sitename.conf
Обычный файл конфигурации nginx. Он нужен для того, чтобы сразу после запуска nginx «скушал» наш проект.
# portal
server {
listen 8080; # nginx будет слушать этот порт.
server_name localhost;
charset utf8;
autoindex off;
access_log /srv/www/<project>/logs/<project>_access.log;
error_log /srv/www/<project>/logs/<project>_error.log error;
set $project_home /srv/www/<project>;
location / {
root $project_home;
try_files $uri @<project>;
}
location @<project> {
proxy_pass http://python:8000; # gunicorn запускается в контейнере python и слушает порт 8000
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
}
}
На этом настройка nginx заканчивается, но сам образ еще будем ковырять.
Just-In-Time (JIT) компилятор
Прежде, чем перейти к JIT-компиляции, рассмотрим свойства компилируемых и интерпретируемых языков программирования.
Компилируемые ЯП более производительны, но их сложно портировать на различные архитектуры и ОС. Интерпретируемые ЯП лучше портируются, но их производительность намного хуже.
Существуют языки, вроде Python, которые сочетают в себе оба свойства: исходный текст сначала компилируется в промежуточный байт-код, а потом интерпретируется CPython. Это позволяет софту работать стабильнее и сохраняет преимущество импорта.
Однако производительность по-прежнему далека от компилируемой версии, поскольку та способна выполнять множество невозможных для байт-кода оптимизаций. Здесь появляется JIT-компилятор, объединяющий лучшие части обоих миров. Рассмотрим шаги JIT-компиляции, необходимые для обеспечения производительности:
- Определение наиболее часто используемых компонентов кода, вроде функции в цикле;
- Преобразование этих частей в машинный код во время выполнения;
- Оптимизация сгенерированного машинного кода;
- Замена предыдущей реализации оптимизированной версией машинного кода.
Если вспомнить два вложенных цикла из начала статьи, PyPy обнаружил, что одна и та же операция выполняется несколько раз, скомпилировал ее в машинный код, оптимизировал и поменял реализации местами. Вот почему мы увидели значительное увеличение производительности.
PyPy и его особенности
Исторически PyPy имел в виду две вещи:
- Среда динамического языка для создания интерпретаторов для динамических языков;
- Реализация Python с использованием этих рамок;
Вы уже видели второе значение в действии, установив PyPy и запустив с ним небольшой скрипт. Реализация Python, которую вы использовали, была написана с использованием динамической языковой среды под названием RPython, точно так же, как CPython был написан на C, а Jython был написан на Java.
Вам не говорили, что PyPy написан на Python? Причина, по которой PyPy стал известен как интерпретатор Python, написанный на Python (а не на RPython), заключается в том, что RPython использует тот же синтаксис, что и Python.
Чтобы все прояснить, вот как создается PyPy:
- Исходный код написан на RPython.
- Инструменты RPython (translation toolchain) применяются к коду, делая его более эффективным. Они компилируют код в машинный, поэтому под Mac, Windows и Linux необходимы разные версии;
- Создается двоичный исполняемый файл. Это интерпретатор Python, который вы использовали для запуска своего небольшого скрипта.
Вам не нужно проходить все эти шаги, чтобы использовать PyPy, так как исполняемый файл уже доступен для установки.
Поскольку очень сложно использовать одно и то же слово для обозначения фреймворка и реализации, команда, стоящая за PyPy, решила отойти от этого двойного использования. Теперь PyPy относится только к реализации Python. Фреймворк называется набором инструментов перевода RPython.
Далее вы узнаете о функциях, которые в некоторых случаях делают PyPy лучше и быстрее, чем Python.
Важные элементы конфигурации
- worker_processes — количество рабочих процессов, которые будет использовать сервер. Число должно соответствовать количеству ядер процессора.
- worker_connections — это максимальное количество подключений каждого рабочего процесса. Чем выше показатель, тем больше человек обслуживается одновременно.
- access_log & error_log — эти файлы используется для регистрации любой ошибки и попыток получения доступа. Журналы изучаются для устранения неполадок и при аварийном завершении работы.
- gzip — это настройки для «сжатия» запросов Nginx. Включение параметра позволит повысить производительность. По умолчанию поднастройки закомментированы.
- gzip_comp_level — уровень сжатия от 1 до 10. Этот показатель обычно не превышает 6.
- gzip_types — это перечень типов ответов, к которым применяется сжатие.
Сервер может обслуживать множество сайтов. Файлы, которые определяют какие именно, находятся в директории /etc/nginx/sites-available.
Чтобы Nginx работал с сайтами, их необходимо слинковать с /etc/nginx/sites-enabled.
Использования метода линкования позволяет быстро запускать сайты, не удаляя никакие файлы после их использования. Помимо этого, можно просто скопировать файлы прямо в первую директорию.
Символьная ссылка — это путь к файлу. Общий синтаксис для неё выглядит так:
ln -s <на какой существующий объект будет вести> <создаваемый симлинк>
Примеры ссылок для каталога и файла:
- ln -s /usr/share/nginx/html/index.php /home/dmosk/;
- ln -s /usr/share/nginx/html /home/dmosk/.
Директория sites-available содержит конфигурацию виртуальных хостов. Это позволяет веб-серверу настраиваться для множества сайтов с разной конфигурацией. Сайты в этой директории не задействуются и будут обслуживаться только, если сделать символьную ссылку на папку sites-enabled.
Сборщик мусора
Всякий раз, когда вы создаете любые объекты, под них выделяется память. Если неиспользуемые объекты не чистить, память закончится и произойдет сбой программы.
В C и C++ проблему обычно приходится решать вручную. Другие языки программирования, вроде Python и Java, делают это автоматически. Процесс называется автоматической сборкой мусора – существует несколько методов ее выполнения.
В CPython счетчик ссылок на объект увеличивается всякий раз, когда на него ссылаются и уменьшается при разыменовании. Когда счетчик равен нулю, CPython автоматически вызывает функцию освобождения памяти для объекта, но есть один нюанс. Когда количество ссылок большого дерева объектов становится равным нулю, все связанные объекты освобождаются. Возможна длинная пауза, во время которой программа простаивает. Есть также вариант, при котором подсчет ссылок не сработает. Рассмотрим следующий код:
class A(object):
pass
a = A()
a.some_property = a
del a
В приведенном коде определяется новый класс, создается экземпляр, его свойству присваивается ссылка на себя, а экземпляр удаляется.
В этот момент экземпляр уже недоступен, однако подсчет ссылок не удаляет его из памяти, поскольку есть ссылка на себя, и счетчик не равен нулю. Такая ситуация называется циклом ссылок, и она не решается с помощью их подсчета.
В этом случае CPython использует другой инструмент – циклический сборщик мусора. Он пробегает по всем объектам в памяти, идентифицирует доступные и освобождает недостижимые, поскольку они больше не активны. Это исправляет проблему с циклом ссылок, однако могут появиться заметные паузы, когда в памяти находится большое количество объектов.
PyPy использует только второй метод. Он периодически ходит по «живым» объектам, начиная с корня. Это дает ему преимущество перед CPython, делая меньше затраченное на управление памятью время. Вместо того, чтобы делать все за один подход, PyPy разбивает работу на части. Такой подход добавляет всего несколько миллисекунд после каждой коллекции, а не сотни, как в CPython.
Сборка мусора является сложной задачей и содержит гораздо больше деталей, которые выходят за рамки данного материала. Более подробную информацию о ней можно найти в документации.
При необходимости используйте итератор со срезами
Итератор — это инструмент для поточной обработки данных. Он отвечает за упрощение навигации по элементам: списку, словарю и так далее. Это такой объект-перечислитель, который выдаёт следующий элемент. В основном его используют в цикле for.
Но использовать итератор на полную мощность нужно не всегда. И тут незадача: если вы попытаетесь использовать срез итератора (islice), то получите ошибку TypeError. Это произойдёт из-за того, что объект итератора не является подписываемым. К счастью, на такой случай есть простое решение:
Используя itertools.islice, можно создать объект islice, который сам по себе является итератором, производящим нужные нам значения
Важно отметить, что этот объект использует все элементы генератора вплоть до начала среза, что делает itertools.islice мощным инструментом
Как работает Nginx
В отличие от обычного веб-сервера, Nginx не создаёт один поток под каждый запрос, а разделяет его на меньшие однотипные структуры, называемые рабочими соединениями. Каждое такое соединение обрабатывается отдельным рабочим процессом, а после выполнения они сливаются в единый блок, возвращающий результат в основной процесс обработки данных. Одно рабочее соединение может обрабатывать до 1024 запросов одного вида одновременно.
Практическое применение
- Отдельный порт/IP. При наличии большого количества статичного контента или файлов для загрузки, можно настроить на отдельном порту или IP, чтобы осуществлять раздачу. При большом количестве запросов рекомендуется ставить отдельный сервер и подключать к нему Nginx.
- Акселерированное проксирование. В таком случае все пользовательские запросы на статичный контент (картинки, простой HTML, JavaScript, CSS-файлы) поступают сначала на Nginx, а он их обрабатывает самостоятельно. При этом никаких изменений исходного кода не требуется.
- Nginx и FastCGI. Если поддерживается технология FastCGI, Apache вообще можно не использовать. Но в таком случае может потребоваться модификация кодов скриптов.
Nginx Configuration¶
Although there are many HTTP proxies available, we strongly advise that you
use Nginx. If you choose another proxy server you need to make sure that it
buffers slow clients when you use default Gunicorn workers. Without this
buffering Gunicorn will be easily susceptible to denial-of-service attacks.
You can use Hey to check if your proxy is behaving properly.
An example configuration file for fast clients with Nginx:
nginx.conf
worker_processes 1;
user nobody nogroup;
# 'user nobody nobody;' for systems with 'nobody' as a group instead
error_log /var/log/nginx/error.log warn;
pid /var/run/nginx.pid;
events {
worker_connections 1024; # increase if you have lots of clients
accept_mutex off; # set to 'on' if nginx worker_processes > 1
# 'use epoll;' to enable for Linux 2.6+
# 'use kqueue;' to enable for FreeBSD, OSX
}
http {
include mime.types;
# fallback in case we can't determine a type
default_type application/octet-stream;
access_log /var/log/nginx/access.log combined;
sendfile on;
upstream app_server {
# fail_timeout=0 means we always retry an upstream even if it failed
# to return a good HTTP response
# for UNIX domain socket setups
server unix:/tmp/gunicorn.sock fail_timeout=0;
# for a TCP configuration
# server 192.168.0.7:8000 fail_timeout=0;
}
server {
# if no Host match, close the connection to prevent host spoofing
listen 80 default_server;
return 444;
}
server {
# use 'listen 80 deferred;' for Linux
# use 'listen 80 accept_filter=httpready;' for FreeBSD
listen 80;
client_max_body_size 4G;
# set the correct host(s) for your site
server_name example.com www.example.com;
keepalive_timeout 5;
# path for static files
root /path/to/app/current/public;
location {
# checks for static file, if not found proxy to app
try_files $uri @proxy_to_app;
}
location @proxy_to_app {
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
proxy_set_header Host $http_host;
# we don't want nginx trying to do something clever with
# redirects, we set the Host: header above already.
proxy_redirect off;
proxy_pass http://app_server;
}
error_page 500 502 503 504 /500.html;
location = /500.html {
root /path/to/app/current/public;
}
}
}
If you want to be able to handle streaming request/responses or other fancy
features like Comet, Long polling, or Web sockets, you need to turn off the
proxy buffering. When you do this you must run with one of the async worker
classes.
To turn off buffering, you only need to add to your
block:
...
location @proxy_to_app {
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
proxy_set_header Host $http_host;
proxy_redirect off;
proxy_buffering off;
proxy_pass http://app_server;
}
...
It is recommended to pass protocol information to Gunicorn. Many web
frameworks use this information to generate URLs. Without this
information, the application may mistakenly generate ‘http’ URLs in
‘https’ responses, leading to mixed content warnings or broken
applications. To configure Nginx to pass an appropriate header, add
a directive to your block:
... proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; ...
If you are running Nginx on a different host than Gunicorn you need to tell
Gunicorn to trust the headers sent by Nginx. By default,
Gunicorn will only trust these headers if the connection comes from localhost.
This is to prevent a malicious client from forging these headers:
$ gunicorn -w 3 --forwarded-allow-ips="10.170.3.217,10.170.3.220" test:app
When the Gunicorn host is completely firewalled from the external network such
that all connections come from a trusted proxy (e.g. Heroku) this value can
be set to ‘*’. Using this value is potentially dangerous if connections to
Gunicorn may come from untrusted proxies or directly from clients since the
application may be tricked into serving SSL-only content over an insecure
connection.
Gunicorn 19 introduced a breaking change concerning how is
handled. Previous to Gunicorn 19 this was set to the value of
if received from a trusted proxy. However, this was not in
compliance with RFC 3875 which is why the is now the IP
address of the proxy and not the actual user.
To have access logs indicate the actual user IP when proxied, set
with a format which includes . For
example, this format uses in place of :
%({x-forwarded-for}i)s %(l)s %(u)s %(t)s "%(r)s" %(s)s %(b)s "%(f)s" "%(a)s"
Финальный этап
Для проверки конфигурации nginx нужно ввести команду:
Далее запускаем службу gunicorn и создаем socket:
Для отключения выполняем команды:
sudo systemctl disable gunicornsudo systemctl stop gunicorn
Также, эти обе команды пригодятся, если вы будете вносить какие-либо изменения в HTML или python файлы, чтобы обновить свой сайт, но помните, что, если вносите изменения в модели, то обязательно нужно сделать python manage.py makemigrations <app> и migrate <app> из каталога с проектом.
Для первичного запуска / полной остановки сервиса Gunicorn:
Чтобы посмотреть статус запущенного сервиса нужно ввести:
Для проверки создания сокета, необходимо ввести команду:
Такой вывод считается правильным: /run/gunicorn.sock: socket
Если внес какие-либо изменения в файл gunicorn.service или .socket, необходимо выполнить команду:
Если все нормально сработало, то можем запустить nginx:
4: Создание и настройка проекта Django
Теперь все компоненты Python установлены, можно приступать к разработке нашего проекта.
Создание проекта Django
Установите файлы проекта Django в подготовленный каталог. Это создаст каталог с кодом и поместит в него скрипт управления. Здесь мы определяем каталог явно, а не позволяем Django принимать решения относительно текущего каталога.
Теперь структура каталогов в ~/myprojectdir выглядит так:
- ~/myprojectdir/manage.py: скрипт управления проектом Django.
- ~/myprojectdir/myproject/: пакет проекта Django, который состоит из файлов __init__.py, settings.py, urls.py и wsgi.py.
- ~/myprojectdir/myprojectenv/: каталог виртуальной среды.
Настройка проекта
После этого нужно настроить проект. Откройте файл settings.py в текстовом редакторе:
Найдите в файле директиву ALLOWED_HOSTS. Она содержит белый список адресов и доменов, которые могут подключаться к Django. Если входящий запрос содержит заголовок Host, который не включен в этот список, такой запрос будет сброшен. Это обеспечит дополнительный уровень безопасности Django.
Перечислите в квадратных скобках все заведомо безопасные для Django IP-адреса или домены. Каждый элемент нужно взять в одинарные кавычки. Все элементы списка разделяются запятыми. Чтобы добавить в список поддомены, поставьте перед доменным именем точку. В приведённом ниже фрагменте вы найдёте несколько закомментированных примеров того, как может выглядеть директива ALLOWED_HOSTS.
Примечание: Обязательно укажите localhost как один из параметров, поскольку позже мы будем проксировать соединения через локальный экземпляр Nginx.
Затем найдите DATABASES – раздел настроек доступа к БД. Здесь содержатся настройки для БД SQLite, однако проект использует БД PostgreSQL. Замените данные стандартной БД данными PostgreSQL.
Настройте Django для использования psycopg2. Укажите имя БД, имя и пароль пользователя базы данных, а затем укажите, что база данных находится на локальном компьютере. Настройки порта (параметр PORT) можно не заполнять.
Перейдите в конец файла и укажите, где должны находиться статические файлы. Это необходимо для того, чтобы веб-сервер Nginx мог обрабатывать запросы по этим файлам. Следующая строка поместит эти файлы в каталог под названием static в каталоге проекта:
Сохраните и закройте файл.
Завершение настройки проекта
Теперь нужно переместить исходную схему базы данных в базу данных PostgreSQL:
Создайте администратора проекта:
Укажите имя, адрес электронной почты и пароль этого пользователя.
Переместите весь статический контент в отдельный каталог:
Подтвердите операцию. Теперь все статические файлы хранятся в каталоге static.
Если вы включили базовый брандмауэр UFW, на данный момент порт сервера разработки Django (8000) заблокирован. Чтобы протестировать работу приложения, нам нужно разблокировать этот порт.
Для этого введите:
Теперь можно протестировать проект, запустив сервер разработки Django:
Откройте в браузере доменное имя или IP-адрес и укажите порт :8000.
На экране появится приветственная страница Django:
Добавьте /admin в конец адреса. Браузер запросит учётные данные администратора. Заполните появившиеся на экране поля, указав имя и пароль только что созданной учётной записи администратора при помощи команды createsuperuser. После этого на экране появится интерфейс администратора.
Завершив проверку, остановите сервер разработки, нажав CTRL+C в терминале.
Получив доступ к интерфейсу, вы убедились, что БД хранит информацию проекта и взаимодействует с ним.
Тестирование Gunicorn
Теперь нужно убедиться, что веб-сервер Gunicorn может обслуживать наше приложение. Перейдите в каталог проекта и попробуйте с помощью gunicorn загрузить модуль WSGI:
Эта команда запустит Gunicorn в том же интерфейсе, в котором до этого работал сервер разработки Django. Вернитесь и снова протестируйте приложение.
Примечание: Поскольку Gunicorn не знает о расположении статического контента для интерфейса администратора, интерфейс будет отображаться без CSS.
Чтобы передать серверу Gunicorn модуль, нужно указать путь к каталогу файла wsgi.py, который является точкой входа в приложение. Внутри этого файла находится функция application, которая используется для связи с приложением.
Завершив тестирование, нажмите в окне терминала CTRL-C, чтобы остановить сервер Gunicorn.
Теперь приложение Django готово. Отключите виртуальную среду:
Sentry
Ведение журнала это возможность. Наиболее распространенные реализации которой, является использование журнала. Но, для крупномасштабных распределенных систем с сотнями, тысячами или более серверов, это не всегда лучшее решение.
Для отслеживания исключений во всей инфраструктуре, такой сервис как sentry очень полезен. Он централизует все сообщения об исключениях, и в дополнении к маршруту ошибки он добавляет состояние каждого состояния стека (значение переменных в то время, когда было вызвано исключение). Он также предоставляет приятный интерфейс с панелью мониторинга, отчетами и способами получать сообщения по нескольким проектам сразу. Он предоставляется с открытым исходным кодом, так что вы можете запустить свой собственный сервер или оформить подписку на предустановленную версию.
Предварительные требования
Перед началом прохождения этого обучающего модуля вам потребуется следующее:
- Сервер с установленной операционной системой Ubuntu 18.04 и пользователь без привилегий root и с привилегиями sudo. Следуйте указаниям нашего руководства по начальной настройке сервера.
- Веб-сервер Nginx, установленный в соответствии с шагами 1 и 2 модуля Установка Nginx в Ubuntu 18.04.
-
Доменное имя, настроенное так, чтобы указывать на ваш сервер. Вы можете приобрести его на Namecheap или получить бесплатно на Freenom. Вы можете узнать, как указывать домены на DigitalOcean, из соответствующей документации по доменам и DNS. Обязательно создайте следующие записи DNS:
- Запись A, где указывает на публичный IP-адрес вашего сервера.
- Запись A, где указывает на публичный IP-адрес вашего сервера.
-
Знакомство со спецификацией WSGI, которую сервер Gunicorn будет использовать для взаимодействия с вашими приложениями Flask. более подробно рассказывается о WSGI.
9: Устранение неполадок Nginx и Gunicorn
Если в итоге ваше приложение не отображается, вам необходимо устранить неполадки в настройке.
Nginx открывает стандартную страницу вместо приложения Django
Если Nginx отображает страницу по умолчанию и не проксирует запросы для вашего приложения, попробуйте настроить директиву server_name в файле /etc/nginx/sites-available/myproject и указать в ней IP-адрес или доменное имя сервера.
Nginx использует директиву server_name, чтобы определить, какой блок server использовать для ответа на запросы. Если вы видите страницу Nginx по умолчанию, это значит, что Nginx не смог явно выполнить запрос к блоку sever, поэтому он вернулся к блоку по умолчанию, определенному в /etc/nginx/sites-available/default.
Директиву server_name в виртуальном хосте вашего проекта должна содержать более конкретное значение, чем виртуальный хост по умолчанию.
Nginx выдает ошибку 502 Bad Gateway
Ошибка 502 указывает, что Nginx не может успешно проксировать запрос. Ошибка 502 отображает широкий спектр проблем с конфигурацией, поэтому для устранения неполадок требуется дополнительная информация.
Основное место для поиска такой информации – это логи ошибок Nginx. Как правило, здесь можно узнать, какие условия вызвали проблемы во время проксирования. Чтобы открыть логи, введите:
Теперь сделайте в своем браузере еще один запрос, чтобы создать новую ошибку (попробуйте обновить страницу). Вы должны увидеть новое сообщение об ошибке, записанное в лог. Это сообщение поможет вам сузить проблему.
Вы можете увидеть следующее сообщение:
Это значит, что Nginx не смог найти файл gunicorn.sock в указанном месте. Вы должны сравнить расположение proxy_pass, определенное в файле /etc/nginx/sites-available/myproject, и фактическое расположение файла gunicorn.sock, созданного блоком gunicorn.socket systemd.
Если вы не можете найти файл gunicorn.sock в каталоге /run, вероятно, сокет-файл не смог его создать. Вернитесь к разделу 6 данного мануала.
Если вы получили:
Это указывает на то, что Nginx не смог подключиться к сокету Gunicorn из-за проблем с правами доступа. Это может произойти, когда процедура выполняется через пользователя root, а не sudo. Хотя systemd может создать файл сокета Gunicorn, Nginx не может получить к нему доступ.
Это бывает, если в какой-то точке между корневым каталогом (/) и файлом gunicorn.sock есть ограничения доступа. Чтобы просмотреть права сокет-файла и каждого из его родительских каталогов, передайте абсолютный путь к файлу сокета команде namei:
В выводе отображаются права для каждого из компонентов каталога. Изучив права доступа (первый столбец) и собственности (второй и третий столбец), вы можете выяснить, какой тип доступа открыт к сокету.
В приведенном выше примере файл сокета и каждый из каталогов, ведущих к нему, предоставляют право на чтение и выполнение всем пользователям (столбец прав для каталогов заканчивается на r-x вместо —). Значит, процесс Nginx может доступ к сокету.
Если какой-либо из каталогов, ведущих к сокету, не предоставляет таких прав, Nginx не сможет получить доступ к сокету. Также Nginx должен входить в группу, которая является владельцем сокет-файла.
Django выдает сообщение «could not connect to server: Connection refused»
При попытке получить доступ к приложению в веб-браузере Django может выдать такое сообщение:
Это значит, что Django не может подключиться к базе данных Postgres. Убедитесь, что экземпляр Postgres запущен:
Если БД не запущена, вы можете запустить ее и добавить ее в автозагрузку:
Если это не решило проблему, убедитесь, что параметры базы данных, определенные в файле ~/myprojectdir/myproject/settings.py, указаны корректно.
Общие советы по устранению неполадок
При появлении любых неполадок всегда проверяйте логи – они могут сузить область ваших поисков. Проверьте каждый лог по очереди и найдите сообщения, указывающие на проблемные области.
Лог процессов Nginx:
Лог доступа Nginx:
Лог ошибок Nginx:
Лог приложения Gunicorn:
Лог сокета Gunicorn:
При обновлении конфигурации или приложения вам, вероятно, потребуется перезапустить процессы, чтобы изменения вступили в силу.
Если вы обновите приложение Django, вы можете перезапустить процесс Gunicorn с помощью команды:
Изменив сокет или сервис-файл Gunicorn, перезапустите демон и процесс:
Отредактировав виртуальный хост Nginx, не забудьте проверить ошибки в файле и перезапустить веб-сервер:
Сделайте «санитарную» обработку входных данных эффективнее
Чем больше размер программы, тем выше шансы пропустить уязвимость в коде. Один из способов обезопасить себя от возможных ошибок — очистка входных данных перед выполнением программы (input sanitization). В большинстве случаев при таком подходе достаточно поменять регистр символов или использовать регулярные выражения. Но для сложных случаев есть и более эффективный способ:
Это простой пример: заменить «пробельные» символы \n и \t обычным пробелом и удалить \r (все перечисленные конструкции обозначают разные виды пробелов). В зависимости от задач, можно генерировать таблицы соответствий разного размера. Задачу облегчает пакет unicodedata и функция combining() для генерации и отображения. Их можно использовать для удаления всех акцентов из строки.
Программировать в отрыве от сообщества
Python много заимствовал у ABC — мёртвого языка программирования, который, по мнению Гвидо ван Россума, провалился из-за отсутствия поддержки сообщества. Язык ABC проектировали учёные, которые не смогли учесть интересы программистов за пределами лаборатории.
Python развивался иначе. После релиза вокруг него сложилось сообщество, где программисты делились опытом, давали обратную связь и предлагали улучшения. Прошло 30 лет, а сообщество продолжает дорабатывать Python.
История языка Python и Гвидо ван Россума.
Пример с Python и ABC демонстрирует силу сообщества, которую можно использовать для изучения языка. Не нужно замыкаться и самостоятельно разбирать непонятные вопросы — не всё можно загуглить, и не всегда ответы поисковой выдачи помогают сориентироваться в предмете.
Python — промышленный язык программирования. Им пользуются компании, поэтому он регулярно дополняется и обновляется. В Python есть множество узких тем, во всех нюансах которых одному программисту не разобраться
Присоединиться к Python-сообществу несложно. Проблема в том, что новички часто стесняются и не видят ценности в общении с другими программистами. Они учат базовый материал, которого полно в интернете. Если есть наставник или преподаватель, то они быстрее любого сообщества ответят на вопросы.
Для понимания ценности сообщества нужно представить ситуацию: вас взяли на испытательный срок и в качестве теста попросили разобраться с какой-то нестандартной Python-библиотекой. Коллеги недоступны, в поисковике пусто, а экспериментировать некогда. Остаётся сообщество. Если вы знаете, куда обратиться за помощью, то с большой вероятностью найдёте подсказку.
Сообщество — это альтернатива поисковику Google. Место, где язык Python разобран на запчасти. Нужно только уметь искать и задавать вопросы
Задание 4
Общение с программистами должно проходить легко и естественно, будто вы добавляете фотку в Instagram. Чтобы начать — прочитайте кодекс поведения Python-сообщества и законспектируйте основные правила.
Выберите площадку для общения на русском или другом языке. Начните проявлять активность: если можете кому-то помочь — напишите комментарий; если есть вопрос — задайте; если нужна обратная связь — скиньте заметку или код. Не забывайте благодарить за полезные советы.
Using Virtualenv¶
To serve an app from a Virtualenv it is generally easiest to just install
Gunicorn directly into the Virtualenv. This will create a set of Gunicorn
scripts for that Virtualenv which can be used to run applications normally.
If you have Virtualenv installed, you should be able to do something like
this:
$ mkdir ~/venvs/ $ virtualenv ~/venvs/webapp $ source ~/venvs/webapp/bin/activate $ pip install gunicorn $ deactivate
Then you just need to use one of the three Gunicorn scripts that was installed
into .
Note: You can force the installation of Gunicorn in your Virtualenv by
passing or option to pip:
Финальное утверждение
Иногда вы хотите убедиться, что код очистки выполняется, даже если где-то по пути возникло исключение. Например, у вас может быть подключение к базе данных, которое требуется закрыть, как только вы закончите. Это неправильный способ сделать это:
Если функция вызывает исключение, то вызов никогда не будет выполнен и подключение останется открытым. Утверждение всегда выполняется после всех попыток обработчика. Вот как сделать это правильно:
Вызов может не вернуть подключение или вызвать исключение. В этом случае нет необходимости закрывать соединение.
При использовании , вы должны быть осторожны, чтобы не вызвать другие исключения, потому, что они скроют исходное.
Архитектура и конфигурация Nginx
Установка на Linux возможна двумя способами — из предварительно собранного бинарного файла (пакета) или с помощью исходного кода.
Первый способ самый простой, но второй позволяет подключить различные дополнительные модули, расширяющие возможности сервера. Установка с помощью исходного кода применяется сравнительно редко, поэтому ее особенности рассматривать здесь не будем.
Установка Nginx на Windows возможна с помощью интерфейса Win32 API. Однако, такой вариант будет гораздо менее эффективен, даже в серверных версиях и не может быть рекомендован для широкого применения.
Заключение
Nginx представляет собой практически готовое решение для множества задач, требующих развёртывания полноценного веб-сервера или прокси. По ряду параметров Nginx превосходит своего «старшего коллегу» Apache. Главные из них — отсутствие требовательности к ресурсам и способность обрабатывать большое число соединений одновременно.
Понимание работы и принципа обработки запросов в Nginx позволяет грамотно масштабировать и балансировать нагрузку на современных сайтах, располагающих контентом разных категорий. А связка Nginx и Apache позволяет максимально расширить эффективность применения веб-сервера.
Оцените материал:
