flask作为一款轻量级web框架，具有诸多优点。我喜欢它的原因是它具有高度的可扩展性，广泛的各类插件，丰富的开发文档。在开发调试过程中，我们往往会简单的使用flask自带的web服务器。但是在实际的生产环境中，flask自带的web服务器很难满足需求。
所以，在生产环境中，部署flask应该用什么呢？这首先就不得不说WSGI了。
WSGI
WSGI(python web server gateway interface)，python web服务器网关接口。它是python语言定义的web服务器和web应用程序之间的一种简单通用的接口。WSGI可以分为两个部分：一个是服务器或者说是网关，另一个可以成为web应用或者说是应用框架。在处理来自前端的请求是，服务器会为应用程序提供环境上下文及一个回调函数。在应用程序完成请求之后，将先前的回调函数结果返回给前端。因此，对于flask而言，这里的WSGI可以起到的功能：
- 重写环境变量，根据目标url将请求消息路由到对应的应用对象；
- 允许在一个进程中运行多个web应用程序或者框架；
- 可以起到负载均衡远端请求的作用；
- 对请求或者返回内容进行处理。
因此，只要遵照WSGI协议的web应用都可以部署在对应的webserver之后。或者说WSGI之于python，就如同Fastcgi之于php。
独立的WSGI容器
如果同时有好几个东西在面前，能够实现的功能类似，我肯定会选择更容易操作的。在flask部署这件事情上，我会选择一些独立的WSGI容器来部署flask。
gunicorn
gunicorn是一个unix用的WSGI HTTP服务器。它是从ruby的unicorn项目中移植过来的。它基于”pre-fork worker”模型，会预先开启大量进程，等待并处理接收到的请求，每个单独进程可以同时处理它们各自接到的请求，避免进程启动和销毁的开销。但是gunicorn是基于阻塞式的io，并发能力稍弱。如果要想用它来部署flask应用相当简便。
- 第一步，要通过pip安装gunicorn，
pip install gunicorn - 在安装完成之后，通过命令：
gunicorn -w 4 -b 127.0.0.1:4000 run:app就可以将所要启动的flask应用程序启动。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | → gunicorn - w 4 - b 127.0.0.1 : 4000 run : app [ 2016 - 12 - 12 21 : 44 : 16 + 0800 ] [ 81837 ] [ INFO ] Starting gunicorn 19.6.0 [ 2016 - 12 - 12 21 : 44 : 16 + 0800 ] [ 81837 ] [ INFO ] Listening at : http : / / 127.0.0.1 : 4000 ( 81837 ) [ 2016 - 12 - 12 21 : 44 : 16 + 0800 ] [ 81837 ] [ INFO ] Using worker : sync [ 2016 - 12 - 12 21 : 44 : 16 + 0800 ] [ 81840 ] [ INFO ] Booting worker with pid : 81840 [ 2016 - 12 - 12 21 : 44 : 16 + 0800 ] [ 81841 ] [ INFO ] Booting worker with pid : 81841 [ 2016 - 12 - 12 21 : 44 : 16 + 0800 ] [ 81842 ] [ INFO ] Booting worker with pid : 81842 [ 2016 - 12 - 12 21 : 44 : 16 + 0800 ] [ 81843 ] [ INFO ] Booting worker with pid : 81843 |
其中-w指的是预定义的工作进程数，-b指的是要绑定的ip和端口，run是flask的启动python文件，app则是flask应用程序实例。比如说，我的run.py文件中是这样的
1 2 3 4 | app = Flask ( __name__ ) if __name__ == '__main__' : app . run ( debug = True , host = '0.0.0.0' , port = 4000 ) |
Tornado
Tornado，它是一款开源的可伸缩、非阻塞式的web服务器和工具集。在高并发的应用场景中有不错的效果。同样，要想通过Tornado来部署flask也是很简便的：
- 第一步，通过pip安装
pip install tornado - 第二部，在你的flask启动文件夹中新建py文件，然后输入这些内容，在启动的时候通过这个新建的文件启动即可
1 2 3 4 5 6 7 8 | from tornado . wsgi import WSGIContainer from tornado . httpserver import HTTPServer from tornado . ioloop import IOLoop from run import app http_server = HTTPServer ( WSGIContainer ( app ) ) http_server . listen ( 4000 ) IOLoop . instance ( ) . start ( ) |
Gevent
Gevent是一个基于协同程序的python库，与tornado的部署方式类似，通过gevent部署flask也是十分的便利：
from gevent.wsgi import WSGIServer
from run import app
http_server = WSGIServer(('', 4000), app)
http_server.serve_forever()
nginx http代理
单纯依靠上述的这些wsgi容器在生产环境中还是不够的，往往还要在这些容器前边在部署一个nginx做http转发。nginx可以起到负载均衡、流量控制、日志管理等等更加精细的工作。对nginx的配置文件做简单的修改即可完成
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | server { listen 80 ; server _name _ ; access_log / var / log / nginx / access . log ; error_log / var / log / nginx / error . log ; location / { proxy_pass http : / / 127.0.0.1 : 4000 / ; proxy_redirect off ; proxy_set_header Host $ host ; proxy_set _header X - Real - IP $ remote_addr ; proxy_set _header X - Forwarded - For $ proxy_add_x_forwarded_for ; } } |
其他的部署方式
当然，除了通过上述几个wsgi容器来简单的部署flask以外，还有其他几种方式也可以选择：mod_wsgi、uwsgi、fastcgi、cgi。
进程管理工具supervisor
最近在找flask生产环境部署相关的内容，无意间碰到一个神器：supervisord。
它是一个使用python编写的进程管理工具，可以很方便的开启、关闭或者重启进程。当你的主机不小心挂掉的时候，通过配制好的supervisord可以很方便的重启服务而不用一行一行敲命令。要想使用supervisord，只需要这几步：
- 第一步，当然还是安装：
sudo pip install supervisor - 安装完成之后，主要的任务就是要完成配置文件：
echo_supervisord_conf > /path/to/supervisord.conf，先将supervisord的相关配置导出到指定路径以供修改； - 下面主要修改我们比较关注的部分：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | < br / > [ program : usercenter ] directory = / home / leon / projects / usercenter ; 程序的启动目录 command = gunicorn - c gunicorn . py wsgi : app ; 启动命令，可以看出与手动在命令行启动的命令是一样的 autostart = true ; 在 supervisord 启动的时候也自动启动 startsecs = 5 ; 启动 5 秒后没有异常退出，就当作已经正常启动了 autorestart = true ; 程序异常退出后自动重启 startretries = 3 ; 启动失败自动重试次数，默认是 3 user = leon ; 用哪个用户启动 redirect_stderr = true ; 把 stderr 重定向到 stdout，默认 false stdout_logfile_maxbytes = 20MB ; stdout 日志文件大小，默认 50MB stdout_logfile_backups = 20 ; stdout 日志文件备份数 ; stdout 日志文件，需要注意当指定目录不存在时无法正常启动，所以需要手动创建目录（ supervisord 会自动创建日志文件） stdout_logfile = / data / logs / usercenter_stdout . log |
按照上边的内容，完成修改之后，比如说我的这个：
1 2 3 4 5 | [ program : flask ] command = python . / app / main / run . py [ program : getmsg ] command = python . / app / dataCollector / Collector / rocket . py |
进入对应的目录，键入supervisord -c manage.conf就可以了
- 接下来通过supervisorctl就可以查看当前进程运行的状态，启动或者关闭指定进程了：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | → supervisorctl - c manage . conf flask RUNNING pid 79541 , uptime 4 : 43 : 15 getmsg STOPPED Dec 12 07 : 17 PM supervisor > stop flask flask : stopped supervisor > status flask STOPPED Dec 12 09 : 43 PM getmsg STOPPED Dec 12 07 : 17 PM |
crontab在python虚拟环境中的使用
使用python开发的同学往往会使用virtualenv来使自己的开发环境纯净不受干扰，我在使用过程中需要将一个python脚本通过crontab定期执行。在编写了对应的crontab配置文件之后，并没有按照预想的方式来。
1 2 | 0 , 15 , 30 , 45 * * * * python / home / eclipse / git / env / DouyuFan / app / dataCollector / Collector / allRooms . py |
感觉明明没有问题，可脚本为什么不执行呢，思考一下，由于是在虚拟环境中运行，直接通过python+脚本文件的方式，使用的python解译器是系统中的python而不是虚拟环境中的那个。所以上边的crontab配置改成这样就可以顺利运行了：
1 2 | 0 , 15 , 30 , 45 * * * * / home / eclipse / git / env / bin / python / home / eclipse / git / env / DouyuFan / app / dataCollector / Collector / allRooms . py |
关于python学习相关的想法
由于自己缺乏在实际生产环境中的工作经验，这方面知识有很大一部分欠缺。只能通过自己慢慢摸索。另外，看了前几天刚买的python cookbook之后，感觉像是进入了python的新世界，有很多方法和内容都是之前没有尝试过的，未来要走的路还有很长，加油！