下面是supervisor、gunicorn以及nginx的配置 2.1、supervisor_gunicorn.conf [program:gunicorn_demo] process_name=%(program_name)s numprocs=1priority=901directory= /opt/gunicorn_demo/command= /opt/virtualenv/bin/python /opt/virtualenv/bin/gunicorn -c gunicorn_demo.py gunicorn_demo:app autostart=truestartse...
在Flask应用目录下创建一个gunicorn.conf.py文件,用于配置Gunicorn。 导航到应用目录: 通过命令行进入该目录 cd /www/wwwroot/182.92.205.23_1994/houduan 创建并编辑 gunicorn.conf.py 文件 使用喜欢的文本编辑器(如vi,nano或其他)创建并编辑配置文件。例如,使用vi: vi gunicorn.conf.py 然后,在编辑器中输入或粘...
3. 启动gunicorn gunicorn -c gunicorn.conf.py main:app
flask 自带的 web服务器稳定性较差,只能用于测试。最近做的 web 项目,每次启动,需要敲一堆参数文件,今天学习了官方文档里关于配置的说明,记录一下。 创建一个 gunicorn.conf 文件, 内容如下: 代码语言:javascript 复制 # gunicorn.conf # 并行工作进程数,默认1workers=1# 指定每个进程的线程数, 默认1threads=1#...
为了更好地控制Gunicorn的行为,我们可以创建一个配置文件。在项目的根目录下创建一个名为gunicorn.conf.py的文件,并添加以下内容: # gunicorn.conf.pybind='127.0.0.1:8000'# 绑定的IP地址和端口workers=4# 工作进程数errorlog='/path/to/error.log'# 错误日志文件的路径accesslog='/path/to/access.log'# 访...
然后,创建一个名为 gunicorn_conf.py 的文件,用于配置 Gunicorn: from gunicorn.app.base import BaseApplication from gunicorn import conf from app import app class GunicornApplication(BaseApplication): def __init__(self, app, options=None): self.options = options or {} self.application = app ...
gunicorn -c gunicorn.conf.py app:app 其他可能用到的配置项 importloggingimportlogging.handlersimportosimportmultiprocessingimportgevent.monkey gevent.monkey.patch_all()bind='0.0.0.0:8080'# 绑定的ip已经端口号chdir='/home/flaskProject'# gunicorn要切换到的目的工作目录timeout=60# 超时worker_class='gevent...
# gunicorn.conf.py bind = '0.0.0.0:8000' workers = 4 app_module = 'your_app:app' 启动Gunicorn:在命令行中执行以下命令来启动Gunicorn: 代码语言:txt 复制 gunicorn -c gunicorn.conf.py your_app:app 这将使用指定的配置文件来运行你的瓶子应用程序。
如下:gunicorn -c gunicorn.conf.py --name=test_app manage:app指定进程的名称是 test_app。 1.5 客户端地址(server socket) 命令行-b ADDRESS或者--bind ADDRESS 默认的IP和端口号是 127.0.0.1:8000 bind 配置主要用于指定应用绑定的IP和端口号。
gunicorn -c gunicorn.conf app:app 例如: # gunicorn.conf # coding:utf-8 import multiprocessing # 并行工作进程数, int,cpu数量*2+1 推荐进程数 workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1 # 指定每个进程开启的线程数 threads = 3 # 绑定的ip与端口 ...