基于Python的Web服务器系列相关文章编写如下:
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文章目录
- 1、简介
- 2、虚拟环境virtualenv
- 2.1 virtualenv
- 2.2 virtualenvwrapper
- 3、更换WSGI容器
- 3.1 waitress
- 3.2 gevent
- 3.3 Gunicorn
- 3.4 uWsgi
- 3.5 Twisted Web
- 3.6 Tornado+nginx
- 3.7 apache+mod_wsgi
- 4、打包工具PyInstaller
- 4.1 requirements.txt
- 4.2 安装
- 4.3 参数
- 4.4 示例
- 5、注册Windows服务
- 5.1 pyinstaller + nssm
- 5.2 pywin32
- 6、whl文件制作
- 6.1 安装
- 6.2 示例
- 结语
1、简介
Web 程序通常有两种部署方式:传统部署和云部署。传统部署指的是在使用物理主机或虚拟主机上部署程序,你通常需要在一个 Linux 系统上完成所有的部署操作;云部署则是使用其他公司提供的云平台,这些平台为你设置好了底层服务,包括 Web 服务器、数据库等等,你只需要上传代码并进行一些简单设置即可完成部署。
2、虚拟环境virtualenv
2.1 virtualenv
- 安装virtualenv:
pip install virtualenv
创建一个虚拟环境,暂且取名为 new_env:
virtualenv new_env
在 Windows 系统上面使用 virtualenv:
首先进入到虚拟环境目录中的 Scripts 目录:
cd new_env\Scriptsactivate
在 Linux 上使用 virtualenv Linux 上面进入虚拟环境的方式跟 Windows 稍微有点不同,可以直接使用命令来进入,比如同样在 Linux 上面的 envs 文件夹下面有个 new_env 虚拟环境,则直接输入以下命令就可以进入虚拟环境:
source new_env/bin/activate
进入了虚拟环境之后,Windows 和 Linux 上面的操作都是一样的,这里就不单独去说明了。
2.2 virtualenvwrapper
virtualenvwrapper 是一个 virtualenv 虚拟环境的管理库,这个库可以更加方便的管理所有的虚拟环境,由于在 Windows 和 Linux 上面这个库的安装和配置不同,所以要单独做说明。
- Windows 上安装virtualenvwrapper环境
Windows 上需要安装的是virtualenvwrapper-win,直接使用pip命令就可以了:
pip install virtualenvwrapper-win
配置虚拟环境的保存路径。首先需要在想要统一存放虚拟环境的地方创建一个文件夹(我在F盘建立了D:\test_env),然后把这个文件夹添加到系统的环境变量中。如果不设置系统环境变量,那么创建的虚拟环境会保存到默认的地方,不方便管理.
- Linux 上安装virtualenvwrapper环境
pip3 install virtualenvwrapper
配置环境变量文件。首先修改(文件不存在就创建)文件~/.bashrc,然后添加如下语句:
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvsexport PROJECT_HOME=$HOME/workspacesource /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh
然后运行:
source ~/.bashrcwhich python3
- virtualenvwrapper 命令:
创建虚拟环境:mkvirtualenv new_env使用虚拟环境:workon new_env退出虚拟环境:deactivate删除虚拟环境: rmvirtualenv new_env查看所有虚拟环境:lsvirtualenv
- 在使用命令workon任意目录使用虚拟环境
先使用workon查看所有的虚拟环境
在workon 名称 切入该虚拟环境
mkvirtualenv flask_envworkonworkon flask_envpip install -r requirements.txtdeactivate
#生成文件pip freeze >F:A_FILE\requirements.txt#复制环境pip install -r requirements.txt
3、更换WSGI容器
- WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.
虽然 Flask 提供了内置 Web 服务器,但是那种服务器是为开发打造的,达不到生产环境中需要的安全和效率,细心的同学会注意到,用 app.run() 或者 flask run 启动应用时,都会得到一句警告:Do not use the development server in a production environment.
那么在生产环境中,需要用生产专用 Web 服务器,比如 uWSGI、Gunicorn、Gevent 等等。
独立的WSGI容器:有很多流行的服务器用Python编写,它们包含WSGI应用程序并提供HTTP服务。
Web框架(Flask)和Web服务器(Nginx)之间的通信,需要一套双方都遵守的接口协议。而WSGI协议就是用来统一这两者的接口的(WSGI是为Python语言定义的Web服务器和Web应用程序或框架之间的一种简单而通用的接口)
3.1 waitress
安装waitress
Flask服务本身并不支持并发测试,本身的TPS很低,所以需要利用其他工具来支持并发测试。
waitress是Windows下基于python的一个框架,可以提高Flask的TPS。
waitress支持windows环境
Waitress是一个具备生产级品质并有高性能的纯python编写独立的WSGI服务器,它只依赖python标准库,不依赖任何第三方库。 同时它可以在多平台下运行,比如windows、linux、unix等,支持http/1.0和http/1.1。
pip install waitress
from waitress import servefrom flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')def hello_world(): return 'Hello World,爱看书的小沐!'if __name__ == '__main__': # app.run() # app.run(host="127.0.0.1", port="8080") # app.run(host='localhost', port=8080, threaded=False, processes=1) serve(app, host='0.0.0.0', port=8080)
waitress-serve --call 'flaskr:create_app'## Serving on http://0.0.0.0:8080
3.2 gevent
https://pypi.org/project/gevent/
http://www.gevent.org/
https://github.com/gevent/gevent
gevent is a coroutine -based Python networking library that uses greenlet to provide a high-level synchronous API on top of the libev or libuv event loop.
安装gevent:
flask直接用于生产环境无论是处理高并发还是鲁棒性都有所欠缺,一般会配合WGSI容器来进行生产环境的部署。WSGI主要规定了Web服务器如何与Web应用程序进行通信,以及如何将Web应用程序链接在一起来处理一个请求。
gevent支持windows环境
gevent是一个基于 libev的并发库。它为各种并发和网络相关的任务提供了整洁的API。
gevent:基于 libev 与 Greenlet 实现。不同于 Eventlet 的用 python 实现的 hub 调度,gevent通过 Cython 调用 libev 来实现一个高效的 event loop 调度循环。同时类似于 Event,gevent也有自己的 monkey_patch,在打了补丁后,完全可以使用 python 线程的方式来无感知的使用协程,减少了开发成本。
pip install gevent
from gevent.pywsgi import WSGIServerfrom flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')def hello_world(): return 'Hello World,爱看书的小沐!'if __name__ == '__main__': # app.run() # app.run(host="127.0.0.1", port="8080") # app.run(host='localhost', port=8080, threaded=False, processes=1) # serve(app, host='127.0.0.1', port=80, threads=1) # serve(app, host='0.0.0.0', port=8080) WSGIServer(('127.0.0.1', 8080), app).serve_forever()
引入gevent WSGI Server ,这里需要开启猴子补丁。而且需要注意 把gevent 猴子补丁 有关gevent的引入放在导入其他库的前面。
# geventfrom gevent import monkeyfrom gevent.pywsgi import WSGIServer# 有人说添加了如下这一句就不阻塞请求monkey.patch_all()# gevent endfrom flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')def index(): # 测试阻塞url1时,url2是否能够访问 time.sleep(3000) return 'Hello World1' @app.route('/hello')def hello(): return 'Hello World2' if __name__ == '__main__': # app.run(port=5000,host="127.0.0.1") http_server = WSGIServer(('127.0.0.1', int(5000)), app) http_server.serve_forever()
3.3 Gunicorn
https://gunicorn.org
https://github.com/benoitc/gunicorn
Gunicorn ‘Green Unicorn’ is a Python WSGI HTTP Server for UNIX. It’s a pre-fork worker model. The Gunicorn server is broadly compatible with various web frameworks, simply implemented, light on server resources, and fairly speedy.
Gunicorn和uWSGI是常用的WSGI容器,Gunicorn直接用命令启动,不需要编写配置文件,相对uWSGI要容易很多。
Gunicorn ‘Green Unicorn’ 是一个 UNIX 下的 WSGI HTTP 服务器,它是一个 移植自 Ruby 的 Unicorn 项目的 pre-fork worker 模型。它既支持 eventlet , 也支持 greenlet.
Gunicorn是一个unix上被广泛使用的高性能的Python WSGI UNIX HTTP Server。
和大多数的web框架兼容,并具有实现简单,轻量级,高性能等特点。
Gunicorn 是一个 Python 的 WSGI HTTP 服务器。它所在的位置通常是在反向代理(如 Nginx)或者 负载均衡(如 AWS ELB)和一个 web 应用(比如 Django 或者 Flask)之间。
目前Gunicorn只能运行在Linux环境中,不支持windows平台。
pip install flaskpip install gunicornpip show gunicorn#创建软连接哦ln /usr/local/python3.7/bin/gunicorn /usr/bin/gunicorn
# 在hello.py所在的目录下# -w 设置进程数# -b 设置端口# 默认使用的是8000 可以通过-b 127.0.0.1:5000 设置到5000或其他端口gunicorn -w 4 hello:appgunicorn -w 5 --threads=2 main:appgunicorn -w 5 --thread=2 --worker-class=gthread main:appgunicorn --worker-class=gevent --worker-connections=1000 -w 3 main:appgunicorn -w 4 demo:app --worker-class syncgunicorn -w 4 demo:app -k sync
##第一种并发方式(workers 模式,又名 UNIX 进程模式)#每个 worker 都是一个加载 Python 应用程序的 UNIX 进程。worker 之间没有共享内存。#建议的 workers 数量是 (2*CPU)+1。#对于一个双核(两个CPU)机器,5 就是建议的 worker 数量。gunicorn --workers=5 main:app##第二种并发方式(多线程)#Gunicorn 还允许每个 worker 拥有多个线程。在这种场景下,Python 应用程序每个 worker 都会加载一次,同一个 worker 生成的每个线程共享相同的内存空间。gunicorn --workers=5 --threads=2 main:apporgunicorn --workers=5 --threads=2 --worker-class=gthread main:app#使用四核(4 个 CPU)机器并且我们想使用 workers 和多线程模式,我们可以使用 3 个 worker 和 3 个线程来得到最大为 9 的并发请求数量。gunicorn --workers=3 --threads=3 main:app##第三种并发方式(“伪线程”)#有一些 Python 库比如(gevent 和 Asyncio)可以在 Python 中启用多并发。那是基于协程实现的“伪线程”。Gunicrn 允许通过设置对应的 worker 类来使用这些异步 Python 库。#(2*CPU)+1 仍然是建议的workers 数量。因为我们仅有一核,我们将会使用 3 个worker。#在这种情况下,最大的并发请求数量是 3000。(3 个 worker * 1000 个连接/worker)gunicorn --worker-class=gevent --worker-connections=1000 --workers=3 main:app
并发是指同时执行 2 个或更多任务,这可能意味着其中只有一个正在处理,而其他的处于暂停状态。
并行是指两个或多个任务正在同时执行。
在 Python 中,线程和伪线程都是并发的一种方式,但并不是并行的。但是 workers 是一系列基于并发或者并行的方式。
gunicorn + flask 简单示例
- mytest.py:
from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/demo', methods=['GET'])def demo(): return "This is a gunicorn and flask demo."
gunicorn mytest:app#orgunicorn --workers=2 mytest:app#orgunicorn --workers=4 --bind=127.0.0.1:8000 mytest:app
3.4 uWsgi
uWSGI 也是部署 Flask 的途径之一,类似的部署途径还有 nginx 、 lighttpd 和 cherokee 。其他部署途径的信息参见 FastCGI 和 独立 WSGI 容器 。 使用 uWSGI 协议来部署 WSGI 应用的先决条件是需要一个 uWSGI 服务器。 uWSGI 既是一个协议也是一个服务器。如果作为一个服务器,它可以服务于 uWSGI 、 FastCGI 和 HTTP 协议。
uWSGI是一个全功能的HTTP服务器,实现了WSGI协议、uwsgi协议、http协议等。它要做的就是把HTTP协议转化成语言支持的网络协议。比如把HTTP协议转化成WSGI协议,让Python可以直接使用。
最流行的 uWSGI 服务器是 uwsgi。
有网友说Windows 10安装uWSGI不可行,不要浪费时间。
pip install uwsgi
启动:uwsgi --ini uwsgi.ini重启:uwsgi --reload uwsgi.pid停止:uwsgi --stop uwsgi.piduwsgi --versionuwsgi --python-versioinuwsgi --http :9090 --wsgi-file run.py# --http: 通过 http 可访问,绑定端口为 9090# --wsgi-file:指定启动脚本
#创建的文件名是 start.ini[uwsgi]#uwsgi启动时,所使用的地址和端口(这个是http协议的)http=0.0.0.0:8000#指向网站目录chdir=/Users/myProjects/test001#python 启动程序文件wsgi-file=app.py#python 程序内用以启动的application 变量名callable=app#处理器数processes=4#线程数threads=2#直接命令行启动项目uwsgi --ini start.ini#如果你执行了 ctrl + c 命令退出了命令行,会发现我们的项目访问不到了,因为你退出了前台运行的 uwsgi 命令。#想要退出当前命令行,去执行其他命令,而 flask 应用可以正常访问,只需要多加一个参数 -d 即可,如下:uwsgi -d --ini start.ini#mac、Linux下首先查看 uwsgi 的进行号ps -ef|grep uwsgi
3.5 Twisted Web
Twisted Web 是一个 Twisted 自带的网络服务器,是一个成熟的、异步的、 事件驱动的网络库。 Twisted Web 带有一个标准的 WSGI 容器,该容器可以使用 twistd 工具运行命令行来控制。
Twisted Web支持windows环境部署
pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ twisted
- flask_web.py:
from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')def index(): return 'Hello World' if __name__ == '__main__': app.run()
通过命令行执行:
twistd -n web --wsgi flask_web.app
或者通过bat文件执行:
- flask_run.bat
set PYTHONPATH=.;venv/Lib;venv/Lib/site-packagesset PATH=%PATH%;venv/Scriptstwistd -n web --port tcp:8080 --wsgi run.app
3.6 Tornado+nginx
【Web开发】Python实现Web服务器(Tornado+flask+nginx)
https://blog.csdn.net/hhy321/article/details/125233806
Tornado+nginx支持windows环境部署
3.7 apache+mod_wsgi
首先需要安装apache和mod_wsgi,需要注意的是python版本,apache版本,mod_wsgi版本要匹配,不然会出问题。
apache+mod_wsgi支持windows环境部署
Apache下载网址:https://www.apachelounge.com/download/VC10/
https://www.apachehaus.com/downloads/httpd-2.4.54-o111s-x64-vs17.zip
https://www.apachelounge.com/download/VC10/binaries/httpd-2.4.23-win64.zip
mod-wsgi下载网址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#mod_wsgi
将下载好的httpd和mod-wsgi压缩包解压,然后将mod-wsgi的pyd文件放在httpd的modules文件夹里,如下图所示。
新建测试项目文件夹test,在里面新建test_flask.py。
- test_flask.py
import jsonfrom flask import Flask, request, jsonify,render_templateapp = Flask(__name__)tasks = [ { 'id': 1, 'title': u'订阅 a 专栏', 'description': u'专栏Link: https://www.a.com' }, { 'id': 2, 'title': u'订阅 b 专栏', 'description': u'专栏Link: https://www.b.com' }]@app.route('/test')def hello_world(): return 'Hello World,爱看书的小沐!'@app.route("/")def index(): # return render_template("index.html") return jsonify({'tasks': 200})@app.route('/api/v1.0/tasks', methods=['GET'])def get_tasks(): return jsonify({'tasks': tasks}) @app.route('/getdata')def get_data(): language = ['python', 'java', 'c', 'c++', 'c#', 'php'] value = ['100', '150', '100', '90', '80', '90'] return json.dumps({'language':language,'value':value},ensure_ascii=False) if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0", port=8080)
在项目文件夹test里,新建文件myapp.wsgi
- myapp.wsgi
修改apache httpd的相关参数设置。
httpd.conf文件增加一行:
LoadModule wsgi_module modules/mod_wsgi.cp38-win_amd64.pyd
修改一下httpd.conf的第40行的SRVROOT的参数,不修改的话,运行可能报错:
httpd.conf文件的最后面增加一段代码如下:
<VirtualHost *:80> ServerAdmin "127.0.0.1" ServerName localhost:80 DocumentRoot D:\0627\test <Directory D:\0627\test> Require all granted </Directory> WSGIScriptAlias / D:\0627\test\myapp.wsgi </VirtualHost>
然后执行Apache24\bin\httpd.exe,开启web服务。
最后浏览器访问:
http://127.0.0.1
http://127.0.0.1/test
http://127.0.0.1/getdata
如果出错去apache24的logs文件夹的error.log文件去看输出了什么错。
4、打包工具PyInstaller
https://pypi.org/project/pyinstaller/
https://pyinstaller.org/en/stable/
4.1 requirements.txt
pip 提供了导出依赖模块名录的功能,可以一并导出依赖名录:
• 将环境中依赖的外部模块名录导入到 requirements.txt 中
pip freeze > requirements.txt
由于 pip freeze 与 pip list 内容区别不大,所以,若想要用其作为工程依赖包列表,一定要配合 Python 虚拟环境 virtualenv 使用。
• 在服务器上依据 requirements.txt 安装应用依赖
pip install -r requirements.txt
我们要将 requirements.txt 作为项目代码的一部分。
4.2 安装
Python 默认并不包含 PyInstaller 模块,因此需要自行安装 PyInstaller 模块。
安装 PyInstaller 模块与安装其他 Python 模块一样,使用 pip 命令安装即可。
pip install pyinstaller
4.3 参数
常用参数如下:
-F:打包 Python 程序为单个可执行文件
-D:打包 Python 程序为一个文件夹
-i:生成图标,只适用于 Windows 平台
-n:指定打包后生成文件的名称
-w:表示去掉控制台窗口,这在GUI界面时非常有用。
–add-data: 表示添加资源文件,参数为 “源地址;目标地址”
-h | –help | 查看该模块的帮助信息 |
---|---|---|
-F | -onefile | 产生单个的可执行文件 |
-D | –onedir | 产生一个目录(包含多个文件)作为可执行程序 |
-a | –ascii | 不包含 Unicode 字符集支持 |
-d | –debug | 产生 debug 版本的可执行文件 |
-w | –windowed,–noconsolc | 指定程序运行时不显示命令行窗口(仅对 Windows 有效) |
-c | –nowindowed,–console | 指定使用命令行窗口运行程序(仅对 Windows 有效) |
-o DIR | –out=DIR | 指定 spec 文件的生成目录。如果没有指定,则默认使用当前目录来生成 spec 文件 |
-p DIR | –path=DIR | 设置 Python 导入模块的路径(和设置 PYTHONPATH 环境变量的作用相似)。也可使用路径分隔符(Windows 使用分号,Linux 使用冒号)来分隔多个路径 |
-n NAME | –name=NAME | 指定项目(产生的 spec)名字。如果省略该选项,那么第一个脚本的主文件名将作为 spec 的名字 |
参数 | 参数意义 |
---|---|
-F –onefile | 1.打包单个文件,产生一个文件用于部署(默认),如果代码都写在一个.py文件时使用,项目有多个文件时不要使用。例:pyinstaller -F xxx.py,例:pyinstaller –onefile xxxx.py |
-D –onedir | 1.打包多个文件,产生一个目录用于部署(默认),用于框架编写的代码打包。例:pyinstaller -D xxx.py(项目入口文件),例:pyinstaller –onedir xxx.py(项目入口文件) |
–key=keys | 1.使用keys进行加密打包。例:pyinstaller –key=1234 -F xx.py |
-K –tk | 1.在部署时包含 TCL/TK |
-a –ascii | 1.不包含编码.在支持Unicode的python版本上默认包含所有的编码 |
-d –debug | 1.产生debug版本的可执行文件 |
-n name –name=name | 1.可选的项目(产生的spec的)名字name。2.第一个脚本的主文件名将作为spec的名字(默认)。例:pyinstaller -F -n my_file_name xxx.py。例:pyinstaller -F –name=my_file_name xxx.py |
-o dir – out=dir | 1.指定spec文件的生成目录dir。2.如果没有指定且当前目录是PyInstaller的根目录,会自动创建一个用于输出(spec和生成的可执行文件)的目录。3.如果没有指定切当前目录不是PyInstaller的根目录,则会输出到当前的目录下 |
-p dir –path=dir | 1.用来添加程序所用到的包的所在位置,设置导入路径(和使用pythonpath效果相似)。2.可以用路径分割符(Windows使用分号,Linux使用冒号)分割,指定多个目录.也可以使用多个-p参数来设置多个导入路径,让Pyintaller自己去找程序需要的资源。 |
-w –windowed –noconsole | 1.表示去掉控制台窗口,使用Windows子系统执行,当程序启动的时候不会打开命令行(只对Windows有效)。例:pyinstaller -c xxx.py。例:pyinstaller xxx.py –noconsole |
-c –nowindowed –console | 1.表示打开控制台窗口,使用控制台子系统执行,当程序启动的时候会打开命令行(默认)(只对Windows有效)。例:pyinstaller -c xxx.py。例:pyinstaller xxx.py –console |
-i –icon= | 1.将file.ico添加为可执行文件的资源,改变程序的图标(只对Windows系统有效)。例:pyinstaller -F -i file.ico xxx.py。例:pyinstall -F –icon= xxx.py –icon= 1.将file.exe的第n个图标添加为可执行文件的资源(只对Windows系统有效) |
-v file –version=file | 1.将verfile作为可执行文件的版本资源(只对Windows系统有效) |
-s –strip | 1.可执行文件和共享库将run through strip.注意Cygwin的strip往往使普通的win32 Dll无法使用 |
-X –upx | 1.如果有UPX安装(执行Configure.py时检测),会压缩执行文件(Windows系统中的DLL也会)(参见note) |
4.4 示例
pyinstaller your_program.pypyinstaller --add-data 'src/README.txt:.' myscript.pyPyinstaller -F -w main.pypyinstaller -F -w --add-data="xxxx.gif;." myapp.pypyinstaller -F xxx.spec#pyinstaller x.py --add-data="源地址;目标地址"。 windows以;分割,linux以:分割#将 config 目录的所有文件打包到目标的 config 文件夹(不存在会自动创建)下pyinstaller x.py --add-data ".\\config\\*;.\\config"#可使用多次 --add-datapyinstaller x.py -n Demo2.0.3 --key !@)v -i "res\logo.ico" --add-data=".\*.txt;." --add-data=".\*.json;." --add-data="res\*.*;.\res" --add-data="dist\models\*.*;.\models"
- 打包单个文件
# 1.执行命令pyinstaller -F xxx.py# 2.去生成的dist文件夹找xxx.exe运行# 3.运行成功,xxx.exe则为可执行文件,删除其它文件
- 打包多个文件
# 1.执行命令,xxx.py为程序入口文件pyinstall -D xxx.py # 2.删除生成的bulid和dist文件夹,仅保留xxx.spec文件# 3.修改xxx.spec文件,详见2.2.1# 4.执行命令pyinstaller -F xxx.spec# 5.去dist文件夹下找xxx.exe文件# 6.运行成功,删除临时文件目录build;dist目录为打包的结果,可执行文件和其它程序运行的关联文件都在这个目录下
注意事项:
(1)文件打包后过大?在程序中尽量不使用import xx;而是使用 from xx import xx。
(2)编辑.spec文件路径相关。windows尽量使用绝对路径,用双斜杠\。linux路径/home/my_project/web。路径避免使用中文。
(3)打包错误:ModuleNotFoundError: No module named ‘xxx’
方法1:pyinstaller -D –hidden-import=“xxx” main.py
方法2:在myapp.spec中配置hiddenimports=[‘xxx’]
(4)打包.spec文件报错:RecursionError: maximum recursion depth exceeded
在spec文件上添加递归深度的设置
import sys
sys.setrecursionlimit(5000)利用*.spec 打包文件配置来实现多文件打包
# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*-block_cipher = None# 可以将需要的文件夹,资源这样添加进包里# 资源文件、代码需要打包一起的added_files = [ ('d:/demo/Libs', 'Libs' ), ('d:/demo/Script', 'Script' ) ]#Analysis为主入口文件a = Analysis(['main.py'],#他的路径 pathex=['d:\\demo'], binaries=[], datas=added_files, hiddenimports=[], hookspath=[], runtime_hooks=[], excludes=[], win_no_prefer_redirects=False, win_private_assemblies=False, cipher=block_cipher, noarchive=False)pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data, cipher=block_cipher)exe = EXE(pyz, a.scripts, a.binaries, a.zipfiles, a.datas, [], # 打包程序的名字 name='your_exe_name', debug=False, bootloader_ignore_signals=False, strip=False, upx=True, upx_exclude=[], runtime_tmpdir=None, console=True,#图标的地址icon='your.ico' )
# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*-block_cipher = pyi_crypto.PyiBlockCipher(key='!@)v') a = Analysis(['x.py'], pathex=['D:\\Miniconda3\\envs\\cuda11\\Lib\\site-packages', 'D:\\project\\demo'], binaries=[], datas=[('.\\*.json', '.'), ('res\\*.*', '.\\res'), ('dist\\models\\*.*', '.\\models')], hiddenimports=[], hookspath=[], runtime_hooks=[], excludes=[], win_no_prefer_redirects=False, win_private_assemblies=False, cipher=block_cipher, noarchive=False)pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data, cipher=block_cipher)exe = EXE(pyz, a.scripts, [], exclude_binaries=True, name='Demo2.0.3', debug=False, bootloader_ignore_signals=False, strip=False, upx=True, console=False , icon='res\\logo.ico')coll = COLLECT(exe, a.binaries, a.zipfiles, a.datas, strip=False, upx=True, upx_exclude=[], name='Demo2.0.3')
5、注册Windows服务
5.1 pyinstaller + nssm
- (1)安装相关库
# 安装flask库pip install flask# 安装pyinstaller库pip install pyinstaller# orpip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyinstaller
- (2)编写相关web逻辑
myapp.py:
#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-from flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/')def hello_world(): return 'Hello World,爱看书的小沐!'@app.route('/modelstatus', methods=['GET', 'POST'])def train_status(): if request.method == 'GET': return jsonify({'code': 200, 'status': 'false', 'msg': 'hello'}) else: return jsonify({'code': 500, 'msg': '不支持该请求'})if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0", port=8080)
- (3)执行flask服务打包
#pyinstaller -p venv\Lib\site-packages -F --icon=铅笔.ico myapp.py --noconsolepyinstaller -F -p D:\0627\hello myapp.py
参数名 | 描述 | 说明 |
---|---|---|
-D | 生成one-folder的程序(默认) | 生成结果是一个目录,各种第三方依赖、资源和exe同时存储在该目录 |
-F | 生成one-file的程序 | 生成结果是一个exe文件,所有的第三方依赖、资源和代码均被打包进该exe内 |
–specpath | 指定.spec文件的存储路径 | 默认:当前目录 |
-n | 生成的.exe文件和.spec的文件名 | 默认:用户脚本的名称,即main.py和main.spec |
-p | 指定额外的import路径 | 类似于使用PYTHONPATH 参见PYTHONPATH |
-d | 执行生成的main.exe时,会输出pyi的一些log,有助于查错 | 默认:不输出pyi的log |
-c | 显示命令行窗口 | 与-w相反,默认含有此参数 |
-w | 不显示命令行窗口 | 编写GUI程序时使用此参数有用。 |
-i | 为main.exe指定图标 | pyinstaller -i beauty.ico main.py |
- (4)注册windows服务
nssm是一个服务封装程序,它可以将普通exe程序封装成服务,使之像windows服务一样运行。同类型的工具还有微软自己的srvany,不过nssm更加简单易用,并且功能强大。
nssm应该在 Windows 2000 或更高版本下工作。具体来说,支持 Windows 7、Windows 8 和Windows 10。下载中包含 32 位和 64 位二进制文件。大多数时候在 64 位 Windows 上运行 32 位版本应该是安全的,但在某些情况下您可能会发现它不起作用,您必须使用 64 位版本。两个版本都是从相同的源代码编译而来的。如果一个对你有用,就用那个。如果没有,请尝试另一个。
直接下载:
https://nssm.cc/release/nssm-2.24.zip
(1)服务安装
nssm install <servicename>nssm install <servicename> <program>nssm install <servicename> <program> [<arguments>]
默认情况下,服务的启动目录将设置为包含program. 安装服务后,可以覆盖启动目录。
nssm set <servicename> AppDirectory <path>
(2)服务移除
nssm removenssm remove <servicename>nssm remove <servicename> confirm
(3)启动和停止服务
nssm start <servicename>nssm stop <servicename>nssm restart <servicename>
(4)查询服务状态
nssm status <servicename>
在cmd中进入nssm中的目录,然后进行命令
nssm install myapp(自定义的服务名)
选择Application path按钮将pyinstaller打包后的exe文件选择过来。
点击installer service按钮,则提示成功,此时去windows服务中查看服务即可。
启动和停止我们的服务如下:
任务管理器查看服务状态如下:
5.2 pywin32
- (1)安装相关库
pip install flask gevent pywin32
- (2)编写代码
myapp.py:
from flask import Flask, request, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/')def hello_world(): return 'Hello World,爱看书的小沐!'@app.route('/modelstatus', methods=['GET', 'POST'])def train_status(): if request.method == 'GET': return jsonify({'code': 200, 'status': 'false', 'msg': 'hello'}) else: return jsonify({'code': 500, 'msg': '不支持该请求'})
myservice.py:
import win32serviceutilfrom gevent.pywsgi import WSGIServerfrom myapp import appclass MyFlaskService(win32serviceutil.ServiceFramework): # 服务名 _svc_name_ = "myservice_dtale" # 显示服务名 _svc_display_name_ = "myservice_dtale" # 描述 _svc_description_ = "myservice_dtale's description" def __init__(self, *args): super().__init__(*args) # host和ip绑定 self.http_server = WSGIServer(('127.0.0.1', 9090), app) self.SvcStop = self.http_server.stop self.SvcDoRun = self.http_server.serve_foreverif __name__ == '__main__': win32serviceutil.HandleCommandLine(MyFlaskService)
myserver.py:(另一个写法)
import win32serviceutilimport win32serviceimport win32eventimport win32evtlogutilimport servicemanagerimport socketimport osimport syssys.path.append(os.path.dirname(__name__))# import dtale# import pandas as pdfrom gevent.pywsgi import WSGIServerfrom myapp import appclass MyDTaleService (win32serviceutil.ServiceFramework): # 服务名 _svc_name_ = "myservice_dtale" # 显示服务名 _svc_display_name_ = "myservice_dtale" # 描述 _svc_description_ = "myservice_dtale's description" def __init__(self, *args): super().__init__(*args) self.hWaitStop = win32event.CreateEvent(None,0,0,None) socket.setdefaulttimeout(5) self.stop_requested = False # create server self.http_server = WSGIServer(('127.0.0.1', 9090), app) def SvcStop(self): self.ReportServiceStatus(win32service.SERVICE_STOP_PENDING) win32event.SetEvent(self.hWaitStop) self.ReportServiceStatus(win32service.SERVICE_STOPPED) self.stop_requested = True # stop server self.http_server.stop() def SvcDoRun(self): servicemanager.LogMsg( servicemanager.EVENTLOG_INFORMATION_TYPE, servicemanager.PYS_SERVICE_STARTED, (self._svc_name_,'') ) # start server self.main() def main(self): # df = pd.DataFrame([dict(a=1,b=2,c=3), dict(a=123.732,b=1.414,c=3.1415)]) # dtale.show(df, open_browser=False) self.http_server.serve_forever()if __name__ == '__main__': win32serviceutil.HandleCommandLine(MyDTaleService)
- (3)添加系统环境变量
# 注意环境变量要加在系统环境变量的Path中,不要加在用户的环境变量中C:\Python38C:\Python38\Scripts#C:\Python38\Lib\site-packages\win32C:\Python38\Lib\site-packages\pywin32_system32
- (4)安装服务
服务安装python myservice.py install让服务自动启动python myservice.py --startup auto install启动服务python myservice.py start重启服务python myservice.py restart停止服务python myservice.py stop删除/卸载服务python myservice.py remove
6、whl文件制作
wheel是python新的发行标准,旨在替代传统的egg,pip >=1.4的版本均支持wheel, 使用wheel作为你python库的发行文件,有如下好处:
- 纯Python和本机C扩展软件包的安装速度更快
- 避免执行任意代码进行安装。(避免setup.py)
- C扩展的安装不需要在Linux,Windows或macOS上进行编译
- 允许更好地缓存以进行测试和持续集成
- 在安装过程中创建.pyc文件,以确保它们与使用的Python解释器匹配
- 跨平台和机器的安装更加一致
6.1 安装
pip wheel 使用要求: setuptools>=0.8 和 wheel
pip wheel 使用包 wheel 包提供的 bdist_wheel 这个 setuptools 扩展来构建单个 wheel
pip install wheelpip install --upgrade setuptools#orpython3 -m pip install --user --upgrade setuptools wheel
6.2 示例
准备文件如下:
init.py:
# -*- coding: utf-8 -*-# __init__.pyfrom .myapp import *from .myservice import *
setup.py:
# -*- coding: utf-8 -*-# setup.pyfrom setuptools import setup, find_packagessetup( name='myApp', version='1.1', packages=find_packages(), author='tomcat', author_email='xxx@163.com', description='测试打包', url='http://www.baidu.com', classifiers=[ "Programming Language :: Python :: 3", "License :: OSI Approved :: MIT License", "Operating System :: OS Independent", ], python_requires='>=3.6',)
执行命令行命令wheel,生成whl文件。
python .\setup.py bdist_wheel# orpython setup.py sdist bdist_wheel
另外还可以:pip wheel –wheel-dir=/root/whl ./
结语
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