pythonapplication(如何创建部署WSGI类型的Python应用)

1.如何创建部署WSGI类型的Python应用

1.因为这是部署Python开发环境,所以安装pip可以简化一些软件的安装过程。

(PIP对应Lua的luarocks)sudo apt-get install python-pip安装三个Python框架sudo pip install flasksudo pip install django==1.5.1sudo pip install tornado==3.1.12.安装Gunicorn,这是运行Python的WSGI HTTP服务。sudo pip install gunicorn3.Virtualenv, 安装这个是因为,在部署Django的时候,使用了不同的版本。

sudo pip install virtualenv第二部分:创建部署应用。1.创建一个WSGI类型的Tornado应用。

import tornado.webimport tornado.wsgiclass MainHandler(tornado.web.RequestHandler):def get(self):self.write("My source code in the MoPaas server by python Tornado!")settings = {"debug" : True,"static_path": "static",}#####urls = [(r"/", MainHandler),]app = tornado.wsgi.WSGIApplication(urls, **settings)启动这个服务:gunicorn -w 4 torapp:app -b 0.0.0.0:88882.创建一个Flask应用。from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route("/")def hello():return "My source code in the MoPaas server by python Tornado!"if __name__ == "__main__":app.run()启动这个服务:gunicorn -w 4 server:app -b 0.0.0.0:88883.创建Django应用。

Django是一个比较大的WEB应用,创建各部署的过程,稍微复杂一些。创建工程 django-admin.py startproject hotdoc创建应用python manage.py startapp verp创建数据库表python manage.py syncdb启动工程gunicorn hotdoc.wsgi:application -b 0.0.0.0:8888需要在修改工程目录下的settings.py在INSTALLED_APPS中加入, verup和gunicorn:INSTALLED_APPS = ('django.contrib.admin','django.contrib.auth','django.contrib.contenttypes','django.contrib.sessions','django.contrib.messages','django.contrib.staticfiles','verup','gunicorn'以上,本地开发环境是没问题的。

这些步骤也可以用virtualenv新创建一个虚拟环境完成,本地创建virtualenv可以目前在WEB IDE上没有测试通过,理论上说,如果coding的WEB IDE是基于Docker的,virtualevn也应该好用。mkdir ~/environments/virtualenv ~/environments/tutorial/cd ~/environments/tutorial/binsource bin/activate目前的Paas平台上的Python服务就是WSGI形式的应用,比如SAE和Mopaas,不同的是,在SAE上有些现成的例子。

Mopaas需要自己从头写,这三个例子在Mopaas生产环境下都运行测试通过。在coding.net的WEB IDE也可成功运行。

2.python apply可以有两个函数吗

没有太理解你说的凉饿函数的意思,在这里我说下这个函数的基本用法

函数格式为:apply(func,*args,**kwargs)

用途:当一个函数的参数存在于一个元组或者一个字典中时,用来间接的调用这个函数,并肩元组或者字典中的参数按照顺序传递给参数

解析:args是一个包含按照函数所需参数传递的位置参数的一个元组,是不是很拗口,意思就是,假如A函数的函数位置为 A(a=1,b=2),那么这个元组中就必须严格按照这个参数的位置顺序进行传递(a=3,b=4),而不能是(b=4,a=3)这样的顺序

kwargs是一个包含关键字参数的字典,而其中args如果不传递,kwargs需要传递,则必须在args的位置留空

apply的返回值就是函数func函数的返回值

pythonapplication

3.Python的主要应用领域有哪些

python主要应用领域:

1、云计算:

PYTHON语言算是云计算最火的语言, 典型应用OpenStack。

2、WEB前端开发

python相比php\ruby的模块化设计,非常便于功能扩展;多年来形成了大量优秀的web开发框架,并且在不断迭代;如目前优秀的全栈的django、框架flask,都继承了python简单、明确的风格,开发效率高、易维护,与自动化运维结合性好。

python已经成为自动化运维平台领域的事实标准;众多大型网站均为Python开发,Youtube, Dropbox, 豆瓣。

3、人工智能应用

基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持,目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。

甚至微软的CNTK(认知工具包)也完全支持Python,而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。

4、系统运维工程项目

Python在与操作系统结合以及管理中非常密切,目前所有linux发行版中都带有python,且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用,例如目前主流的自动化配置管理工具:SaltStackAnsible(目前是RedHat的)。

目前在几乎所有互联网公司,自动化运维的标配就是python+Django/flask,另外,在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的,所以Python是所有运维人员的必备技能。

5、金融理财分析

量化交易,金融分析,在金融工程领域,Python语言不但在用,且用的最多,而且重要性逐年提高。原因:作为动态语言的Python,语言结构清晰简单,库丰富,成熟稳定,科学计算和统计分析都很牛逼,生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。

5、大数据分析

Python语言相对于其它解释性语言最大的特点是其庞大而活跃的科学计算生态,在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库(python数据分析栈:Numpy Pandas )

并且还形成了自己独特的面向科学计算的Python发行版Anaconda,而且这几年一直在快速进化和完善,对传统的数据分析语言如R MATLAB SAS Stata形成了非常强的替代性。

参考资料:百度百科_Python

4.如何使用 python3+urllib 发送一个 application/json 的请求

head = {

'Accept': '*/*',

'Host': '',

'Connection': 'keep-alive',

'Content-Length': '245',

'Origin': '',

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome'

'/51.0.2704.103 Safari/537.36',

'Content-Type': 'application/json',

'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',

'Referer': '',

'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',

'Accept-Encoding': 'gzip, deflate'

}

cookie = cookiejar.CookieJar()

handler = urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie)

opener = urllib.request.build_opener(handler)

opener.addheader(head)

# 其他为了获取 cookie 的各种请求。

..

..

..

parsed_request_data = json.dumps(self.hotel_search_request_data).encode()

response = openner.open(self.hotel_search_url, parsed_request_data)

pythonapplication

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