服务器程序源代码分析之三:gunicorn

gunicorn是一款用于Python Web应用部署的工具,支持WSGI到HTTP的协议转换。它提供了预分叉IO模型,并能通过引入eventlet、gevent或tornado实现高性能异步IO。

gunicorn是一个python web 服务部署工具,类似flup,完全用python开发,参考了ruby的部署工具: Unicorn project

gunicorn主要功能:

  • wsgi-http 协议的转换

    python有一个官方的module叫做WSGI(The Web Server Gateway Interface),版本号PEP333,定义了一些接口规范

    所以凡是python web框架都会遵守这个规范,django或者web.py都是这样

  • gunicorn对协议的支持很单一:输入wsgi,输出http

    flup也是输入wsgi,但支持多种输出:ajp,cgi,fcgi,scgi,就偏偏不支持http

    所以flup和gunicorn是前浪后浪的关系

  • IO模型采用pre-fork模式
  • 子进程里面,可以支持sync,eventlet,gevent,tornado 4种网络处理方法,默认用sync
  • gunicorn的代码质量比较差,起码比flup要差,缺乏python-style

    python-style:只要看看python自带的lib就了然,就是那种感觉

sync的实现
  1. 采用阻塞的accept等待新连接
  2. 一旦连接成功,就用select来驱动所有的client

select是遍历fd_set的方式,并且在linux有句柄数量必须小于1024的限制,这两点导致了sync模式的并发能力有限,flup也是这样,如果选择sync模式,那么和用 flup 没有什么区别

gunicorn还可以采用异步IO
  • 可以通过import代码包的方式,使用eventlet,gevent,tornado 之一
  • 这3种都是高性能异步IO(Fast event loop based on libev (epoll on Linux, kqueue on FreeBSD))
  • python 2.6就在select module里面加上了epoll/poll/kqueue/kevent 支持,把sync模块 改造为高性能异步IO其实非常容易

本文地址: http://lutaf.com/219.htm 鲁塔弗原创文章,欢迎转载,请附带原文链接

转载于:https://www.cnblogs.com/DjangoBlog/p/4442098.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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