gunicorn

参考： https://www.jianshu.com/p/fecf15ad0c9a Tips. pip --user用法 由于是部署在公司云主机上，通常不会给root权限。之前都是提工单给SA sudo装的，后来发现更安全也更方便的方法是 pip install xxx --user ，美中不足是安装完以后需要手动添加PATH export PATH=/home/username/.local/bin:$PATH 方便起见可以加到 ~/.bash_profile 中 ============== # config.py import os import gevent.monkey gevent.monkey.patch_all() import multiprocessing # debug = True loglevel = 'debug' bind = "0.0.0.0:7001" pidfile = "log/gunicorn.pid" accesslog = "log/access.log" errorlog = "log/debug.log" daemon = True # 启动的进程数 workers = multiprocessing.cpu_count() worker_class = 'gevent' x_forwarded_for_header = 'X

I'm creating a simple flaskapp which I'm going to deploy on heroku, first time deploying a python app on heroku, with that said i'm new to gunicorn. Addtitional notes: Using a virtual environment. Version of flask Flask==0.10.1 gunicorn==19.3.0 Using 'python run.py' works Using 'foreman start' I get the following error 16:35:44 web.1 | started with pid 4047 16:35:44 web.1 | [2015-03-30 16:35:44 +0000] [4047] [INFO] Starting gunicorn 19.3.0 16:35:44 web.1 | [2015-03-30 16:35:44 +0000] [4047] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:5000 (4047) 16:35:44 web.1 | [2015-03-30 16:35:44 +0000] [4047]

gunicorn +nginx+python3 部署（gevent+gevent）--依赖的包 bind = ["0.0.0.0:5010"] workers = 4 backlog = 2048 worker_class = 'gevent' forwarded_allow_ips = "*" keepalive = 5 timeout = 300 worker_connections = 65535 loglevel = "info" access_log_format = '%(h)s %(l)s %(u)s %(t)s "%(r)s" %(s)s %(b)s "%(f)s" "%(a)s"' accesslog = '/root/tv/tv_api/zhijian_tv_api/gunicorn_access.log' errorlog = '/root/tv/tv_api/zhijian_tv_api/gunicorn_error.log' 运行命令----gunicorn -c gunicorn_conf.py manager:app -D ================================================================= nginx.conf

主要参考 Flask + Gunicorn + Nginx 部署 http://www.cnblogs.com/Ray-liang/p/4837850.html python web 部署：nginx + gunicorn + supervisor + flask 部署笔记 http://www.jianshu.com/p/be9dd421fb8d 下面记录下部署的主要过程 1.在服务器中克隆python flask 项目 git clone https://git.oschina.net/caomenglong/SMT.git 2.安装 virtualenv yum install python-setuptools python-devel easy_install virtualenv cd SMT virtualenv venv . venv/bin/activate 进入 venv 虚拟环境成功，接着根据项目依赖，使用pip安装相应的模块。 pip install Flask 安装成功，测试项目能否正常启动。 项目启动成功，virtualenv和flask项目部署ok。 下面安装Gunicorn 提高项目运行性能。 安装Gunicorn pip install gunicorn 安装完成后使用以下命令启动项目 gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:7000

python web 部署 web开发中，各种语言争奇斗艳，web的部署方面，却没有太多的方式。简单而已，大概都是 nginx 做前端代理，中间 webservice 调用程序脚本。大概方式： nginx + webservice + script nginx 不用多说，一个高性能的web服务器。通常用来在前端做反向代理服务器。所谓正向与反向（reverse），只是英文说法翻译。代理服务，简而言之，一个请求经过代理服务器从局域网发出，然后到达互联网上服务器，这个过程的代理为正向代理。如果一个请求，从互联网过来，先进入代理服务器，再由代理服务器转发给局域网的目标服务器，这个时候，代理服务器为反向代理（相对正向而言）。 正向代理：{ 客户端 —》 代理服务器 } —》 服务器 反向代理：客户端 —》 { 代理服务器 —》 服务器 } {} 表示局域网 nginx既可以做正向，也可以做反向。 webservice 的方式同样也有很多方式。常见的有 FastCGI ， WSGI 等。我们采用 gunicorn 为 wsgi容器。python为服务器script，采用 flask 框架。同时采用supervisor管理服务器进程。也就是最终的部署方式为： nginx + gunicorn + flask ++ supervisor 创建一个项目 Vim 1 mkdir myproject

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 OneAPM 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-get update sudo apt-get install python-pip python-dev nginx ##创建虚拟环境 virtualenv 在一个系统中创建不同的 Python 隔离环境，相互之间还不会影响，为了使系统保持干净，遂决定用 virtualenv 跑应用程序，创建一个容易识别的目录，开始安装，再创建项目目录 super，然后激活环境： sudo pip install virtualenv mkdir ~/supervisor && cd ~/supervisor virtualenv super source super/bin/activate ##安装 Flask 框架 好了，现在在虚拟环境里面，开始安装 Flask 框架，flask

Nginx实际上只能处理静态资源请求，那么对于动态请求怎么做呢。这就需要用到Nginx的 upstream 模块对这些请求进行转发，即反向代理。这些接收转发的服务器可以是Apache、Tomcat、IIS等。示意图如下： 现在对一个Python Flask的站点进行反向代理设置，站点的源码存放在 Github 。在本机Min17中目录如下： / +- srv/ +- www/ +- GoLink/ <-- Web App根目录 +- www/ | +- static/ <-- 存放静态资源文件 | +- index.py <-- Python源码 部署方式 由于flask是单进程处理请求的，不像Tornado的异步，同时访问的人数稍微过多，就会出现阻塞的情况，导致Nginx出现502的问题。而Gunicorn可以指定多个工作进程，这样就可以实现并发功能。 Nginx可以作为服务进程直接启动，但Gunicorn还不行。可以使用Supervisor管理Gunicorn进行自启动。 总结一下我们需要用到的服务有： Nginx：高性能Web服务器+负责反向代理； gunicorn：高性能WSGI服务器； gevent：把Python同步代码变成异步协程的库； Supervisor：监控服务进程的工具； 在Linux服务器上可以直接安装上述服务： $ sudo apt-get install

学过PHP的都了解，php的正式环境部署非常简单，改几个文件就OK，用FastCgi方式也是分分钟的事情。相比起来，Python在web应 用上的部署就繁杂的多，主要是工具繁多，主流服务器支持不足，在了解Python的生产环境部署方式之前，先明确一些概念！很重要！ CGI： 　　CGI即通用网关接口(Common Gateway Interface)，是外部应用程序（CGI程序）与Web服务器之间的接口标准，是在CGI程序和Web服务器之间传递信息的规程。CGI规范允许 Web服务器执行外部程序，并将它们的输出发送给Web浏览器，CGI将Web的一组简单的静态超媒体文档变成一个完整的新的交互式媒体。通俗的讲CGI 就像是一座桥，把网页和WEB服务器中的执行程序连接起来，它把HTML接收的指令传递给服务器的执行程序，再把服务器执行程序的结果返还给HTML页。 CGI 的跨平台性能极佳，几乎可以在任何操作系统上实现。 　　CGI方式在遇到连接请求（用户请求）先要创建cgi的子进程，激活一个CGI进程，然后处理请求，处理完后结束这个子进程。这就是fork- and-execute模式。所以用cgi方式的服务器有多少连接请求就会有多少cgi子进程，子进程反复加载是cgi性能低下的主要原因。当用户请求数 量非常多时，会大量挤占系统的资源如内存，CPU时间等，造成效能低下。 CGI脚本工作流程