flask项目部署到生产环境的方案

背景

使用Python+flask编写的一个小项目，在本地开发完毕后，须要部署到测试服务器上，这时候犯难了，由于以前没部署过这块东西，因此各类百度，总算是部署成功了，也对这个项目进行了jenkins持续部署，这块之后有时间我会单独说一下

 

涉及的三方库

1 pip install gunicorn

 

supervisor配置文件

由于我服务器安装了宝塔面板，因此使用了宝塔里面的supervisor插件来管理进程，涉及到须要新增一个supervisor的配置文件，这里贴一下个人配置

1 [program:xxx-server] # 项目名称
2 command=/usr/local/python3/bin/gunicorn -c gun.py manage:app # 前面是gunicorn的绝对路径，后面的gun.py是gunicorn的配置文件， manage是你的flask项目启动文件名称
3 directory=/www/xxx-server # flask项目存放路径
4 autorestart=true
5 stdout_logfile=/www/server/log/mock-server.out.log # 日志
6 redirect_stderr=true
7 user=root
8 priority=999

 

gun.py文件

上面提到了gun.py这个配置文件，我下面贴一下个人配置文件

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding: utf-8 -*-
 3 # @Time    : 2019/11/19 14:24
 4 # @Author  : Weiqiang.long
 5 # @Site    :
 6 # @File    : gun.py
 7 # @Software: PyCharm
 8 # @Description:
 9 # import requests
10 import os
11 import platform
12 import gevent.monkey
13 import multiprocessing
14 
15 
16 gevent.monkey.patch_all()
17 debug = True
18 loglevel = 'deubg'
19 # 服务地址（adderes:port）
20 bind = '0.0.0.0:8090'
21 
22 
23 if platform.system() == 'Windows':
24     # win机器路径
25     log_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'log')
26 else:
27     # 服务器路径
28     log_path = '/log'
29 
30 
31 # print(log_path)
32 pidfile = log_path + '/gunicorn.pid'
33 logfile = log_path + '/debug.log'
34 
35 
36 # 启动的进程数（获取服务器的cpu核心数*2+1）
37 workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 +1
38 worker_class = 'gunicorn.workers.ggevent.GeventWorker'
39 
40 
41 threads = 20
42 preload_app = True
43 reload = True
44 
45 
46 x_forwarded_for_header = 'X-FORWARDED-FOR'

 

supervisor启动项目

 1 # 启动全部服务
 2 sudo supervisorctl start all
 3 
 4 
 5 # 启动单个服务
 6 sudo supervisorctl start 服务名称
 7 
 8 
 9 # 中止全部服务
10 sudo supervisorctl stop all
11 
12 
13 # 重启全部服务
14 sudo supervisorctl restart all

 

 

参考来源：

http://www.javashuo.com/article/p-xkkitexk-gk.html

 

https://www.jianshu.com/p/fecf15ad0c9a