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.

基于flask+gunicorn&&nginx来部署web App WSGI协议 Web框架致力于如何生成HTML代码,而Web服务器用于处理和响应HTTP请求.Web框架和Web服务器之间的通信,需要一套双方都遵守的接口协议.WSGI协议就是用来统一这两者的接口的. WSGI容器--Gunicorn 常用的WSGI容器有Gunicorn和uWSGI,但Gunicorn直接用命令启动,不需要编写配置文件,相对uWSGI要容易很多,所以这里我也选择用Gunicorn作为容器. 安装环境 py

(一)前言 在开始学习之前,你需要确保你对Python, JavaScript, HTML, Markdown语法有非常基础的了解.项目的源码你可以在 https://github.com/zhu-y/markdown-toolkit 找到,最后的效果会像 http://yzhu.pythonanywhere.com 展示的一样. 本文分为三个部分: Python+Flask+Gunicorn 项目实战(一) 从零开始,写一个Markdown解析器 —— 初体验 Python+Flask+Gun

最近很多朋友都在问我关于 Flask 部署的问题,说实在的我很乐意看到和回答这样的问题,至少证明了越来越多人开始用 Flask 了. 之前我曾发表过一篇在 Ubuntu 上用 uwsgi + nginx 的 Flask 部署方法,说实在的 uwsgi 是个大坑可能用在 Django 上还好吧,不过用在 Flask 上未必就如此.至少 , uwsgi 是个极为折腾人的东西.总之,我是一直认为复杂的东西未必不好,但一定是不好用的. 我自己也经过多番的纠结与尝试,也终于找到了一个 Flask 上靠谱的

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

1. Git客户端 Win10安装git for windows 1.1 设置Git全局参数 打开Git Bash $ git config --global user.name "Alice-HomePC" $ git config --global user.email "alice@gmail.com" 1.2 生成SSH Key 打开Git Bash,可使用-C选项指定公钥的说明信息 $ ssh-keygen -t rsa -C "Alice-Ho

本项目实现的是类似于ins的图片分享网站.继续(一),当nginx的配置已修改好后,要在远程服务器上部署网站,只需要几个步骤: 1 前期准备 2 将运行网站的代码从github上下载过来 3 下载依赖包 4 创建数据库 5 运行gunicorn+nginx 前期准备 如果是一台全新服务器的话,通常我们是以 root 用户登录的.在 root 下部署代码不安全,最好是建一个新用户(如果你已经以非 root 用户登录的话可以跳过这一步).下面的一些列命令将创建一个拥有超级权限的新用户: # 选择一个

说来惭愧,写了好几个flask django项目都是在原型阶段直接python app.py 运行的,涉及到部署用nginx和gunicorn 都是让别人帮我部署的,据说好像说很麻烦的样子,我就没自己做. 现在自己有时间了,搞了一下,发现也没什么复杂的,花半天搞定.哞哈哈哈. 心得: 1 不要怕.(要么怕满屏洋文,要么怕新知识新技术一个坑接一个坑.其实比看论文/写论文容易多了吧!)因为怕而逃避,拖延,最要不得 2 不要自己zuan3.技术问题如果路数不对,可能很吃时间,搞N天搞不定:但其实都是一

1.构建程序运行所需的虚拟环境 安装Miniconda 创建虚拟环境 添加程序运行依赖包 添加Gunicorn依赖 方式一:最简单的使用 easy_install 安装或者更新 方式二:下载源码安装 1 git clone git://github.com/benoitc/gunicorn.git 2 cd gunicorn 3 sudo python setup.py install 如果想让Gunicorn支持异步 workers 的话需要安装一下三个python包 1 easy_insta

简述 Nginx在服务器部署中的作用 请求通过Nginx实现反向代理,将请求提交给代理服务器.本文中只用了一台服务器,所以是代理到本机. gunicorn的作用 作为服务器代码的容器.接收Nginx的请求后执行代码,并通过nginx将结果最终返回给用户. flask的作用 flask是python上用于web应用的轻量级的框架. 部署过程 1 在阿里云上租用一台云服务器,本文中使用的是ubuntu系统,以下内容都是在云服务器中进行. 2 使用pip3安装gunicorn 3  运行gunicor

导言 问题源起与一个静态文件下载的接口: from flask import Flask, current_app app = Flask(__name__) @app.route('/file_name') def file_download(file_name): return send_from_directory(current_app.root_path, file_name) 当file_name中有中文的时候出现内部错误提示: UnicodeEncodeError: 'latin-

现在我们手里有一个准备发布的项目,那么如何将他上传到你的服务器,并让外网访问呢? 前提: 1. 安装了Python环境 apt-get install python-dev 2. 安装Flask pip install flask 3. 安装UWSGI pip install uwsgi 2. 安装了Nginx apt-get install nginx 3. 安装了Gunicorn pip install gunicorn 准备 首先在你的/var/www/目录下创建一个测试目录,比如/var

一.环境安装 pip3 install flask pip3 install gunicorn pip3 install nginx 二.模块介绍 1.Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架 2.gunicorn是一个python Wsgi http server,只支持在Unix系统上运行,来源于Ruby的unicorn项目.Gunicorn使用prefork master-worker模型(在gunicorn中,master被称为arbiter),能够与各种wsg

nginx安装在/etc/下,项目映射在docker中的/var/www/下 1.创建docker容器将端口映射出来,将docker外的项目映射到docker中 #docker run -it -p 8007:8000 -v /opt/project/datatagservice:/var/www/ --name datatagservicetest harbor.fir.ai/library/dataanalysis bash #8007端口映射到8000,docker容器名:dataserv

您好,我是码农飞哥,感谢您阅读本文,欢迎一键三连哦. 本文只是记录我优化的心酸历程.无他,唯记录尔.....小伙伴们可围观,可打call,可以私信与我交流. 干货满满,建议收藏,需要用到时常看看. 小伙伴们如有问题及需要,欢迎踊跃留言哦~ ~ ~. 问题背景 现有一个古诗自动生成的训练接口,该接口通过Pytorch来生训练模型(即生成古诗)为了加速使用到了GPU,但是训练完成之后GPU未能释放.故此需要进行优化,即在古诗生成完成之后释放GPU. 该项目是一个通过Flask搭建的web服务,在服务

安装nginx和gunicorn yum install nginx pip3 install gunicorn flask项目配置 #main.py from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return 'hello world' if __name__ == '__main__': from werkzeug.contrib.fixers import ProxyFix app.ws

配置文件 #!/home/xx/.virtualenvs/xx/bin/python # encoding: utf-8 import multiprocessing # 监听端口 bind = '0.0.0.0:5000' # 工作模式 worker_class = 'gevent' # 并行工作进程数 workers = multiprocessing.cpu_count() * 1 # 设置守护进程 daemon = True # 设置日志记录水平 loglevel = 'debug' #

原本之前有一部分东西是在Windows Server,但是由于Gunicorn不支持Windows部署起来颇为麻烦.最近转战CentOS,折腾一段时间,终于简单部署成功.CentOS新手,作为一个总结和整理,错漏难免.   首先,需要明确上述几个模块各自的作用(因为以前在windows的IIS就颇为简单,只需要在IIS建站,通过fastCGI处理php文件即可,所以对于CentOS部署中的各个package,理解其各自的作用尤为关键): 在Flask框架下,直接运行app即可利用localhos

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_185 2021年,君不言容器技术则已,欲言容器则必称Docker,毫无疑问,它是当今最流行的容器技术之一,但是当我们面对海量的镜像与容器时,怎样快速精准的对海量容器进行管理和编排就又成了新的课题,此时,由Google开源的Kubernetes(读音[kubə'netis],业界也有称其k8s的,但k8s其实就是文盲版的Kubernetes,只是因为k和s之间有8个字母)就应时而生了,它是一个开源的用于多个主机虚拟成一个云平台后

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_164 书接上回,之前一篇:Win10环境下使用Flask配合Celery异步推送实时/定时消息(Socket.io)/2020年最新攻略,阐述了如何使用Celery异步推送Websocket消息,现在我们利用Docker将这个完整项目部署起来,为什么用Docker呢?原因很简单,这种容器技术可以将整个项目用单个容器装起来,仅仅只需要维护一个简单的配置文件就告诉电脑每次部署要把什么东西装进容器,甚至把这个过程自动化,部署流程就会