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，需要部署到测试服务器上，这时候犯难了，因为之前没部署过这块东西，所以各种百度，总算是部署成功了，也对这个项目进行了jenkins持续部署，这块以后有时间我会单独说一下

 

涉及的三方库

pip install gunicorn

supervisor配置文件

因为我服务器安装了宝塔面板，所以使用了宝塔里面的supervisor插件来管理进程，涉及到需要新增一个supervisor的配置文件，这里贴一下我的配置

[program:xxx-server] # 项目名称
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
directory=/www/xxx-server # flask项目存放路径
autorestart=true
stdout_logfile=/www/server/log/mock-server.out.log # 日志
redirect_stderr=true
user=root
priority=999

gun.py文件

上面提到了gun.py这个配置文件，我下面贴一下我的配置文件

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2019/11/19 14:24
# @Author  : Weiqiang.long
# @Site    :
# @File    : gun.py
# @Software: PyCharm
# @Description:
# import requests
import os
import platform
import gevent.monkey
import multiprocessing


gevent.monkey.patch_all()
debug = True
loglevel = 'deubg'
# 服务地址（adderes:port）
bind = '0.0.0.0:8090'


if platform.system() == 'Windows':
    # win机器路径
    log_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'log')
else:
    # 服务器路径
    log_path = '/log'


# print(log_path)
pidfile = log_path + '/gunicorn.pid'
logfile = log_path + '/debug.log'


# 启动的进程数（获取服务器的cpu核心数*2+1）
workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 +1
worker_class = 'gunicorn.workers.ggevent.GeventWorker'


threads = 20
preload_app = True
reload = True


x_forwarded_for_header = 'X-FORWARDED-FOR'

supervisor启动项目

# 启动所有服务
sudo supervisorctl start all


# 启动单个服务
sudo supervisorctl start 服务名称


# 停止所有服务
sudo supervisorctl stop all


# 重启所有服务
sudo supervisorctl restart all

参考来源：

https://www.cnblogs.com/Ting-light/p/11640784.html

 

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