这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第二十期,在上一期中我介绍了利用内网穿透的方式,将任何可以联网的电脑作为“服务器”向外临时发布你的Dash
应用。
而内网穿透作为一种临时展示的Dash
应用发布方式,有着很多的局限性,尤其是在性能方面。而对于较为正式的Dash
应用,自然是需要配合具有生产级别性能的web服务器进行发布,今天我就将介绍在windows
和linux
系统下,如何简单快速地发布你的Dash
应用,适用于云服务器与局域网环境。
首先我们来介绍windows
中快速发布Dash
应用的方式,我们需要用到waitress
,它是一个可以在windows
和unix
系统中运行的具有生产级别性能的Wsgi服务器,因为Dash
是基于Flask
的,因此配合waitress
发布非常之方便。
利用pip install waitress
完成安装之后,我们主要有两种方式发布Dash
应用:
第一种方式非常简单,是以命令行的方式进行发布,我们以项目结构篇中搭建的七普数据看板项目为例,在app.py
的同级目录启动终端,执行下列命令:
waitress-serve --port=8888 app:app.server
我们就启动了url为本地ipv4地址:8888
或公网ip地址:8888
的Dash
应用,其中本地ipv4
地址你可以通过在终端执行ipconfig
来查看:
因此局域网内的任何设备都可以通过访问上述url来使用我们发布的Dash
应用(譬如同一WIFI下的所有设备,同一内网下的所有宽带连接的设备):
而如果你需要通过windows
云服务器向外网发布Dash
应用,类似的访问时把IP部分替换为公网IP即可。
waitress-server
命令行的方式虽然简单,但是它只是一种简单需求下的快捷方式,实际上waitress
设计了很多功能参数,以及配合PasteDeploy
和logging
等其他库来打印和记录日志等增广功能,这时候就需要使用到另一种方式。
推荐的方式是在app.py
同级目录建立wsgi.py
文件,然后在其中配置waitress
服务的相关参数,譬如上文中命令行的等价方式是:
from waitress import servefrom app import appserve( app.server, port=8888)
接着终端执行python wsgi.py
即可,而关于serve()
的更多参数,以及如何打印或记录日志信息,可以参考官网文档https://docs.pylonsproject.org/projects/waitress/en/latest/arguments.HTML
、https://docs.pylonsproject.org/projects/waitress/en/latest/logging.HTML
。
而当你的服务器为linux
系统时,我们有更好的web服务器选择——gunicorn
,它移植于Ruby
的Unicorn
项目,是一个兼具简单易用、轻量高效特点的非常流行的Wsgi服务器,但只能运行于Unix
系统中,因此前面介绍windows
系统部署方法就没有提到它。
用gunicorn
来发布Dash
应用也是非常简单高效,比如dash-bootstrap-components
的官网文档就使用它进行发布的。
类似的,利用pip install gunicorn
完成安装之后,只需要一行命令我们就可以架起Dash
应用, 与上文waitress
略有不同的是,我们需要在app.py
中对server.py
中的server
对象进行导入,接着再执行下列gunicorn
命令:
gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8888 app:server
就成功地在linux
服务器上发布了Dash
应用,同样可以通过公网和局域网IP进行访问,其中-w
参数用于指定开启指定数量的进程来提高应用的并发性能。
配合nohup
我们可以轻松地将gunicorn
命令置于后台执行,不会阻塞终端,如:
nohup gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8888 app:server &
而如果想要关闭后台运行在某个端口号下的所有gunicorn
进程,执行kill $(lsof -i:端口号|awk '{if(NR==2)print }')
命令即可一步到位。
同样地gunicorn
也拥有很多功能参数,常用的有--access-logfile
来指定向外书写日志文件,-t
用于设定请求的超时秒数阈值,默认为30秒,当你的Dash
应用某个回调执行的计算时间很长时,请务必记住手动设置提升该参数的数值。
更多有关gunicorn
的内容见官网https://docs.gunicorn.org/en/latest/index.HTML
。
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