解,如paste.deploy/webob/routes.对于paste.deploy,结合它的官网文档把它的源代码看了两遍.webob看的是源代码.routes看的是文档.对于这些类库提供的函数,假设从文档中去理解他们想要做什么,真不是件easy的事.查看事实上现源代码,就明了了.只是在分析源代码

目录 Flask - 请求处理流程和上下文 WSGI Flask的上下文对象及源码解析 0. 请求入口 1.请求上下文对象的创建 2. 将请求上下文和应用上下文入栈 3.根据请求的URl执行响应的视图函数,返回执行结果 将请求上下文和应用上下文入栈 Flask - 请求处理流程和上下文 镇楼图: WSGI WSGI(全称Web Server Gateway Interface),是为 Python 语言定义的Web服务器和Web应用程序之间的一种简单而通用的接口,它封装了接受HTTP请求.解析H

本文转载自:http://blog.csdn.net/mu0206mu/article/details/7465439  Android系统Recovery工作原理之使用update.zip升级过程分析(六)---Recovery服务流程细节            Recovery服务毫无疑问是Recovery启动模式中最核心的部分.它完成Recovery模式所有的工作.Recovery程序对应的源码文件位于:/gingerbread0919/bootable/recovery/recovery

springCloud的服务流程:消费者调用生产者 1.通过接口化的请求调用(指定接口的服务名字和服务地址)只是做定义,并没有真正做到. 2.Feign组件,远程去注册中心找到服务的名字和服务的地址然后进行调用. 3.Hystrix熔断器,A模块调用B模块时,B模块突然宕机了,那么A模块就不会再去调用B模块,也就是说进行了熔断,断开了调用的连接. 4.Ribbon负载均衡,若B模块是集群的环境,那么当多个模块进行调用B模块时,Ribbon就会根据特定的负载均衡机制将请求分发到各个B模块中,减轻B

搭建Flask服务 项目地址 点我进入项目地址 代码都会在这里有所展示,喜欢的话可以帮点个star,谢谢大家了!如果你喜欢该教程,也可以分享给其他人. 关于选型 想了很久,本来打算用「Gin」做为后端服务,或者作为网关层,后面想了一下好像没这个必要.这个平台的用户量会比较有限,而且也会做一定的「服务拆分」.于是还是采用了更大众一点的口味: 「Flask」,有的同学可能会说,那怎么不用「Django」? 哈哈,问到点了,「Django」笔者是真不会,基本上没有接触过,从接触「Python Web开

高并发Flask服务部署 AI模型持久化 OOP: 利用面向对象思想,实现算法在内存上的实例化及持久化.即一次模型加载,多次请求调用. class ocr_infer_class(threading.Thread): def __init__(self, input_queue, output_queue): super().__init__() logger.info("Model Init Start ...") # YOLO Needed self.yolo_model_def

先看一个流程图: 1.当一个请求进入的时候,Flask框架首先会实例化一个Request Context,封装了请求信息,保存在Request中.生成请求上下文后,Flask框架会将请求上下文推入到_request_ctx_stack栈中.调用的就是Request Context上下文的push方法 2.App Context 是如何入栈的呢? Request Context在入栈之前,会先去app_ctx_stack栈顶检查下,栈顶元素是否存在,如果栈顶元素为空或者不是当前对象,那么Flask

补充一下 request是在哪里产生的: class RequestContext(object): # app就是flask对象 self.app = app if request is None: request = app.request_class(environ) # Request(environ) 处理request self.request = request # 就是这里没错了 self.url_adapter = app.create_url_adapter(self.req

首先先我们来看看Flask里面的信号是什么样的,我们可以找到一个叫signals.py的文件 这里面是所有定义了的后面请求流程中会用到的信号 二.哪些地方用到了信号 1.请求app上下文时执行的,在执行ctx.push()时,执行了RequestContext类里的push方法 - 接着app_ctx.push(),执行的是AppContext类里的push,这里用到了appcontext_pushed.send(self.app)这一信号: 2.full_dispatch_request()里

作为一个Python选手,工作中需要的一些服务接口一般会用Flask来开发. Flask非常容易上手,它自带的app.run(host="0.0.0.0", port=7001)用来调试非常方便,但是用于生产环境无论是处理高并发还是鲁棒性都有所欠缺,一般会配合WGSI容器来进行[生产环境的部署][1]. 小磊哥推荐了参考文章[1]中的部署方式,希望将已有的服务放到gunicorn或者Tornado中部署,并用supervisor来管理所有进程(有几个不同的服务). 经过调研和尝试 gu

本次实验的主要目的: 1.搭建web服务,使用nfs服务共享的/data目录挂载到web站点目录上. 2.nfs服务器与backup服务器使用sersync实时同步/data目录中的文件. 3.backup服务器作为rsync服务端,全网服务器定时备份到backup上,并且给web服务提供备用nfs共享.     服务器主机名及IP划分: web服务器:hostname:web01 WAN IP:10.0.0.7/24 LAN IP:172.16.1.7/24 nfs服务器:hostname:n

安装 pip install Flask 入门例子 from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/hello.world') def check(): return 'hello world!' if __name__ == '__main__': app.run(debug=False, host='0.0.0.0', port=80) #指定了费debug模式,外部可访问的服务器,端口 请求 $curl http://1

TCP协议提供的是可靠的.面向连接的传输控制协议,即在传输数据前要先建立逻辑连接,然后再传输数据,最后释放连接3个过程.TCP提供端到端.全双工通信:采用字节流方式,如果字节流太长,将其分段:提供紧急数据传送功能. 尽管TCP和UDP都使用相同的网络层(IP),TCP却向应用层提供与UDP完全不同的服务. TCP提供一种面向连接的.可靠的字节流服务. 面向连接意味着两个使用TCP的应用(通常是一个客户和一个服务器)在彼此交换数据之前必须先建立一个TCP连接.这一过程与打电话很相似,先拨号振铃,等

做过一些物联网的作品:因为不想一直做APP来控制,因为不能每个人都去下载你自己做的APP,浏览器大家都是有的:那么每个人通过浏览器WEB来访问我们服务器,岂不是很简单和方便,采用flask+python.Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架,操作简单,上手容易.安装FLask:sudo apt-get install python-pipsudo pip install flask 然后一个简单的服务器就搭好了,都存在我们的树莓派下,估计大家要写几个程序,那么:mk

WSGI简介 WSGI(全称Web Server Gateway Interface),是为 Python 语言定义的Web服务器和Web应用程序之间的一种简单而通用的接口,它封装了接受HTTP请求.解析HTTP请求.发送HTTP,响应等等的这些底层的代码和操作,使开发者可以高效的编写Web应用. Flask的WSGI工具箱采用Werkzeug.工作原理如下: from werkzeug.wrappers import Request, Response from werkzeug.servin

背景运用场景及思路 1.为响应后端开发人员需求,提升项目开发过程效率,选择Jenkins持续构建,进行导包启动一键持续集成 思路: 使用jenkins自带,立即构建->SVN拉取代码,通过Jenkins安装的mvn编译进行打包,并自动化启动后端服务 致谢: 工作岗位的上一任,留给我很多资料进行查阅,感蟹!! Jenkins搭建部署 1.下载tomcat软件,gz压缩包,存放到需要配置的Linux服务器上 2. 官网下载jenkins,将jenkins压缩包,解压后,放置到tomcat-->we

学习笔记 学习大佬的博客 https://www.cnblogs.com/iamlilinfeng/archive/2012/09/25/2700049.html  写一遍加深印象 图片看不清楚的 可以拉倒另外的窗口看 就是高清大图了 1 创建WCF项目,文件>新建项目>WCF服务应用程序>输入应用名称 2 将项目自动生成的Iservice1和Service1 文件删除,自己来添加 3 点击项目 右键>添加 >新建项 >选择WCF服务 >输入合适的文件名称,确定