docker|Docker项目部署docker+flask+gunicorn gunicorn|flask|docker|python|flask

在Win10系统下利用Docker部署Gunicorn+Flask打造独立镜像首先简单看一下项目结构:

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【docker|Docker项目部署docker+flask+gunicorn】manage.py是项目的入口文件，这里我们利用Sockert.io让Flask支持Websocket

from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy import pymysql from flask import request,jsonify from flask_cors import CORS from flask_socketio import SocketIO,send,emit,join_room, leave_room import urllib.parse import user_viewfrom celery import Celery from datetime import timedeltapymysql.install_as_MySQLdb() app = Flask(__name__) app.config["SQLALCHEMY_DATABASE_URI"] = "mysql://root:root@localhost:3306/md" app.config['SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN'] = True app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = Trueapp.config['BROKER_URL'] = 'redis://localhost:6379' app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'] = 'redis://localhost:6379' app.config['CELERY_ACCEPT_CONTENT'] = ['json', 'pickle'] app.config['REDIS_URL'] = 'redis://localhost:6379' app.config['JSON_AS_ASCII'] = FalseCORS(app,cors_allowed_origins="*")app.register_blueprint(user_view.user)db = SQLAlchemy(app)socketio = SocketIO(app,cors_allowed_origins='*',async_mode="threading",message_queue=app.config['CELERY_RESULT_BACKEND'])celery = Celery(app.name) celery.conf.update(app.config)celery.conf.CELERYBEAT_SCHEDULE = {"test":{ "task":"get_cron", "schedule":timedelta(seconds=10) }}@celery.task(name="get_cron") def get_cron():get_sendback.delay()@celery.task() def get_sendback():socketio.emit('sendback','message',broadcast=True)@app.route('/task') def start_background_task(): get_sendback.delay() return '开始' @app.route('/',methods=['GET','POST',"PUT","DELETE"]) def hello_world(): return jsonify({'message':'你好,Docker'})@socketio.on('join') def on_join(data): username = 'user1' room = 'room1' join_room(room) send(username + ' has entered the room.', room=room)@socketio.on('message') def handle_message(message): message = urllib.parse.unquote(message) print(message) send(message,broadcast=True)@socketio.on('connect', namespace='/chat') def test_connect(): emit('my response', {'data': 'Connected'})@socketio.on('disconnect', namespace='/chat') def test_disconnect(): print('Client disconnected') @app.route("/sendback",methods=['GET']) def sendback():socketio.emit('sendback','message')return 'ok' if __name__ == '__main__':socketio.run(app,debug=True,host="0.0.0.0",port=5000)

接下来使用Gunicorn+gevent来运行Flask项目，Gunicorn服务器作为wsgi app的容器，能够与各种Web框架兼容（flask，django等）,得益于gevent等技术，使用Gunicorn能够在基本不改变wsgi app代码的前提下，大幅度提高wsgi app的性能。那到底怎么提升性能？说简单点，Gunicorn 默认的网络模型是 select ，当我们把worker 替换成 gevent 后，则改为 epoll 监听模型，关于select、poll、epoll请参照这篇文章:关于Tornado:真实的异步和虚假的异步，这里不再赘述。
安装相应的库

pip install gunicorn gevent --user

编辑项目目录下的gunicorn.conf.py

workers = 3# 进程数 worker_class = "gevent"# 异步模式 bind = "0.0.0.0:5000"

由于Gunicorn并不支持Windows环境，所以只需要写好配置，不需要运行。
编辑项目目录下的requirements.txt文件，这里面都是我们项目所依赖的库

flask==1.0.2 flask-cors flask-socketio flask-sqlalchemy pymysql celery gunicorn gevent redis==3.3.11

随后在项目目录下创建一个 Dockerfile 文件，这个文件可以理解为打包镜像的脚本，你需要这个镜像做什么，就把任务写到脚本中，Docker通过执行这个脚本来打包镜像

FROM python:3.6 WORKDIR /Project/myflaskCOPY requirements.txt ./ RUN pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleCOPY . . ENV LANG C.UTF-8 CMD ["gunicorn", "manage:app", "-c", "./gunicorn.conf.py"]

可以看到，我们项目的镜像首先基于python3.6这个基础镜像，然后声明项目目录在/Project/myflask中，拷贝依赖表，之后安装相应的依赖，这里在安装过程中我们指定了国内的源用来提高打包速度，最后利用gunicorn运行项目，值得一提的是，ENV LANG C.UTF-8是为了声明Docker内部环境中的编码，防止中文乱码问题。
最后我们就可以愉快的打包整个项目了，在项目根目录下执行

docker build -t 'myflask' .

? 此时看到Docker通过读取Dockerfile文件来下载所需的基础镜像和依赖库，这里一定要指定Docker的下载源，否则速度会非常缓慢，打包好的镜像文件大概有1g左右。
下载结束之后，可以看到myflask这个镜像已经静静躺在镜像库中了，运行

docker images

命令来查看
然后我们就可以利用这个镜像来通过容器跑Flask项目了，运行命令

docker run -it --rm -p 5000:5000 myflask

这里的命令是通过端口映射把docker内部的端口5000映射到宿主机的5000端口上，后面的参数是镜像名称。我们看到，在Win10下，已经不可思议的通过Gunicorn把Flask跑起来了，这在之前没有Docker技术之前是不可想象的。

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通过网址访问一下，这里注意一点，就是Windows系统下，访问Docker容器需要通过分配的ip来访问，而不是我们常用的localhost。

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完全没有任何问题。
er技术之前是不可想象的。
[外链图片转存中…(img-DVdrHrdq-1641830421392)]
通过网址访问一下，这里注意一点，就是Windows系统下，访问Docker容器需要通过分配的ip来访问，而不是我们常用的localhost。
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完全没有任何问题。