pythonwsgi例子_python可以應用在哪些領域

㈠ python怎麼運行cgi程序

如果是python2.X的話，可以使用modpython進行python的web編程。如果升級到python3.X的話，則可以使用wsgi。因為modpython不支持python3

在這里介紹使用cgi進行python的web編程，然後通過簡單的例子進行示範。

使用php編程的童鞋都知道，apache在運行php程序之前需要對apache進行配置。同樣，使用python也需要配置。

python的apache配置基本上四個步驟：

1、打開http.conf，找到 #ScriptInterpreterSource Registry，把前面的#去掉。如果沒有找到這句話，則自行添加。

2、找到AddHandler
cgi-script，去掉前面的#，在後面加上.py
3、找到Options Indexes FollowSymLinks，在其後加上ExecCGI, 去掉 Indexes
4、保存，重啟apache。

之後就可以進行python的編程了，編輯 p.py:

[python] view plain print?
#!D:\\software\python\python.exe
#encoding:gb2312
#import cgi, cgitb
print("Content-type:text/html\r\n\r\n")
print("<html>")
print("<head><title>Hello,python</title></head>")
a="100";
print("<body><h1>hello, i am " )
print(a)
print("</h1></body>")
print("</html>")

然後在瀏覽器中輸入： 127.0.0.1/p.py,就可以看到輸出了：
hello, i am 100

㈡如何使用Gunicorn的sync模式

Gunicorn作為Python HTTP應用程序中最受歡迎的WSGI伺服器之一，我們將深入了解其配置選項，特別是默認的worker類sync，以提高性能。

Gunicorn通常由一個主進程和多個工作進程組成。在選擇工作進程類型時，實際上是在選擇它們如何工作。對於sync模式，每個工作進程都有一個線程，該線程上請求是順序處理的。

我們將使用一個簡單的WSGI程序來測量sync模式的性能，該程序執行約1秒鍾的I/O受限或CPU受限工作。

使用Gunicorn的sync模式運行代碼後，我們可以使用一個簡單的負載生成器，如hey，來測試其性能。

安裝hey可能有些麻煩，但一個簡單的安裝方法是先安裝一個go編譯器，然後執行以下命令。

我們可以看到10個請求是順序處理的。由於每個請求都是1秒鍾的I/O受限，所以服務只能處理1個請求/秒。由於沒有並發，最慢的響應需要10秒鍾。這與Gunicorn對sync工作進程的描述非常一致。

增加更多的worker數量可以處理更多的請求，但可能會耗盡內存。例如，單個Django worker進程可能需要大約100MB內存。因此，Gunicorn建議以(2 x $num_cores) + 1的worker數量為起點。

在Ubuntu上安裝smem時，默認是python2版本，運行時會報錯。可以下載最新支持python3版本的smem，替換/usr/bin/smem，然後就可以正常運行。

Gunicorn sync模式的性能取決於負載類型。我們對三種不同的工作負載進行了測試：純I/O、純CPU和90% I/O / 10% CPU混合。每個工作負載都用1到10個worker進行基準測試。

對於純I/O工作負載，隨著worker數量的增加，系統吞吐量也會增加。這種工作負載的例子包括爬蟲、發送簡訊或發送郵件。

對於純CPU工作負載，添加超過兩個worker進程根本不會提高吞吐量。這種工作負載的例子包括圖像處理或計算機視覺。

對於混合負載，即使只有10%的I/O受限也會大幅降低吞吐量。

在本地測試中，我發現當啟動8個CPU受限的worker時，40個並發請求處理時間為5秒。當啟動10個worker時，處理時間為4秒左右。當繼續增加worker數量時，響應時間沒有變化。這與其他測試結果有所不同，因此在性能調試時應根據自己的程序進行測試。

總結來說，如果吞吐量很重要，那麼任何CPU密集型的工作都不應有使用Python來做。即使在Gunicorn中使用sync模式是處理計算密集型任務的最佳方法，但這項測試表明它可能無法同時有效地利用所有CPU核。

另一個重要結論是，長時間的請求會佔用sync進程並降低吞吐量。正如Gunicorn文檔所述，當進行第三方請求的工作進程是不應該使用sync工作模式的。

默認的同步工作模式是假設程序是資源受限的。通常這表示程序不應進行需要不確定時間的操作，比如請求互聯網。在某些情況下，外部請求會以某種方式失敗，客戶端將在您的伺服器上堆積。因此，任何發出外部API請求的應用程序使用非同步工作進程將會更好。

然而，這與其他地方的描述自相矛盾。默認的同步工作模式可以處理大多數"正常"類型的工作負載。向其他伺服器發請求不是"正常"的Web應用程序嗎？如果吞吐量很重要，則應使用sync工作模式來獲得非常快的響應和合理的內存佔用。如果由於慢的第三方請求導致吞吐量低，則可以通過使用Celery任務隊列在WSGI請求-響應生命周期外運行這些請求。這樣，就可以很快向客戶端響應，後台可以等待慢的網路請求的調用。

㈢你都用Python 來做什麼

當我知道可以做這些之後，我特別想會。因為論文查閱、答案確認查詢；想知道豆瓣8分以上電影，或者穿越類的電影、處理工資數據考核表等。

可以干什麼

1、上學吧答案神器主要實現的是無限制獲取上學吧網站上的題目答案（繞過 IP 限制），並實現了自動識別驗證碼，只用輸入某個題目的網址，即可一鍵獲取答案，速度非常快。「想要哈哈，自己或者給孩子輔導作業必備啊？」

2、抓取某系統內全部學生姓名學號及選課信息

3、掃描研究生系統上的弱密碼用戶、模擬登錄圖書館系統並自動續借

4、給釣魚網站批量提交垃圾信息經常會收到含有釣魚網站鏈接的簡訊的，一般都是盜取 QQ 密碼的偏多，其實可以使用 Python 來批量給對方的伺服器提交垃圾數據（需要先抓包），這樣騙子看到信息之後就不知道哪些是真的哪些是假的了，說不定可以解救一部分填了密碼的同學。

5、網易雲音樂批量下載可以批量下載網易雲音樂熱歌榜的歌曲，可以自己設定數量，速度非常快。

6、批量下載讀者雜志某一期的全部文章

7、獲取城市PM2.5濃度和排名

8、爬取某網商品價格信息

你都用 Python 來做什麼？

那Python 作為一種功能強大的編程語言，因其簡單易學而受到很多開發者的青睞。那麼，Python 的應用領域有哪些呢？

Python 的應用領域非常廣泛，幾乎所有大中型互聯網企業都在使用 Python 完成各種各樣的任務，例如國外的 Google、Youtube、Dropbox，國內的網路、新浪、搜狐、騰訊、阿里、網易、淘寶、知乎、豆瓣、汽車之家、美團等等。概括起來，Python 的應用領域主要有如下幾個。

Web應用開發

Python 經常被用於 Web 開發，盡管目前 PHP、JS 依然是 Web 開發的主流語言，但 Python 上升勢頭更勁。尤其隨著 Python 的 Web 開發框架逐漸成熟（比如 Django、flask、TurboGears、web2py 等等），程序員可以更輕松地開發和管理復雜的 Web 程序。例如，通過 mod_wsgi 模塊，Apache 可以運行用 Python 編寫的 Web 程序。Python 定義了 WSGI 標准應用介面來協調 HTTP 伺服器與基於 Python 的 Web 程序之間的通信。舉個最直觀的例子，全球最大的搜索引擎 Google，在其網路搜索系統中就廣泛使用 Python 語言。另外，我們經常訪問的集電影、讀書、音樂於一體的豆瓣網（如圖 1 所示），也是使用 Python 實現的。

圖2Python開發的游戲

除此之外，Python 可以直接調用 Open GL 實現 3D 繪制，這是高性能游戲引擎的技術基礎。事實上，有很多 Python 語言實現的游戲引擎，例如 Pygame、Pyglet 以及 Cocos 2d 等。以上也僅是介紹了 Python 應用領域的「冰山一角」，例如，還可以利用 Pygame 進行游戲編程；用 PIL 和其他的一些工具進行圖像處理；用 PyRo 工具包進行機器人控制編程，等等。有興趣的讀者，可自行搜索資料進行詳細了解。

㈣ python可以應用在哪些領域

① Web開發：眾多大型網站均為 python 開發。
豆瓣：公司幾乎所有的業務均是通過 python 開發的
知乎：國內最大的問答社區，通過 python 開發(Quora) 春雨醫生：國內知名的在線醫療網站是用 python 開發的
還有搜狐、金山、騰訊、盛大、網易、網路、阿里、淘寶、土豆、新浪、果殼等公司都在使用 python 完成各種各樣的任務。
國外的網站：
谷歌：Google App Engine、code.Google.com、Google earth、谷歌爬蟲、Google 廣告等項目都在大量使用 python 開發
CIA：美國中情局網站就是用 python 開發的
NASA：美國航天局(NASA)大量使用 python 進行數據分析和運算
YouTube：世界上最大的視頻網站 YouTube 就是 python 開發的
Dropbox：美國最大的在線雲存儲網站，全部用 python 實現，每天網站處理 10 億個文件的上傳和下載
Instagram：美國最大的圖片分享社交網站，每天超過 3 千萬張照片被分享，全部用 python 開發
Facebook：大量的基礎庫均通過 python 實現的
Redhat：世界上最流行的 Linux 發新版本中的 yum 包管理工具就是用 python 開發的
② 爬蟲：
現在是大數據時代，爬蟲是屬於運營的比較多的一個場景吧,比如谷歌的爬蟲早期就是用跑Python寫的，如果你對採集數據、處理數據感興趣，爬蟲工程師將會是一個很好的選擇。
③ 數據分析：
一般我們用爬蟲爬到了大量的數據之後，我們需要處理數據用來分析，不然爬蟲白爬了，我們最終的目的就是分析數據，在這方面關於數據分析的庫也是非常的豐富的，各種圖形分析圖等都可以做出來。也是非常的方便，其中諸如Seaborn這樣的可視化庫，能夠僅僅使用一兩行就對數據進行繪圖，而利Pandas和Numpy、scipy則可以簡單地對大量數據進行篩選、回歸等計算。
④ 人工智慧：
Python近年來被人們熟知的主要原因就是人工智慧領域的興起。
Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。
python 由於具有編寫簡單、改動少等特點。特別適合用在機器學習方向。並且提供了豐富的庫。減少了學習人工智慧的成本。

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