flask項目部署到生產環境的方案

背景

使用Python+flask編寫的一個小項目，在本地開發完畢後，須要部署到測試服務器上，這時候犯難了，由於以前沒部署過這塊東西，因此各類百度，總算是部署成功了，也對這個項目進行了jenkins持續部署，這塊之後有時間我會單獨說一下

 

涉及的三方庫

1 pip install gunicorn

 

supervisor配置文件

由於我服務器安裝了寶塔面板，因此使用了寶塔裏面的supervisor插件來管理進程，涉及到須要新增一個supervisor的配置文件，這裏貼一下個人配置

1 [program:xxx-server] # 項目名稱
2 command=/usr/local/python3/bin/gunicorn -c gun.py manage:app # 前面是gunicorn的絕對路徑，後面的gun.py是gunicorn的配置文件， manage是你的flask項目啓動文件名稱
3 directory=/www/xxx-server # flask項目存放路徑
4 autorestart=true
5 stdout_logfile=/www/server/log/mock-server.out.log # 日誌
6 redirect_stderr=true
7 user=root
8 priority=999

 

gun.py文件

上面提到了gun.py這個配置文件，我下面貼一下個人配置文件

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding: utf-8 -*-
 3 # @Time    : 2019/11/19 14:24
 4 # @Author  : Weiqiang.long
 5 # @Site    :
 6 # @File    : gun.py
 7 # @Software: PyCharm
 8 # @Description:
 9 # import requests
10 import os
11 import platform
12 import gevent.monkey
13 import multiprocessing
14 
15 
16 gevent.monkey.patch_all()
17 debug = True
18 loglevel = 'deubg'
19 # 服務地址（adderes:port）
20 bind = '0.0.0.0:8090'
21 
22 
23 if platform.system() == 'Windows':
24     # win機器路徑
25     log_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'log')
26 else:
27     # 服務器路徑
28     log_path = '/log'
29 
30 
31 # print(log_path)
32 pidfile = log_path + '/gunicorn.pid'
33 logfile = log_path + '/debug.log'
34 
35 
36 # 啓動的進程數（獲取服務器的cpu核心數*2+1）
37 workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 +1
38 worker_class = 'gunicorn.workers.ggevent.GeventWorker'
39 
40 
41 threads = 20
42 preload_app = True
43 reload = True
44 
45 
46 x_forwarded_for_header = 'X-FORWARDED-FOR'

 

supervisor啓動項目

 1 # 啓動全部服務
 2 sudo supervisorctl start all
 3 
 4 
 5 # 啓動單個服務
 6 sudo supervisorctl start 服務名稱
 7 
 8 
 9 # 中止全部服務
10 sudo supervisorctl stop all
11 
12 
13 # 重啓全部服務
14 sudo supervisorctl restart all

 

 

參考來源：

http://www.javashuo.com/article/p-xkkitexk-gk.html

 

https://www.jianshu.com/p/fecf15ad0c9a