本文实例讲述了Python Web编程之WSGI协议。分享给大家供大家参考,具体如下:
WSGI简介
Web框架和Wen服务器之间需要进行通信,如果在设计时它们之间无法相互匹配,那么对框架的选择就会限制对Web服务器的选择,这显然是不合理的。这时候需要设计一套双方都遵守的接口。WSGI是Python Web Server Gateway Interface的简称。WSGI标准在PEP 333中定义并被许多框架实现,它规定了一种在Web服务器之间具有可移植性。在后来的PEP 3333中添加了Python 3的支持和更多相关的说明。有了通用的WSGI协议,Web开发者就能够任意选择适合自己的组合,而Web服务器和Web框架的开发者们也能够把精力集中到各自的领域。
常见的WSGI容器
WSGI是一个同步接口,所以Tornado的WSGI容器是无法实现异步的。主流的选择是Gunicorn和uWSGI。
Gunicorn
Gunicorn易于配置,兼容性好,CPU消耗很少,在豆瓣使用广泛。它支持多种Worker模式,推荐的模式有如如下几种:
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同步Worker:默认模式,也就是一次只处理一个请求
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异步Worker:通过Eventlet、Gevent实现的异步模式
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异步IO Worker:目前支持gthread和gaiohttp两种类型
安装Gunicorn:
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pip install gunicorn |
Gunicorn的启动非常简单,语法如下:
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gunicorn [OPTIONS] MODULE_NAME:VARIABLE_NAME |
举个栗子,manager.py:
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from flask import Flask app = Flask(__name__) @app .route( "/" ) def hello_world(): return "Hello World" if __name__ = = "__main__" : app.run() |
启动应用:
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gunicorn manager:app - b 0.0 . 0.0 : 9000 |
亦或者指定Worker数量启动:
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gunicorn - - workers = 3 manager:app - b 0.0 . 0.0 : 9000 |
app为Flask实例的名称,Worker的数量推荐值是CPU的个数*2+1,CPU个数使用如下的方式获取:
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python - c 'import multiprocessing; print multiprocessing.cpu_count()' |
uWSGI
uWSGI是使用C编写的,显示了自有的uwsgi协议的Web服务器。它自带丰富的组件,其中核心组件包含进程管理、监控、IPC等功能,实现应用服务器接口的请求插件支持多种语言和平台,比如WSGI、Rack、Lua WSAPI,网管组件实现了负载均衡、代理和理由功能。
安装uWSGI
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pip install uwsgi |
使用uWSGI启动应用:
上面的命令表示启动了4个进程,每个进程使用2个线程,而且开启了5000的Web接口,返回监控uWSGI的信息,一级不同进程和线程的详细使用情况。使用uWSGI有两点十分重要:
–http-socket
和–http
其实是完全不同的两个选项。如果想直接裸跑uWSGI,应该使用–http
,它产生一个额外的进程将请求转发给Workers,如果希望它被反向代理(比如和Nginx一起使用),应该使用–http-socket
。
合理的进程数和线程数不能简单的通过CPU * 2来计算得出,需要不断的尝试而找到最佳值。
uWSGI命令常用参数如下:
参数名 |
含义 |
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–http |
协议类型和端口号 |
–processes |
开启的进程数量 |
–callable |
uWSGI加载的模块哪个变量将被调用 |
–workers |
开启的进行数量,等同于processes |
–chdir |
指定运行目录 |
–wsgi-file |
载入wsgi-file(加载wsgi.py文件) |
–stats |
在指定的地址上开启状态服务 |
–threads |
开启的线程数量 |
–master |
允许主进程存在 |
–daemonize |
使进程在后台运行,并将日志输出到指定的日志文件或者UDP服务器 |
–pidfile |
指定PID文件的位置,记录主进程的PID号 |
–vacuum |
当服务器退出时自动清理环境,删除Unix Socket文件和PID文件 |
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
原文链接:https://blog.csdn.net/y472360651/article/details/77624263