1. 部署服务

针对应用,python有一套完善的项目部署方案,从打包到环境隔离,再到监控,一应俱全.如果没有特殊需求,完全可以跳过容器直接使用.当然了如果运维希望使用docker这类容器部署以限制各个项目的资源使用量时,得益于zipapp和pip,python也同样简单易于部署.

1.1. 打包与分发

python应用其实并不一定需要打包就可以分发部署,但即便如此python也有多样的打包分发方案,比较主流的有:

• egg
• zipapp
• pyinstaller

我们以一个简单的sanic例子作为要打包的内容,这个例子代码在项目TutorialForPython/python-tool-chain中,其结构为:

testapp\        |--__main__.py        |--app\              |--__init__.py              |--api\                    |--__init__.py                    |--core.py                    |--index.py 

• __main__.py

    from app import main    if __name__ == "__main__":       main() 

• app/__init__.py

    from sanic import Sanic   from .api import restapi    def main():       app = Sanic()       restapi.init_app(app)       app.run() 

• app/api/__init__.py

    from .core import restapi   from .index import * 

• app/api/core.py

    from sanic import Blueprint   from sanic.views import HTTPMethodView    class APIView:       def __init__(self, name='restapi', url_prefix="/api", app=None):           self.restapi = Blueprint(name, url_prefix=url_prefix)           if app:               self.init_app(app)        def register(self, url):           def wrap(clz):               if not issubclass(clz, HTTPMethodView):                   raise AttributeError("must HTTPMethodView's subclass")               self.restapi.add_route(clz.as_view(), url)               return clz           return wrap        def init_app(self, app):           app.blueprint(self.restapi)    restapi = APIView()   __all__ = ["restapi", "APIView"] 

• app/api/index.py

    from sanic.response import json   from sanic.views import HTTPMethodView   from .core import restapi    @restapi.register("/")   class IndexAPI(HTTPMethodView):        async def get(self, request):           result = {               "description": "测试api"           }           return json(result,ensure_ascii=False)    __all__ = ["IndexAPI"] 

1.1.1. 不打包

python实际上在2.5版本就已经支持直接执行内含__main__.py的文件夹了,实际上后面的zipapp和egg都是由这个特性来的.因此直接拿这个文件夹发布也是可以的.

执行:

python testapp 

1.1.2. zipapp打包

python3.5提供了一种打包分发的方式--zipapp(PEP 441).它可以将写好的项目打包成.pyz文件,这样就可以简单的将项目四处分发了.注意,这种方式最好是打包纯python代码,这样不容易因为平台不同而出现无法使用的情况.如果有c扩展,那么最好单独抽出来写成模块利用pip单独安装.

.pyz文件并不能独立运行,依然依赖python环境.因此如果不用docker打包的话最好使用虚拟环境让项目在虚拟环境中运行.

zipapp的用法如下:

python -m zipapp myapp -m "myapp:main" 

myapp是一个项目文件夹,并非模块,我们使用-m指定使用其中的哪个模块的哪个方法作为入口

同时也可以使用-p指定一个字符串作为Shebang

python -m zipapp myapp -m "myapp:main" -p "/user/bin/env python3" 

zipapp本质是一个用zip打包项目的工具,它的定位其实是简化版jar.一个打包好的二进制文件远比文件夹好分发使用.这也是go语言的核心竞争力之一.现在python有了这样一个工具,虽然使用起来还是要配合虚拟机和pip包管理工具,但已经很够用了.

对上面的项目打包可以如下:

python -m zipapp testapp 

执行:

  from app import main    if __name__ == "__main__":       main() 0

1.1.3. egg打包

egg本质上也还是一个zip包,但要打包为egg需要写一个setup.py

• testapp/setup.py

    from app import main    if __name__ == "__main__":       main() 1

然后执行命令python setup.py bdist_egg就可以打包一个egg文件,默认位置在testapp/dist/testapp-<version>-py<pyversion>.egg

执行:

  from app import main    if __name__ == "__main__":       main() 2

1.1.4. pyinstaller

上面3种方式都需要依赖环境,当运行环境中有依赖没有安装或者由依赖冲突就无法执行,这就需要使用后面提到的'虚拟环境'.另一个跨平台的打包工具pyinstaller可以将环境一并打包到一起,但它并不能交叉编译所以需要每个平台打包一次然后分发,这也已经是很方便了.

针对上面这个项目我们在testapp文件夹下使用如下命令:

  from app import main    if __name__ == "__main__":       main() 3

其中-c是编译为命令行工具,-F是编译为单文件,--name用于指定编译完成后的可执行文件名,最后一个参数则是指定入口文件.

pyinstaller会递归的寻找依赖,并将依赖包括python环境一并打包,编译出一个单独的可执行文件,默认在testapp/dist/testapp.

执行:

  from app import main    if __name__ == "__main__":       main() 4

1.2. 使用虚拟环境部署

项目部署运行时不可能通过常规手段激活虚拟环境.而事实上也不需要,其实要使用虚拟环境只要指定好用虚拟环境的python解释器运行项目了.比如有个虚拟环境建在~/VENV文件夹.那么就可以直接使用这个文件夹下的python解释器直接使用.

~/VENV/bin/python myapp.pyz

1.3. *批量部署

python的运维神器fabric,用它可以实现对远程服务器的批量部署操作

一些使用方法和心得可以看我的博客

1.4. *服务监控

python的另一运维神器supervisor,配合cesi可以很好的监控管理项目进程.具体的可以看我的这篇博文

  from app import main    if __name__ == "__main__":       main() 5