Bagaimana anda menggunakan aplikasi web python untuk pengeluaran? Apa itu Gunicorn dan UWSGI?

Artikel membincangkan penggunaan aplikasi web Python untuk pengeluaran menggunakan Gunicorn dan UWSGI, yang memberi tumpuan kepada pengoptimuman skalabilitas dan prestasi.

Bagaimana anda menggunakan aplikasi web python untuk pengeluaran? Apa itu Gunicorn dan UWSGI?

Menggunakan aplikasi web Python untuk pengeluaran melibatkan beberapa langkah untuk memastikan kebolehpercayaan, skalabiliti, dan prestasi. Proses biasanya merangkumi langkah -langkah berikut:

1. Penyediaan Kod : Pastikan kod anda siap untuk pengeluaran. Ini termasuk mengeluarkan kod debug, menyediakan pembolehubah persekitaran, dan memastikan kebergantungan yang betul disenaraikan dalam fail keperluan anda.
2. Persediaan Persekitaran : Sediakan persekitaran pengeluaran. Ini sering melibatkan penggunaan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan aplikasi anda.
3. Konfigurasi Pelayan Web : Konfigurasikan pelayan web seperti Nginx atau Apache untuk mengendalikan permintaan HTTP yang masuk. Pelayan ini boleh bertindak sebagai proksi terbalik untuk memajukan permintaan ke aplikasi Python anda.
4. Pelayan Aplikasi : Gunakan pelayan aplikasi untuk menjalankan aplikasi Python anda. Di sinilah Gunicorn dan Uwsgi bermain.

Gunicorn (Green Unicorn) adalah pelayan WSGI Pure-Python untuk UNIX. Ia direka untuk menjadi ringan, cepat, dan mudah digunakan. Gunicorn boleh mengendalikan pelbagai pekerja untuk memberi permintaan secara serentak, menjadikannya sesuai untuk persekitaran pengeluaran. Ia sering digunakan bersempena dengan nginx sebagai proksi terbalik.

UWSGI adalah pelayan aplikasi lain yang melaksanakan spesifikasi WSGI. Ia terkenal dengan prestasi dan fleksibiliti yang tinggi. UWSGI boleh mengendalikan pelbagai protokol dan boleh digunakan dengan NGINX atau pelayan web lain. Ia juga menyokong ciri -ciri seperti pengurusan proses, pembalakan, dan pemantauan.

Kedua -dua Gunicorn dan UWSGI adalah pilihan popular untuk menggunakan aplikasi web Python kerana mereka boleh mengendalikan antara muka WSGI, yang merupakan standard untuk aplikasi web Python.

Apakah amalan terbaik untuk mengukur aplikasi web python dalam persekitaran pengeluaran?

Aplikasi Web Python Skala dalam persekitaran pengeluaran melibatkan beberapa amalan terbaik untuk memastikan aplikasi anda dapat mengendalikan peningkatan beban dan lalu lintas. Berikut adalah beberapa amalan utama:

1. Beban mengimbangi : Gunakan pengimbang beban seperti nginx atau haproxy untuk mengedarkan lalu lintas masuk ke beberapa pelayan aplikasi. Ini membantu secara merata mengedarkan beban dan menghalang mana -mana pelayan tunggal daripada menjadi hambatan.
2. Skala mendatar : Tambah lebih banyak pelayan ke infrastruktur anda untuk mengendalikan peningkatan beban. Ini boleh dicapai melalui bekas (contohnya, Docker) dan alat orkestrasi (contohnya, Kubernetes).
3. Caching : Melaksanakan mekanisme caching untuk mengurangkan beban pada pelayan aplikasi anda. Gunakan alat seperti redis atau memcached ke cache yang sering diakses data.
4. Pengoptimuman Pangkalan Data : Mengoptimumkan pertanyaan pangkalan data anda dan pertimbangkan untuk menggunakan replika baca untuk mengedarkan operasi membaca di pelbagai contoh pangkalan data.
5. Pemprosesan Asynchronous : Gunakan giliran tugas tak segerak seperti saderi untuk memakan tugas yang memakan masa dari aplikasi web anda, yang membolehkannya mengendalikan lebih banyak permintaan.
6. Pemantauan dan Pembalakan : Melaksanakan pemantauan dan pembalakan yang komprehensif untuk mengenal pasti kesesakan dan isu -isu prestasi. Alat seperti Prometheus dan Grafana dapat membantu dalam hal ini.
7. Pengoptimuman Kod : Secara kerap mengkaji dan mengoptimumkan kod anda untuk meningkatkan prestasi. Gunakan alat profil untuk mengenal pasti bahagian perlahan aplikasi anda.
8. Rangkaian Penghantaran Kandungan (CDN) : Gunakan CDN untuk melayani aset statik lebih dekat kepada pengguna, mengurangkan beban pada pelayan aplikasi anda.

Bagaimanakah Gunicorn dan UWSGI berbeza dalam mengendalikan permintaan serentak dalam aplikasi web Python?

Gunicorn dan UWSGI mengendalikan permintaan serentak secara berbeza, yang boleh memberi kesan kepada prestasi dan skalabilitas aplikasi web Python anda.

Gunicorn menggunakan model pekerja pra-Fork secara lalai. Ini bermakna ia bermula pelbagai proses pekerja, masing -masing boleh mengendalikan satu permintaan pada satu masa. Gunicorn juga boleh menggunakan pekerja asynchronous (seperti Gevent atau Eventlet) untuk mengendalikan pelbagai permintaan serentak dalam proses pekerja tunggal. Walau bagaimanapun, pekerja segerak lalai lebih biasa digunakan kerana kesederhanaan dan kestabilannya.

Sebaliknya, UWSGI menawarkan lebih banyak fleksibiliti dalam mengendalikan permintaan serentak. Ia menyokong pelbagai jenis pekerja, termasuk pekerja prefork, berulir, dan tidak segerak. Pekerja asynchronous UWSGI boleh mengendalikan pelbagai permintaan serentak dalam satu proses, yang boleh membawa kepada prestasi yang lebih baik di bawah beban tinggi. Di samping itu, UWSGI menyokong coroutine, yang dapat meningkatkan lagi keserasian.

Ringkasnya, sementara kedua -dua Gunicorn dan UWSGI boleh mengendalikan permintaan serentak, UWSGI menawarkan lebih banyak pilihan dan fleksibiliti, yang boleh memberi manfaat dalam senario tertentu. Walau bagaimanapun, kesederhanaan Gunicorn dan kemudahan penggunaan menjadikannya pilihan yang popular untuk banyak aplikasi.

Apakah pilihan konfigurasi untuk mengoptimumkan prestasi Gunicorn atau UWSGI dalam persediaan pengeluaran?

Mengoptimumkan prestasi Gunicorn atau UWSGI dalam persediaan pengeluaran melibatkan penalaan pelbagai pilihan konfigurasi. Berikut adalah beberapa pilihan konfigurasi utama untuk kedua -duanya:

Gunicorn:

1. Bilangan pekerja : Bilangan proses pekerja boleh ditetapkan menggunakan pilihan --workers . Peraturan umum adalah untuk menetapkan ini kepada (2 x $num_cores) 1 .

    <code class="bash">gunicorn --workers 5 myapp:app</code>

   Salin selepas log masuk

2. Kelas Pekerja : Pilih kelas pekerja yang sesuai berdasarkan keperluan aplikasi anda. Lalai adalah sync , tetapi anda boleh menggunakan eventlet atau gevent untuk pengendalian asynchronous.

    <code class="bash">gunicorn --worker-class eventlet myapp:app</code>

   Salin selepas log masuk

3. Timeout : Tetapkan masa tamat untuk pekerja menggunakan pilihan --timeout . Ini membantu dalam menguruskan permintaan jangka panjang.

    <code class="bash">gunicorn --timeout 30 myapp:app</code>

   Salin selepas log masuk

4. Pembalakan : Konfigurasikan pembalakan untuk memantau prestasi dan kesihatan aplikasi anda.

    <code class="bash">gunicorn --log-file /var/log/gunicorn.log myapp:app</code>

   Salin selepas log masuk

uwsgi:

1. Bilangan pekerja : Tetapkan bilangan pekerja menggunakan pilihan workers . Sama seperti Gunicorn, peraturan biasa ialah (2 x $num_cores) 1 .

    <code class="ini">[uwsgi] workers = 5</code>

   Salin selepas log masuk

2. Jenis Pekerja : Pilih jenis pekerja yang sesuai. Pilihan termasuk prefork , threaded , dan async .

    <code class="ini">[uwsgi] master = true processes = 4 threads = 2</code>

   Salin selepas log masuk

3. Saiz penampan : Laraskan saiz penampan untuk mengendalikan permintaan atau respons yang lebih besar.

    <code class="ini">[uwsgi] buffer-size = 32768</code>

   Salin selepas log masuk

4. Harakiri : Tetapkan masa tamat untuk pekerja menggunakan pilihan harakiri untuk menguruskan permintaan jangka panjang.

    <code class="ini">[uwsgi] harakiri = 30</code>

   Salin selepas log masuk

5. Pembalakan : Konfigurasikan pembalakan untuk memantau prestasi dan kesihatan aplikasi anda.

    <code class="ini">[uwsgi] logto = /var/log/uwsgi.log</code>

   Salin selepas log masuk

Dengan berhati -hati menala pilihan konfigurasi ini, anda dapat meningkatkan prestasi dan skalabilitas aplikasi Web Python anda dalam persekitaran pengeluaran.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana anda menggunakan aplikasi web python untuk pengeluaran? Apa itu Gunicorn dan UWSGI?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!