Windows下Djang+Wsgi+Apache配置,各种该相关配置问题的终极解决方案

Djang+Wsgi+Apache Config on Windows

之前写了一篇 Django+Mod_Python+Apache的配置文章(http://blog.youkuaiyun.com/l_courser/article/details/6818606)。

毕竟,Mod_Python是即将被淘汰的玩意儿,Wsgi才是最新的“王道”,结合网上一些配置,我整理了一下,并亲测成功,发出来供大家参考。

如有其它疑问,请随时留言。欢迎转载,转载时请注明出处,谢谢!


准备以下内容:

  • Python26+,此处我用的是 Python27,Python3+版本未使用过,听说有很多不同,以后用到的时候再研究;
  • 下载合适的Wsgi版本,此处我使用的是:mod_wsgi-win32-ap22py27-3.3.so,为了使用方便将其改名为:mod_wsgi.so;
  • 该文件下载地址:http://modwsgi.googlecode.com/files/mod_wsgi-win32-ap22py27-3.3.so
  • Django使用的是此时间点最新的1.3.1
  • Apache2.2.* ;
以上内容,在我的网盘均有下载,网盘这东东没整明白,以后再把详细下载地址放上来:http://www.dbank.com/netdisk/index.html?v=2.3.5#/我的网盘

东东都准备完成了,开始各种安装,一般的不说了,说说wsgi吧。将下载的文件拷贝到 Apache安装目录的 moudles 下面。
整个安装完成了。
配置
  • Django配置
  • 安装完成后,将Django的bin目录最好放在系统的环境的PATH中,命令行进入D:/website,执行django-admin.py startproject myweb
  • Apache配置
  • 在 httpd.conf 合适的地方加上:LoadModule wsgi_module modules/mod_wsgi.so;
  • 最后加上:Include "D:/website/apache_django_wsgi.conf";("D:/website”为你的网站根目录);
  • 在 D:/website中建立以下两个文件:django.wsgi和apache_django_wsgi.conf,文件内容如下:
  • apache_django_wsgi.conf
  • Alias /static/admin/ "D:/website/myweb/static/admin/"
    <Directory "D:/website/myweb/static/admin">
    	Order allow,deny
    	Options Indexes
    	Allow from all
    </Directory>
     
    WSGIScriptAlias / "D:/website/django.wsgi"
     
    <Directory "D:/website/myweb">
    	Allow from all
    </Directory>
    
    <Directory "d:/website"> 
    	Allow from all
    </Directory>
    
    #for testing wsgi
    #WSGIScriptAlias / "d:/Djangoweb/test.wsgi"  

    django.wsgi内容如下
  • import os, sys
    #Calculate the path based on the location of the WSGI script.
    apache_configuration= os.path.dirname(__file__)
    project = os.path.dirname(apache_configuration)
    workspace = os.path.dirname(project)
    
    #
    os.chdir('D:/website/myweb')     #注意这句话,之前我没有加这句话,导致无法找到项目路径
    sys.stdout = sys.stderr		#将日志输出到apache下的error.log便于发现问题
    sys.path.append(workspace)
    
    #print workspace 
    sys.path.append(workspace + "website")
    os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'myweb.settings'
    import django.core.handlers.wsgi
    application = django.core.handlers.wsgi.WSGIHandler()

    apache_django_wsgi.conf文件的内容中,最后一行注释的test.wsgi文件内容如下:
  • def application(environ, start_response):
    	status = '200 OK'
    	output = 'Hello World!'
    
    	response_headers = [('Content-type', 'text/plain'),('Content-Length', str(len(output)))]
    	start_response(status, response_headers)
    
    	return [output]
    该文件用来测试wsgi是否配置成功用的,测试的时候,取消apache_django_wsgi.conf中以下注释:#WSGIScriptAlias / "d:/Djangoweb/test.wsgi" 并将WSGIScriptAlias / "D:/website/django.wsgi"加上注释。测试结果如果显示 Hello World!,则成功,否则失败,请挥剑自宫^_^在整个安装、配置、测试的过程中,多关注 error.log,对无法解决的问题,多google,百度就算了,基本搜不到你想要的,可以这么说,搞程序开发的,如果用百度,我可以认为你不专业,呵呵,扯远了。这方面的问题,以后多多交流。
<think>好的,我现在需要帮助用户解决他们关于在Jupyter Notebook中使用Nginx和uWSGI进行部署的问题。首先,用户提到他们已经在虚拟环境中安装了所有必要的模块,并且能够通过`jupyter notebook --allow-root`启动Jupyter,但遇到了启动慢和开多后崩溃的问题。他们想知道是否可以使用Nginx和uWSGI来部署,以改善这些问题。 首先,我需要确认用户的需求。他们可能希望将Jupyter Notebook作为生产环境下的服务运行,提高其稳定性和性能。但Jupyter本身设计用于交互式开发,并非为生产环境设计。用户可能误解了Jupyter的用途,或者希望优化其运行方式。 接下来,我需要分析Jupyter Notebook的架构。Jupyter是基于Tornado框架的Web应用,内置了Web服务器。直接使用`--allow-root`启动可能会有安全隐患,且单进程运行容易崩溃,尤其是在处理多个并发请求时。用户提到的启动慢和崩溃问题,可能源于资源不足或配置不当。 然后,考虑Nginx和uWSGI的作用。通常,uWSGI用于部署WSGI应用,如Flask或Django。但Jupyter并不是一个标准的WSGI应用,它使用WebSocket进行实时通信,这可能与uWSGI不兼容。因此,直接使用uWSGI可能不可行。Nginx可以作为反向代理,处理SSL、静态文件和负载均衡,但需要正确配置以支持WebSocket。 用户可能没有意识到Jupyter和传统Web应用的区别。需要解释为什么直接使用Nginx和uWSGI可能不适用,并提供替代方案。比如,使用Nginx作为反向代理,配合Jupyter的内置服务器,或者考虑JupyterHub来管理多用户环境。此外,优化Jupyter配置,如限制并发数、增加资源,或者使用Docker容器化部署,可能是更有效的解决方案。 还需要检查用户可能存在的配置问题。例如,是否设置了足够的内存和CPU资源,是否正确配置了Jupyter的安全选项,如密码和SSL。同时,建议用户查看日志文件,确定崩溃的具体原因,是内存泄漏、资源不足还是其他问题。 最后,总结建议:虽然不能直接使用uWSGI,但可以通过Nginx反向代理、优化Jupyter配置使用JupyterHub或切换至JupyterLab等方式来改善性能和稳定性。同时,强调生产环境中使用Jupyter的风险,建议仅在开发或受控环境中运行。</think>### 核心问题定位: **Jupyter Notebook 和传统 Web 应用(如 Flask/Django)有本质区别**,直接使用 Nginx + uWSGI 部署不仅无法解决问题,反而会导致更多异常。需要先理解两者的技术差异: --- ### 一、Jupyter Notebook 的特殊性(不可用常规 Web 部署方案) #### 1. 架构差异对比 | | 传统 Web 应用 (Flask/Django) | Jupyter Notebook | |------------------|------------------------------------|----------------------------------| | **协议** | 纯 HTTP + WSGI | HTTP + WebSocket (实时交互) | | **核心功能** | 处理请求-响应 | 交互式代码执行 + 实时输出 | | **会话管理** | 无状态 | 有状态(保持内核运行) | | **适用场景** | 生产环境 | 开发/调试环境 | #### 2. 你遇到的问题根源 - **启动慢**:Jupyter 需要初始化 IPython 内核 + 加载所有扩展 - **开多崩溃**:每个 Notebook 都会占用独立内核进程,内存爆炸式增长 - **无法水平扩展**:内核状态无法在多个进程间共享 --- ### 二、Nginx + uWSGI 为什么不适用? #### 技术冲突点: 1. **协议不兼容**: - uWSGI 仅支持 WSGI 协议 - Jupyter 依赖 WebSocket 实现实时交互(代码执行/输出) 2. **状态保持难题**: - uWSGI 的多进程模型会导致内核状态不一致 - 不同请求可能被分配到不同进程,破坏 Notebook 连贯性 3. **资源管理失效**: - uWSGI 的进程管理无法控制 Jupyter 内核生命周期 - 内存泄漏风险加剧(如忘记关闭长期运行的 Notebook) --- ### 三、生产级 Jupyter 部署的正确姿势 #### 方案 ①:Nginx 反向代理(基础优化) ```nginx # nginx.conf 片段(支持 WebSocket 的关键配置) map $http_upgrade $connection_upgrade { default upgrade; '' close; } server { listen 80; server_name jupyter.yourdomain.com; location / { proxy_pass http://localhost:8888; # 指向 Jupyter 实际端口 proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection $connection_upgrade; proxy_set_header Host $host; } } ``` **优化效果**: - 通过 Nginx 实现 HTTPS 加密(配合 SSL 证书) - 负载均衡(如果有多个 Jupyter 实例) - 隐藏真实端口,提升安全性 #### 方案 ②:JupyterLab + 资源限制(推荐) ```bash # 启动命令优化(限制资源占用) jupyter lab --allow-root \ --ip=0.0.0.0 \ --port=8888 \ --no-browser \ --NotebookApp.token='your_password' \ --ResourceUseDisplay.mem_limit=4096m \ # 限制单个 Notebook 内存 --ResourceUseDisplay.track_cpu_percent=True # 启用 CPU 监控 ``` **关键参数**: - `--NotebookApp.max_buffer_size=536870912` (512MB 输出限制) - `--KernelManager.cull_idle_timeout=600` (10分钟无活动关闭内核) - `--KernelManager.cull_interval=300` (每5分钟检查一次) #### 方案 ③:JupyterHub 集群部署(企业级方案) ``` [架构图] Nginx ⇨ JupyterHub ⇨ Docker/Kubernetes 动态生成 Notebook 实例 ``` - **优势**: - 每个用户独立容器,资源隔离 - 按需创建/销毁实例,避免内存堆积 - 支持 OAuth 等企业认证方式 --- ### 四、性能优化实操指南 #### 1. 启动加速方案 ```python # 在 ~/.ipython/profile_default/ipython_config.py 中添加 c.InteractiveShellApp.exec_lines = [ 'import numpy as np', 'import pandas as pd', # 预加载常用库减少首次导入时间 ] c.TerminalIPythonApp.display_banner = False # 关闭启动横幅 # 禁用非必要扩展 jupyter labextension disable @jupyterlab/git jupyter labextension disable @jupyterlab/shortcutui ``` #### 2. 内存泄漏防护 ```bash # 使用 jupyter_contrib_nbextensions 的 Memory Usage 插件 conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions jupyter contrib nbextension install --user ``` - 在浏览器中启用内存监控条(实时显示使用量) #### 3. 内核管理自动化 ```python # 在 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 中配置 import os from subprocess import check_call def post_save(model, os_path, contents_manager): if model['type'] != 'notebook': return check_call(['jupyter', 'nbconvert', '--to', 'script', os_path]) c.FileContentsManager.post_save_hook = post_save # 自动保存 .py 备份 ``` --- ### 五、终极建议(架构层面) **如果追求生产环境的稳定性**: 1. 将 Jupyter 仅用于探索性数据分析(EDA)阶段 2. 将最终成果转化为传统 Web 应用(Flask/Django + Celery) 3. 使用 Apache Airflow 或 Prefect 编排批处理任务 **Jupyter 的本质是交互式工具**,强行将其改造为生产服务反而会陷入持续的技术债务。理解工具的设计边界,才能选择最合适的架构方案。
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