建议输入yes,输入No的话还需要自己手动添加路径,否则conda将无法正常运行
mkvirtualenv --python='/root/anaconda3/envs/MyDjango/bin/python' MyDjango
昨天的一篇文章,关于ssh命令的几个使用小技巧(r11笔记第27天),也收到了不少朋友的反馈,其中有个朋友提议说还是用pssh吧,我想想也是。 对于pssh早有耳闻,但是一直没有尝试用过。自己体验了一番,感觉确实不错,对于我们日常碰到的批量操作都可以胜任。当然还有很多可选方式,比如pgm,fabric,puppet,ansible等,只要能实现需求,怎么玩都是套路,而且也急不得,一个学明白了学其他的就会容易很多。 关于pssh的p是什么含义,我和朋友还讨论过,到底是python还是p
说到监控CPU,目前主要是监控CPU的使用率,以及每一个进程占用CPU资源,Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
感觉是pymongo未能完全close掉和mongodb创建的tcp连接,并且在mongo连接未自动释放前进行高频连接,导致连接数爆满造成的。
新建一个项目并写一个简单的flask web 服务器app 目录~/Desktop/flask_deploy/manager.py
最近小伙伴问,怎么就开始写python了, 没有办法生活所迫,IT不就是的一辈子学习,不会写python想在DB圈混是越来越难。机器多,问题多,就两双手,所以程序如果可以解决60-80%的问题,至少工作会轻松一些。理论一堆,但处理问题疲软就尴尬了。
Gunicorn 是一个 Python 的 WSGI HTTP 服务器。它所在的位置通常是在反向代理(如 Nginx)或者 负载均衡(如 AWS ELB)和一个 web 应用(比如 Django 或者 Flask)之间。它是一个移植自Ruby的Unicorn项目的pre-fork worker模型,即支持eventlet也支持greenlet。 如果对Flask框架还有不清楚的地方,可以查看本文一分钟学会Flask框架的安装与快速使用 Gunicorn启动项目之后一定会有一个主进程Master和一个或者多个工作进程。工作进程的数量可以指定。工作进程是实际处理请求的进程。主进程是维护服务器的运行。
flask 自带的web服务器可用于开发环境运行调试,不适合部署在生产环境,无法满足线上的性能要求。当使用app.run(host = '0.0.0.0',port=6000)启动时,flask框架会有一段 WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.
Supervisor是一个客户端/服务器系统,允许用户在类UNIX操作系统上控制许多进程。它是基于python语言开发一个进程管理工具。
uWSGI是一个Web服务器,它实现了WSGI协议、uwsgi、http等协议, flask 中可以使用 uWSGI 作为web服务,运行 flask 开发的项目 。
简介 软件开发最大的麻烦事之一就是环境配置,操作系统设置,各种库和组件的安装。只有它们都正确,软件才能运行。如果从一种操作系统里面运行另一种操作系统,通常我们采取的策略就是引入虚拟机,比如在 Windows 系统里面运行 Linux 系统。这种方式有个很大的缺点就是资源占用多、冗余步骤多、启动慢。目前最流行的 Linux 容器解决方案之一就是Docker,它最大优点就是轻量、资源占用少、启动快。本文从什么是Docker?Docker解决什么问题?有哪些好处?如何去部署实现去全面介绍。 docker部署
Jaromil在2002年设计了最为精简的一个Linux Fork炸弹,整个代码只有13个字符,在shell中运行后几秒后系统就会宕机: 这样看起来不是很好理解,我们可以更改下格式: 更好理解一点的话就是这样: 因为shell中函数可以省略function关键字,所以上面的十三个字符是功能是定义一个函数与调用这个函数,函数的名称为:,主要的核心代码是:|:&,可以看出这是一个函数本身的递归调用,通过&实现在后台开启新进程运行,通过管道实现进程呈几何形式增长,最后再通过:来调用函数引爆炸弹.因
你是否听人们说过,异步 Python 代码比“普通(或同步)Python 代码更快?果真是那样吗?
全称是Web Server Gateway Interface(web服务器网关接口)
小编说:Web服务器是连接用户浏览器与Python服务器端程序的中间节点,在网站建立的过程中起着重要的作用。目前最主流的Web服务器包括Nginx、Apache、lighthttpd、IIS等。Python服务器端程序在Linux平台下使用最广泛的是Nginx。
Gunicorn是一个开源的Python WSGI HTTP服务器,移植于Ruby的Unicorn项目的采用pre-fork模式的服务器。Gunicorn服务器可与各种Web框架,包括django、flask、pyramid等。只要简单配置执行,轻量级的资源消耗,而且相当迅速。与各个Web结合紧密,部署很方便。缺点不支持HTTP 1.1,并发访问性能也不高。
背景:前段时间帮学长跑实验,在电脑上挂着得跑15个小时左右。白天跑,半夜跑,跑了5、6次,一次因为电脑死机,一次因为PyCharm闪退。跑了那么久全白费,想想就气。而且在本地跑实验十分占用CPU等资源,耗电又有风险。想着自己还有个服务器,这2天就捣鼓了下怎么在服务器上跑实验。总结下步骤,避免大家采坑。
近期参加比赛,原本 windows server 部署的 Flask 后端项目所用的服务器快要过期了,开始改用 Linux 服务器部署。
当我们执行下面的hello.py时,使用的flask自带的服务器,完成了web服务的启动。在生产环境中,flask自带的服务器,无法满足性能要求。
但是,直接使用python manage.py runserver启动是没问题的。其实只是我没有将uwsgi配置好,不过本章节主要是想看看如何使用gunicorn来部署试试。
监控Linux服务器的工具、组件和程序网上有很多,但是一台服务器上会有很多进程同时运行,特别是做性能测试的时候,可能一台服务器上部署多个服务,如果只监控整个服务器的CPU和内存,当某个服务出现性能问题时,并不能有效准确的定位出(当然通过其他工具也可以实现),因此,很有必要只监控指定的进程。需求明确了,于是动手撸了一个性能监控脚本。
前几天在论坛里面发了个帖子,一天采集了2万篇,收录150多,目前已经收录400多了。 不少朋友对这套源码有兴趣,我这里免费分享了。
Jaromil 在 2002 年设计了最为精简的一个Linux Fork炸弹,整个代码只有13个字符,在 shell 中运行后几秒后系统就会宕机: :(){:|:&};: 这样看起来不是很好理解,我们可以更改下格式: :() { :|:& }; : 更好理解一点的话就是这样: bomb() { bomb|bomb& }; bomb 因为shell中函数可以省略function关键字,所以上面的十三个字符是功能是定义一个函数与调用这个函数,函数的名称为:,主要的核心代码是:|:&,可以看出
第一次在服务器上面部署Flask应用程序,踩了挺多坑,还好最终成功部署,记录一下。
CGI全称“公共网关接口”(Common Gateway Interface),是HTTP服务器与其它机器上的程序进行通信的接口,其程序须运行在网络服务器上。
Supervisor是用Python开发的一套通用的进程管理程序,能将一个普通的命令行进程变为后台daemon,并监控进程状态,异常退出时能自动重启。目前Supervisor可以运行在大多数Unix系统上,但不支持在Windows系统上运行。Supervisor需要Python2.4及以上版本,但任何Python 3版本都不支持。
gunicorn “绿色独角兽”是一个被广泛使用的高性能的 Python WSGI UNIX HTTP 服务器,移植自Ruby 的独角兽(Unicorn )项目,使用 pre-fork worker 模式,具有使用非常简单,轻量级的资源消耗,以及高性能等特点。Gunicorn 服务器作为 wsgi app 的容器,能够与各种 Web 框架兼容(flask,django 等),得益于 gevent 等技术,使用 Gunicorn 能够在基本不改变 wsgi app 代码的前提下,大幅度提高 wsgi app 的性能。
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机器之心专栏 来源:百度PaddlePaddle PaddlePaddle 是 2016 年 8 月底百度开源的深度学习平台,并且在短时间内迅速引发全球开发热度,成为 Github Pull Request 数量增速极高的开源深度学习平台之一。如今,机器之心联合百度推出 PaddlePaddle 专栏,为想要学习这一平台的技术人员推荐相关教程与资源。 PaddlePaddle 的迭代速度非常快,同时也广受社区的关注。刚开源的时候,PaddlePaddle 的设计思想是基于 Layer 的设计。后来推出了「v
答案linux考试题 1.在登录Linux时,一个具有唯一进程ID号的shell将被调用,这个ID是什么(b) A.NID B.PID C.UID C.CID 答: w命令查看用户tty终端信息 ps -ef|grep pts/0
心情不太好,搞搞代码,提高心境! --程序猿 ---- ****fabric简介**** 一句话:fabric是python语言实现的一个利用ssh高效部署和管理系统的工具。 ---- ****fabric安装**** pip sudo pip install fabric apt-get sudo apt-get install fabric 源码安装 git clone https://github.com/fabric/fabric.git sudo python setup.py install
我的一台腾讯云服务器总是莫名其妙地占用超过80%的内存,用top命令发现大部分是apache占用的。
互联网发展到今天,规模变得越来越大,也对所有的后端服务提出了更高的要求。在平时的工作中,我们或多或少都遇到过服务器压力过大问题。针对该问题,本次公开课邀请到了金山办公AI平台研发工程师黄思涵,他分享的主题是《Python后台开发的高并发场景优化解决方案》,为大家讲解不同业务场景下这类问题的解决思路和方案。本文是直播公开课的速记版,视频回放请见↓↓↓
传统的服务器使用“listen-accept-创建通信socket”完成客户端的一次请求服务。在高并发服务模型中,服务器创建很多进程-单线程(比如apache mpm)或者n进程:m线程比例创建服务线程(比如nginx event)。机器上运行着不等数量的服务进程或线程。这些进程监听着同一个socket。这个socket是和客户端通信的唯一地址。服务器父子进程或者多线程模型都accept该socket,有几率同时调用accept。当一个请求进来,accept同时唤醒等待socket的多个进程,但是只有一个进程能accept到新的socket,其他进程accept不到任何东西,只好继续回到accept流程。这就是惊群效应。如果使用的是select/epoll+accept,则把惊群提前到了select/epoll这一步,多个进程只有一个进程能acxept到连接,因为是非阻塞socket,其他进程返回EAGAIN。
服务器性能测试是一项非常重要而且必要的工作,本文是作者Micheal在对服务器进行性能测试的过程中不断摸索出来的一些实用策略,通过定位问题,分析原因以及解决问题,实现对服务器进行更有针对性的优化,提升服务器的性能。
登录告警的服务器,这是一台openshift容器平台的计算机节点; top查看到 load average 达到了100左右; 最高的进程占用400%
虽然标题写的是 Flask,但是下面这个教程不仅仅只适用于 Flask, 还适用于其他Python web 框架,记得帮忙点赞!
通过浏览器发送请求,能够获取到响应则表示uwsgi和Django程序能够正常进行通信了。
本文将介绍Flask的部署方案:Flask + Nginx + uWSGI,并使用docker进行容器化部署,部署的实例来源 Flask开发初探,操作系统为ubuntu。
前面介绍了企业常用服务 NFS 、 FTP 、 DHCP 、DNS 、Samba 、lsyncd 、Postfix 、Squid 、Varnish 、expect 相关的知识点,今天我将详细的为大家介绍进程管理工具 Supervisor相关知识,希望大家能够从中收获多多!如有帮助,请点在看、转发朋友圈支持一波!!!
3.服务监控。如apache,nginx,tomcat,redis,TCP连接数等。
内网渗透主要是基于前期外围打点getshell的webserver,通过收集webserver上的信息,然后对其他内网主机进行口令上的攻击,当然也有一些基于漏洞的攻击。
在各方的推荐下,领导让我在测试环境部署之前开发的测试数据预报平台。那么问题来了,既然要在服务器上部署,
Flask 是一个 web 框架,而非 web server,直接用 Flask 拉起的 web 服务仅限于开发环境使用,生产环境不够稳定,也无法承受大量请求的并发。基于 Flask 开发 API 项目是,部署时用 uwsgi 和 Nginx,是一个很好的选择。
这是第一次进行深度学习模型的 web 应用部署,在整个过程中,进一步折射出以前知识面之窄,在不断的入坑、解坑中实现一版。
为了使用 memcached 方便就收集整理了一些有关 memcached 相关的常用命令和基本状态的中文说明,就当是个学习笔记了 启动 memcached 服务端程序 memcached -d -m 10 -u root -l localhost -p 11211 -c 256 -P /tmp/memcached.pid 各个参数的详解 -d 选项是启动一个守护进程, -m 是分配给 Memcached 使用的内存数量,单位是 MB, -u 是运行 Memcached 的用户,我这里是 root, -l
在我们生产环境的时候,有些任务是不能停止的,否则业务就会受到影响,那么如何保证这些任务的高可用呢?那就需要用到我们的守护进程了,比方说我们的进程运行挂掉之后自动恢复等等,这些都可以利用工具来实现,针对不同的项目可以使用不同的工具。
笔者要在线上服务器load日志并且重放来测一些机器性能指标。模拟机器资源比较少,相对的被模拟的线上机器日志量大,假设线上单机qps有1w,那么5台机器组成的集群5w个qps。模拟机器压测客户端需要比5w个qps更快,才有比较意义。
之前说过 Queue:在 Process之间使用没问题,用到 Pool,就使用 Manager().xxx, Value和 Array,就不太一样了:
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