Flask制作python web服务并用Cython打包再放进docker运行

2024-06-04 18:18

本文主要是介绍Flask制作python web服务并用Cython打包再放进docker运行,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

项目需求

  • 提供web api服务
  • Cython打包
  • 放进docker
  • 部署在服务器上

1. 本地开发api

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
一个简单的demo
Created on Mon Jan 10 11:39:08 2022
@author: Lenovo
"""
from flask import Flask, make_responseapp = Flask(__name__)
@app.route('/', methods=['GET'])
def hello_world():txt = 'Hellow World, this is my first docker api server'print(txt)response = make_response(txt)return responseif __name__ == '__main__':app.run('0.0.0.0', port=5000, debug=False, threaded=True)

本地跑通就可以尝试用Cython打包了。

2. Cython打包

Cython打包目的 1:隐藏源代码 2:提高运行效率
先在服务器上安装Cython

pip install Cython==0.29.26

编辑一个新的setup.py文件

# -*- coding: utf-8 -*-
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
'''
apiTest.py是需要打包的文件名,若有多个py文件可以放进循环依次打包
'''
setup(ext_modules = cythonize("apiTest.py"),  )

在终端执行:

python setup.py build

等待执行完毕就可以看一个.c文件和build目录,进入build下lib开头的目录,可以看到打包好的.so文件了,它可以直接用来python import。

直接在该目录下新建mian.py作为docker运行的入口:

import apiTestapiTest.app.run('0.0.0.0', port=5000, debug=False, threaded=True)

准备工作完成,开始打包进docker

3. 打包成docker

确定依赖的包:

pip freeze > requirements.txt

但这样会使得requirements文件很冗余,安装时容易出各种问题。
建议:直接把需要安装的包手动填进requirements。或可以采用pipreqs进行依赖库的识别,在项目的当前目录中执行
pipreqs ./ --encoding=utf8 --force,pipreqs会检索目录下所有的.py文件,并基于用到的依赖生成 requirements.txt
本demo只有:

Flask==1.1.2

然后开始编写DockerFile(直接在服务器上,无后缀)

FROM python:3.7.10
COPY . /app
WORKDIR /app
RUN pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
&& pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
EXPOSE 5000
ENTRYPOINT [“/bin/sh”, “-c”]
CMD [“python main.py”]

Dockerfile步骤解析:

  1. 以镜像python作为基础镜像,如果本地没有这个镜像,会自动从Docker Hub拉取。
    注意python的版本要和Cython打包的版本一致,不然import无法识别module。
  2. 复制Dockerfile所在目录的所有文件,包括main.py,apiTest的.so文件和requirements.txt,到容器内的虚拟目录/app中。
  3. 指定容器的默认工作目录为/app。
    RUN指令在创建镜像时执行,相当于给基础镜像增加了一个改动层,然后固化为新的只读层,添加到新的镜像中。
  4. 升级pip工具,为安装依赖包做准备(使用清华的python库镜像,提高速度)。
  5. 从requirements.txt安装python的第三方依赖包。
  6. 暴露容器的5000端口,因为本例是一个web服务,需要暴露端口。
  7. ENTRYPOINT给出程序入口命令,使容器可以表现的像一个可执行程序,本例使用sh –c作为默认程序。本来也可以使用python命令作为入口,但是容器内想使用重定位符获得输出日志,必须在sh –c “CMD”中使用重定位。这里踩坑无数,docker的容器日志用起来又太麻烦。
    可以有两种形式:
    ENTRYPOINT [“executable”, “param1”, “param2”] :推荐使用的 exec形式
    ENTRYPOINT command param1 param2 :shell 形式
  8. CMD给出容器启动时默认执行的命令,如果有ENTRYPOINT,则为ENTRYPOINT提供参数;如果没有,则是完整的默认命令。有三种形式:
    CMD [“executable”,“param1”,“param2”]:推荐使用的 exec 形式
    CMD [“param1”,“param2”]:无可执行程序形式
    CMD command param1 param2:shell 形式

在服务器上应有的文件:

  • apiTest.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so
  • Dockerfile
  • main.py
  • requirements.txt

在该文件夹下运行

docker build -t apitestserver:1.0 .

等待运行成功,docker就做成了。

4. 运行docker,测试

可以看到新打包的docker:

[root@host236 usr]# docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
apitestserver 1.0 cbe2a8f0dbd3 41 minutes ago 928MB

运行docker并暴露出端口5000:

docker run -d -p 5000:5000 apitestserver:1.0

若想进入docker:

docker run -it -p 5000:5000 apitestserver:1.0 sh

打开浏览器访问docker服务器IP:5000
在这里插入图片描述

这篇关于Flask制作python web服务并用Cython打包再放进docker运行的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1030753

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