对于werkzeug本质是socket服务端,其用于接收http请求并对请求进行预处理,然后触发flask框架,开发人员基于flask框架提供的功能对请求进行相应的处理,并返回给客户,如果返回给用户复杂的内容时,需要借助jinja2模板来实现对模板的处理,即:将模板和数据进行渲染,将渲染后的字符串返回给用户的浏览器 “微
在部署前进行充分的测试:确保应用在容器环境中的稳定性和性能。 遵循十二因子应用原则:确保应用的可移植性和可扩展性。 通过遵循上述最佳实践,你可以更有效地使用Docker容器化技术部署Flask和Django应用,实现应用的快速部署、易于维护和跨平台运行。
Flask源码分析一:服务启动 Flask路由内部实现原理 部署方案 在开发时,我们使用flask run命令启动的开发服务器是werkzeug提供的,但是这种方式目的是为了开发,不能很好的扩展,不适合生产部署。生产部署,我们需要一个更强健,性能更高的WSGI服务器(关于WSGI,可参考WSGI到底是什么),常用的服务器有:uWSGI、Gunicorn等,本文以u...
删除容器(-f : force 强制删除,能删除处于运行状态的容器):docker container rm -f containerID 查看所有容器的容器ID:docker container ls -a -q 删除所有容器:docker contianer rm $(docker container ls -a -q) 在交互式容器中退出,退出启动容器: Ctrl + d 在交互式容器中退出,但是不退出启动容器:先按...
我之前部署Flask的网站一直都用的virtualenv,现在既然切到云服务器,就干脆换成用Docker了,隔离化程度更高,我也可以用现在最新版本的Python了。博客系统可拆分为三个部分: Flask应用,负责处理请求,是系统的核心 数据库 Nginx服务器 三个部分分别独立为一个容器。从一个全新的云服务器开始(以UbuntuServer 16.04.1为...
简介:centos 启动停止docker,并部署 flask 容器化应用 #安装dockeryum install docker -y 在服务器上为容器开放一些端口 博主开放了 60001-60900 -p表示绑定端口 , -d 表示 后台运行 docker pull nginxdocker run -p 60001:80 -d nginx 部署成功 下边让我们在本地运行一个docker服务放在服务器上吧 ...
上一节我们已经学会了如何用flask api部署一个机器学习应用(厉建扬:机器学习工程 - 使用Flask API部署模型),这一节进一步学习如何将这个flask应用容器化。容器化的好处是为了获得可移植的机器学习环境,这使得在集群上以一致的方式成功复现开发训练设置变得更容易,同时容器化也能加速开发部署流程。
3. Elasticsearch 容器 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docker.html 由于我们的代码中使用了ik分词器,所以需要在 Elasticsearch 官方提供的镜像中先安装ik,再保存为修改后的镜像: # 1. 启动容器[root@CentOS www]# docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.0.0...
FLASK_RUN_HOST=0.0.0.0 部署 一切配置完毕后,在docker-compose.yml所在目录下输入如下命令就可以启动整个应用了: docker-compose up -d 一切顺利的话服务应该全部起来了,这时通过如下命令就能查看各个容器的状态了: docker-compose ps 测试 确认一切OK以后,我们就可以访问我们的web网页,通过触发几个异步任务来测试一...
容器,例如Docker允许开发人员在单个操作系统上隔离和运行多个应用程序,而不是为服务器上的每个应用程序专用一个虚拟机。使用容器更轻量级,可以降低成本、更好地使用资源和发挥更高的性能。 本文将使用Flask开发一个简单的Python web应用程序,并为“容器化”做好准备。然后创建一个Docker镜像,并将其部署到测试和生产环境...