企业在数字化转型中如何利用常用前端框架提高开发效率并确保安全合规?
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2022-10-21
FastPy- python 的 http服务器+web框架
高性能python http服务器+web框架
源代码只有600多行
性能比较如下
tornado 4kqps 多进程1wqpsnginx+tornado 9kqpsnginx+uwsgi 8kqpsdjango web.py均在8k以下
本server 3.2w qps没用任何python加速
不相信的可以自己压测下哦已经真实使用到自己的多个项目之中,效果明显有需要优化的地方或者建议欢迎联系 qq 512284622
fastpy 是高性能 Python HTTP 服务器。
用户文档:
1、启动:指定监听端口即可启动python fastpy.py 8992
2、快速编写cgi,支持运行时修改,无需重启server
在fastpy.py同一目录下随便建一个python 文件例如:example.py:
-- coding:utf-8 --
import sys
定义一个同名example类
定义一个tt函数:
reload(sys)sys.setdefaultencoding(‘utf8’)FastpyAutoUpdate=Trueclass example():def tt(self, request, response_head):
print request.form
print request.getdic
fileitem = request.filedic[“upload_file”]
fileitem.filename
fileitem.file.read()
return “ccb”+request.path
则访问该函数的url为 http://ip:port/example.tt修改后保存,即可访问,无需重启FastpyAutoUpdate 属性可控制需不需要热部署FastpyAutoUpdate=true 支持热部署,修改无需重启FastpyAutoUpdate=false 则不支持热部署,修改需要重启tt函数必须带两个参数request:表示请求的数据 默认带以下属性headers: 头部 (字典)form: post参数,包括form表单 (字典)getdic: url参数 (字典)filedic: form表单中文件 (字典)rfile: 原始http content内容 (字符串)action: python文件名 (这里为example)method: 函数方法 (这里为tt)command: (get or post)path: url (字符串)http_version: http版本号 (http 1.1)response_head: 表示response内容的头部例如如果要返回用gzip压缩则增加头部response_head[“Content-Encoding”] = “gzip”
3、-文件默认静态文件(包括html,js、css、图片、文件等)放在static文件夹下html和js、css会自动压缩加速例如把a.jpg放到与fastpy.py同一层目录的static文件夹下访问的url为 http://ip:port/static/a.jpg支持etag 客户端缓存功能(server 使用sendfile进行文件发送,不占内存且快速)
4、支持网页模板编写创建一个模板 template.html
$title
$contents
则对应的函数:def template(request,response_head):t = Template(file=”template.html”)t.title = “my title”t.contents = “my contents”return str(t)模板实现使用了python最快速Cheetah开源模板,性能约为webpy django thinkphp等模板的10倍以上:http://my.oschina-/whp/blog/112296
5、支持http/https透明代理python proxy.py 8995启动后再浏览器配置代理即可使用,可以弥补nginx 不支持https代理的不足
6、设计模式:每个线程一个实例:fastpy是多进程内再多线程的模式,每个线程一个example 类对象.
每个进程一个实例:如果想让某个对象或变量一个进程只定义一个,可以使用单例模式:
class example(Singleton):def new(cls, args, kw):if not hasattr(cls, ‘_instance’):orig = super(example,cls)cls._instance = orig.new(cls, args, **kw)
do something when create
return cls._instance
所有进程一个实例:因为fastpy是多进程的,如果想让所有进程所有线程也只使用一个对象可以直接使用python的多进程接口mgr = multiprocessing.Manager()ip_dic = mgr.dict()这样每个进程的每个线程里都共用这个ip_dic变量
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