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

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

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！

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