部署python

‘壹’ 可以部署python项目吗

不能 因为tomcat只是一个JAVA 的容器。也就是说tomcat是在JVM的基础上运行的（当然你要用JAVA写一个python的代码解释器也不是没可能，只是没必要罢了）。apache就可以部署python的web applcation 现在比流行的是django这个框架。如果你技术足够好的话，完全可以用python来写一个务服器，这样你只要装了python就可以了，不用第三方的服务器。像django就自带有一个，但是它只支持单个用户访问（开发测试用的），你也可以在这基础上进行第二次开发，把它改成自己的服务器

‘贰’ 如何安装和配置Python

Python几乎可以在任何平台下运行，如我们所熟悉的：Windows/Unix/linux/Macintosh。

在这里我们说一下，在Windows操作系统中安装python。

我的操作系统为：Windows 7,32位

安装python的时候，我们既可以从源码安装，同时也可以用已经编译好并且打包好的二进制版本进行安装，这里我选择的是后者。

步骤一 下载安装包

我们从python官方网站：http://www.python.org下载python的安装包

到此，python的安装就算是成功了。

‘叁’ python程序怎么部署到云服务器

你需要登录云服务器管理控制台，记录被我打马赛克位置的公网ip。

登录服务器
windows推荐下putty进行连接远程服务器，linux和macos不需要那么麻烦，ssl就行了。

putty
在下图的host name中输入你的公网IP，点击open。

putty界面
输入密码，看不见输入不要慌，linux就是这样保护安全的。

Paste_Image.png
登录成功界面见下图，然后想怎么操作就怎么操作了。

登陆成功界面
运行我的python文件
推荐FileZilla进行文件传输（不具体说明了），我上传了我的flask网站项目

我的项目
记住服务器同时有Python2和Python3,

python
运行的时候记得使用合适的版本，我用的是虚拟环境（自行网络如何创建虚拟环境）
在运行python之前先安装一个screen，他可以将一个程序在后台运行
sudo apt-get install screen

运行python文件，成功后按下ctrl+A和ctrl+D可以隐藏。隐藏后可以输入screen -r 恢复。

运行成功

‘肆’ 如何部署python web程序

Python Web 程序的部署方案
综合而言, 高性能的Python web站点部署方式首推 nginx + uwsgi
apache + mod_wsgi 是简单稳定但性能一般的方式
API服务器 可以直接使用tornado或者gevent
mod_python
非常原始的cgi模式部署python已经没有什么好介绍了。对于不太追求性能的管理系统和网站来说，使用 Apache 部署是一个不错的选择。较早的时候，使用 mode_python 部署python的web应用十分流行,在Django 0.96 的时候官方文档甚至推荐这种方式。
它将Python解释器嵌入到Apache server,以提供一个访问Apache server内部的接口。mod_python 在现在看来性能是不佳的，每一个http请求 mod_python 都会由一个进程初始化python解释器、载入代码、执行、然后销毁进程。
mod_wsgi
如果非要用Apache来部署python应用，mod_wsgi是一个更好的选择。WSGI 全称是 Web Server Gateway Interface ,由 PEP-333 定义。 基本上所有的python web框架都实现了wsgi接口，用mod_wsgi 能部署任何实现了wsgi的框架。实际上，不需要任何框架也可以用mod_wsgi 部署python程序。使用mod_wsgi的daemon模式，python程序会常驻内存，不会有很大的初始化和销毁进程方面的开销，所以性能是好于mod_python的。综合来说，使用Apache部署python web程序，推荐使用mod_wsgi的daemon模式。
Fastcgi
先说观点：不建议用fastcgi的方式部署Python web。
前几年由于lighttpd风头正劲和豆瓣的成功案例，fastcgi是一种很流行的部署方式。fastcgi与具体语言无关，也与web服务器无关。是一种通用的部署方式。fastcgi是对于cgi的增强，CGI程序运行在独立的进程中，并对每个Web请求建立一个进程。面对大量请求，进程的大量建立和消亡使操作系统性能大大下降。
与为每个请求创建一个新的进程不同，FastCGI使用持续的进程来处理一连串的请求。这些进程由FastCGI服务器管理，而不是web服务器。 当进来一个请求时，web服务器把环境变量和这个页面请求通过一个socket比如FastCGI进程与web服务器都位于本地）或者一个TCP connection（FastCGI进程在远端的server farm）传递给FastCGI进程。
主流的web服务器，Apache,lighttpd,nginx 都支持fastcgi，在几年前，lighttpd的mod_fcgi模块性能强劲，lighttpd+fastcgi十分流行。无论是python,ruby还是php，都有大量的站点使用这种方式部署。由于nginx的崛起，现在很少有人使用lighttpd了。
fastcgi 并不是专门为python设计，并不是所有的python框架天然的支持fastcgi，通常需要flup这样的容器来配适。flup由python编写，和专门的c实现的wsgi容器比起来性能显得相当不堪。fastcgi的稳定性对于新兴的wsgi容器来说也有差距。无论从哪个方面来看，部署python web程序，fastcgi 都已经是过去式。
uwsgi
前几年nginx还未内置uwsgi模块的时候，部署uwsgi还是一件挺麻烦的事情。随着能够在nginx中直接使用uwsgi模块，uwsgi已经是最可靠，最方便的高性能python web程序的部署方式了。
在1U的四核XEON服务器上，一个简单的wsgi handler甚至能用AB压到8000以上的qps,这已经是完爆tornado,接近gevent的性能了。 同时，uwsgi的稳定性极好。之前我们有个每天500w-1000w动态请求的站点使用uwsgi部署非常稳定，在一个渣HP 1U 服务器上，基本不用管它。
上面提到的部署方式都是相对于web网站的方式，在移动互联网的时代，我们需要的是高性能的API服务，上面这些都是过时的东西。
tornado
tornado 号称高性能，如果拿他写网站，其实一般般，只不过跟uwsgi加一些简单框架差不多而已。它真正的作用，是用来写API服务器和长连接的服务器。
由于tornado能够直接处理http请求，很多人直接拿他来裸奔直接提供服务。这种方式是不可取的，单线程的tornado只能利用cpu的一个核心，并且一旦阻塞直接就废了。通常情况下，由supervisor启动多个tornado进程，通过nginx进行反向代理负载均衡。nginx 1.14 以后的版本反向代理支持长连接，配合tornado的comet效果很好。
tornado还有一些比较奇葩的用法，比如用来做wsgi容器之类的。
gevent
gevent是一个神器，能做的事情很多。在web方面，处理http请求，用起来其实跟tornado差不多，但是要简陋很多，cookie之类的都没有。用gevent写的一些API服务，部署方式还是类似tornado，用supervisor管理多个守护进程，通过nginx做负载均衡。 同样的它的奇葩用法也和tornado一样，可以当wsgi容器用。

‘伍’ 如何部署python程序

简单的方法就是安装python环境,这样就可以直接使用python程序
不用安装的方法就是下载python的便携版，然后直接批处理python 脚本文件路径
还有一种就是使用pyinstaller之类的工具把python脚本打包成可执行文件。

‘陆’ python web 怎么部署

学过PHP的都了解，php的正式环境部署非常简单，改几个文件就OK，用FastCgi方式也是分分钟的事情。相比起来，Python在web应用上的部署就繁杂的多，主要是工具繁多，主流服务器支持不足，在了解Python的生产环境部署方式之前，先明确一些概念！很重要！

CGI：

CGI即通用网关接口(Common Gateway Interface)，是外部应用程序（CGI程序）与Web服务器之间的接口标准，是在CGI程序和Web服务器之间传递信息的规程。CGI规范允许Web服务器执行外部程序，并将它们的输出发送给Web浏览器，CGI将Web的一组简单的静态超媒体文档变成一个完整的新的交互式媒体。通俗的讲CGI就像是一座桥，把网页和WEB服务器中的执行程序连接起来，它把HTML接收的指令传递给服务器的执行程序，再把服务器执行程序的结果返还给HTML页。CGI的跨平台性能极佳，几乎可以在任何操作系统上实现。

CGI方式在遇到连接请求（用户请求）先要创建cgi的子进程，激活一个CGI进程，然后处理请求，处理完后结束这个子进程。这就是fork-and-execute模式。所以用cgi方式的服务器有多少连接请求就会有多少cgi子进程，子进程反复加载是cgi性能低下的主要原因。当用户请求数量非常多时，会大量挤占系统的资源如内存，CPU时间等，造成效能低下。

CGI脚本工作流程：

• 浏览器通过HTML表单或超链接请求指向一个CGI应用程序的URL。

• 服务器执行务器收发到请求。所指定的CGI应用程序。

• CGI应用程序执行所需要的操作，通常是基于浏览者输入的内容。

• CGI应用程序把结果格式化为网络服务器和浏览器能够理解的文档（通常是HTML网页）。

• 网络服务器把结果返回到浏览器中。

python有cgi模块可支持原生cgi程序

FastCGI：

FastCGI是一个可伸缩地、高速地在HTTP server和动态脚本语言间通信的接口。多数流行的HTTP server都支持FastCGI，包括Apache、Nginx和lighttpd等，同时，FastCGI也被许多脚本语言所支持，其中就有Python。FastCGI是从CGI发展改进而来的。传统CGI接口方式的主要缺点是性能很差，因为每次HTTP服务器遇到动态程序时都需要重新启动脚本解析器来执行解析，然后结果被返回给HTTP服务器。这在处理高并发访问时，几乎是不可用的。FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI，它可以一直执行着，只要激活后，不会每次都要花费时间去fork一次(这是CGI最为人诟病的fork-and-execute 模式)。CGI 就是所谓的短生存期应用程序，FastCGI 就是所谓的长生存期应用程序。由于 FastCGI 程序并不需要不断的产生新进程，可以大大降低服务器的压力并且产生较高的应用效率。它的速度效率最少要比CGI 技术提高 5 倍以上。它还支持分布式的运算, 即 FastCGI 程序可以在网站服务器以外的主机上执行并且接受来自其它网站服务器来的请求。

FastCGI是语言无关的、可伸缩架构的CGI开放扩展，其主要行为是将CGI解释器进程保持在内存中并因此获得较高的性能。众所周知，CGI解释器的反复加载是CGI性能低下的主要原因，如果CGI解释器保持在内存中并接受FastCGI进程管理器调度，则可以提供良好的性能、伸缩性、Fail-Over特性等等。FastCGI接口方式采用C/S结构，可以将HTTP服务器和脚本解析服务器分开，同时在脚本解析服务器上启动一个或者多个脚本解析守护进程。当HTTP服务器每次遇到动态程序时，可以将其直接交付给FastCGI进程来执行，然后将得到的结果返回给浏览器。这种方式可以让HTTP服务器专一地处理静态请求或者将动态脚本服务器的结果返回给客户端，这在很大程度上提高了整个应用系统的性能。

FastCGI的工作流程:

• Web Server启动时载入FastCGI进程管理器（PHP-CGI或者PHP-FPM或者spawn-cgi)

• FastCGI进程管理器自身初始化，启动多个CGI解释器进程(可见多个php-cgi)并等待来自Web Server的连接。

• 当客户端请求到达Web Server时，FastCGI进程管理器选择并连接到一个CGI解释器。Web server将CGI环境变量和标准输入发送到FastCGI子进程php-cgi。

• FastCGI子进程完成处理后将标准输出和错误信息从同一连接返回Web Server。当FastCGI子进程关闭连接时，请求便告处理完成。FastCGI子进程接着等待并处理来自FastCGI进程管理器(运行在Web Server中)的下一个连接。 在CGI模式中，php-cgi在此便退出。

FastCGI 的特点：

• 打破传统页面处理技术。传统的页面处理技术，程序必须与 Web 服务器或 Application 服务器处于同一台服务器中。这种历史已经早N年被FastCGI技术所打破，FastCGI技术的应用程序可以被安装在服务器群中的任何一台服务器，而通过 TCP/IP 协议与 Web 服务器通讯，这样做既适合开发大型分布式 Web 群，也适合高效数据库控制。

• 明确的请求模式。CGI 技术没有一个明确的角色，在 FastCGI 程序中，程序被赋予明确的角色（响应器角色、认证器角色、过滤器角色）。

WSGI：

PythonWeb服务器网关接口（Python Web Server Gateway Interface，缩写为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。自从WSGI被开发出来以后，许多其它语言中也出现了类似接口。WSGI是作为Web服务器与Web应用程序或应用框架之间的一种低级别的接口，以提升可移植Web应用开发的共同点。WSGI是基于现存的CGI标准而设计的。

WSGI区分为两个部份：一为“服务器”或“网关”，另一为“应用程序”或“应用框架”。在处理一个WSGI请求时，服务器会为应用程序提供环境上下文及一个回调函数（Callback Function）。当应用程序完成处理请求后，透过先前的回调函数，将结果回传给服务器。所谓的 WSGI 中间件同时实现了API的两方，因此可以在WSGI服务和WSGI应用之间起调解作用：从WSGI服务器的角度来说，中间件扮演应用程序，而从应用程序的角度来说，中间件扮演服务器。“中间件”组件可以执行以下功能：

• 重写环境变量后，根据目标URL，将请求消息路由到不同的应用对象。

• 允许在一个进程中同时运行多个应用程序或应用框架。

• 负载均衡和远程处理，通过在网络上转发请求和响应消息。

• 进行内容后处理，例如应用XSLT样式表。

以前，如何选择合适的Web应用程序框架成为困扰Python初学者的一个问题，这是因为，一般而言，Web应用框架的选择将限制可用的Web服务器的选择，反之亦然。那时的Python应用程序通常是为CGI，FastCGI，mod_python中的一个而设计，甚至是为特定Web服务器的自定义的API接口而设计的。WSGI没有官方的实现, 因为WSGI更像一个协议。只要遵照这些协议,WSGI应用(Application)都可以在任何服务器(Server)上运行, 反之亦然。WSGI就是Python的CGI包装，相对于Fastcgi是PHP的CGI包装。

WSGI将 web 组件分为三类： web服务器，web中间件,web应用程序， wsgi基本处理模式为 ： WSGI Server -> (WSGI Middleware)* -> WSGI Application 。

uwsgi：

uwsgi协议是一个uWSGI服务器自有的协议，它用于定义传输信息的类型（type of information），每一个uwsgi packet前4byte为传输信息类型描述，它与WSGI相比是两样东西。据称其效率是fcgi的10倍。具体的协议内容请参考：the uwsgi protocol

以上四者都可以理解为协议！协议！协议！实现了这样的协议，就可以实现Web服务器与Web应用程序相关联的web服务！

uWSGI：

uWSGI项目旨在为部署分布式集群的网络应用开发一套完整的解决方案。uWSGI主要面向web及其标准服务，已经成功的应用于多种不同的语言。由于uWSGI的可扩展架构，它能够被无限制的扩展用来支持更多的平台和语言。目前，你可以使用C，C++和Objective-C来编写插件。项目名称中的“WSGI”是为了向同名的Python Web标准表示感谢，因为WSGI为该项目开发了第一个插件。uWSGI是一个Web服务器，它实现了WSGI协议、uwsgi、http等协议。uWSGI，既不用wsgi协议也不用FastCGI协议，而是自创了上文说将的uwsgi协议。

uWSGI的主要特点如下：

• 超快的性能。

• 低内存占用（实测为apache2的mod_wsgi的一半左右）。

• 多app管理。

• 详尽的日志功能（可以用来分析app性能和瓶颈）。

• 高度可定制（内存大小限制，服务一定次数后重启等）。

Gunicorn：

和uWSGi类似的工具，从rails的部署工具(Unicorn)移植过来的。但是它使用的协议是前文所讲的WSGI，这是python2.5时定义的官方标准(PEP 333)，根红苗正，而且部署比较简单，详细的使用教程请点击这里。Gunicorn采用prefork模式，Gunicorn 服务器与各种 Web 框架兼容，只需非常简单的执行，轻量级的资源消耗，以及相当迅速。它的特点是与 Django 结合紧密，部署特别方便。 缺点也很多，不支持 HTTP 1.1，并发访问性能不高，与 uWSGI，Gevent 等有一定的性能差距。

1. Gunicorn设计

Gunicorn 是一个 master进程，spawn 出数个工作进程的 web 服务器。master 进程控制工作进程的产生与消亡，工作进程只需要接受请求并且处理。这样分离的方式使得 reload 代码非常方便，也很容易增加或减少工作进程。 工作进程这块作者给了很大的扩展余地，它可以支持不同的IO方式，如 Gevent,Sync 同步进程，Asyc 异步进程，Eventlet 等等。master 跟 worker 进程完全分离，使得 Gunicorn 实质上就是一个控制进程的服务。

2. Gunicorn源码结构

从 Application.run() 开始，首先初始化配置，从文件读取，终端读取等等方式完成 configurate。然后启动 Arbiter，Arbiter 是实质上的 master 进程的核心，它首先从配置类中读取并设置，然后初始化信号处理函数，建立 socket。然后就是开始 spawn 工作进程，根据配置的工作进程数进行 spawn。然后就进入了轮询状态，收到信号，处理信号然后继续。这里唤醒进程的方式是建立一个 PIPE，通过信号处理函数往 pipe 里 write，然后 master 从 select.select() 中唤醒。

工作进程在 spawn 后，开始初始化，然后同样对信号进行处理，并且开始轮询，处理 HTTP 请求，调用 WSGI 的应用端，得到 resopnse 返回。然后继续。

Sync 同步进程的好处在于每个 request 都是分离的，每个 request 失败都不会影响其他 request，但这样导致了性能上的瓶颈。

Tornado：

Tornado即使一款python 的开发框架，也是一个异步非阻塞的http服务器，它本身的数据产出实现没有遵从上文所说的一些通用协议，因为自身就是web服务器，所以动态请求就直接通过内部的机制，输出成用户所请求的动态内容。如果把它作为一个单独服务器，想用它来配合其他的框架如Flask来部署，则需要采用WSGI协议，Tornado内置了该协议，tornado.wsgi.WSGIContainer。

wsgiref：

Python自带的实现了WSGI协议的的wsgi server。wsgi server可以理解为一个符合wsgi规范的web server，接收request请求，封装一系列环境变量，按照wsgi规范调用注册的wsgi app，最后将response返回给客户端。Django的自带服务器就是它了。

以上都可以理解为实现！实现！实现！实现了协议的工具！

注：mod_wsgi（apache的模块）其实也是实现了wsgi协议的一个模块，现在几乎不废弃了，所以也不多说了，感兴趣的自己查一下吧。

所以如果你采用Django框架开发了应用之后，想部署到生产环境，肯定不能用Django自带的，可以用使用uwsgi协议的uWSGI服务器，也可以采用实现了WSGI协议的gunicorn或者Tornado，亦可以用FastCGI、CGI模式的Nginx、lighttpd、apache服务器。其他框架亦如此！明白了这些概念在部署的时候就可以做到心中有数，各种工具之间的搭配也就“知其然，并知其所以然”了。

在我们组的项目中有两种框架Django和Tornado，生产环境也用到了两种部署方式。uWSGI和Gunicorn：

Django项目用Nginx+uWSGI方式部署，Tornado项目用Nginx+Gunicorn方式部署：

Nginx都作为负载均衡以及静态内容转发。Tornado项目用supervisord来管理Gunicorn，用Gunicorn管理Tornado。众所周知，由于Python的GIL存在，所以Python的并发都采用多进程模式，所以我们部署的方式是一个核心两个进程。

‘柒’ 怎么在pycharm中使用anaconda部署python环境

在pycharm中使用anaconda部署python环境的方法：1、打开pycharm，依次点击file、settings选项；2、找到project interpreter选项；3、添加anaconda中python.exe的路径即可。

然后选择“Project Interpreter”，在后面的框里面应该选择你的anaconda中python.exe的位置；

最后点击“ok”即可。

‘捌’ Appium环境部署（三）——python的下载、安装与配置

一、下载：根据个人环境和需求选择对应版本进行下载

1、官网下载

https://www.python.org/

3、网上输入关键字“python”搜索

二、安装与配置

1、找到下载exe文件，然后双击，进行安装

2、定义好要装python的目录后，然后把下方的两个选项勾选上（方便后期使用python的，不然还得自己去环境变量进行配置）（注意：安装目录尽量不要选择C盘）

3、需要同时安装两个python版本，比如python2、python3

（1）2个程序安装方法一致，双击进行安装，自定义安装

（2）安装的文件夹不要在同一个目录下

（3）重点：在安装好的目录下找到“python.exe”这个执行文件，然后进行自定义命名：比如这个目录下安装的是2.0，那就修改成“python2.exe”；另一个目录下安装的是3.0，那就修改成“python3.0.exe”

（4）然后把这两个目录及各自目录下的Scripts目录添加到环境变量path下，如 E:python;E:pythonScripts;E:python39;E:python39Scripts

三、检查环境

1、打开cmd，输入python，回车，查看返回的版本号

2、如果安装的时候修改了“python.exe”的名字为“python3.exe”，则在cmd框输入python3，回车，查看返回的版本号

3、可以编个学习语言的语句输出试用一下 如 print("Hello World") 回车输出查看结果

‘玖’ 如何在服务器上部署python

使用pip或easy_install可以管理和安装python的package包，实际上它们都是从pypi服务器中搜索和下载package的。目前在pypi服务器上，有超过三万多个package，同时还允许我们将自己的代码也上传发布到服务器上。这样，世界上的所有人都能使用pip或easy_install来下载使用我们的代码了。

具体步骤如下：

首先创建项目文件和setup文件。

目录文件结构如下：

project/
simpletest/
__init__.py
test.py
setup.py

假设项目文件只有一个simpletest包，里面有一个test.py文件。

创建的setup.py文件格式大致如下，其中，install_requires字段可以列出依赖的包信息，用户使用pip或easy_install安装时会自动下载依赖的包。详细的格式参考文档。

from setuptools import setup, find_packages

setup(
name = 'simpletest',
version = '0.0.1',
keywords = ('simple', 'test'),
description = 'just a simple test',
license = 'MIT License',
install_requires = ['simplejson>=1.1'],

author = 'yjx',
author_email = '[email protected]',

packages = find_packages(),
platforms = 'any',
)

然后将代码打包。

打包只需要执行python
setup.py xxx命令即可，其中xxx是打包格式的选项，如下：

# 以下所有生成文件将在当前路径下 dist 目录中
python setup.py bdist_egg # 生成easy_install支持的格式
python setup.py sdist # 生成pip支持的格式，下文以此为例

发布到pypi。

发布到pypi首先需要注册一个账号，然后进行如下两步：

注册package。输入python setup.py register。
上传文件。输入python setup.py sdist upload。

安装测试

上传成功后，就可以使用pip来下载安装了。

另外，pypi还有一个测试服务器，可以在这个测试服务器上做测试，测试的时候需要给命令指定额外的"-r"或"-i"选项，如python
setup.py register -r "",python
setup.py sdist upload -r "",pip
install -i "" simpletest。

发布到测试服务器的时候，建议在linux或cygwin中发布，如果是在windows中，参考文档，需要生成.pypirc文件

‘拾’ Python运行环境怎么部署

Python是解释型语言，不用编译，安装python解释器就可以了。