作为一个mod_python模块的替代,你可以考虑使用mod_wsgi模块,此模块开发的时间比mod_python的开发时间离现在更近一些,在Django社区已有一些使用。 一个完整的概述超出了本书的范围,你可以从官方的Django文档查看到更多的信息。
使用FastCGI部署Django应用
尽管将使用Apache和mod_python搭建Django环境是最具鲁棒性的,但在很多虚拟主机平台上,往往只能使用FastCGI
此外,在很多情况下,FastCGI能够提供比mod_python更为优越的安全性和效能。 针对小型站点,相对于Apache来说FastCGI更为轻量级。
FastCGI 简介
如何能够由一个外部的应用程序很有效解释WEB 服务器上的动态页面请求呢? 答案就是使用FastCGI! 它的工作步骤简单的描述起来是这样的:
和mod_python一样,FastCGI也是驻留在内存里为客户请求返回动态信息,而且也免掉了像传统的CGI一样启动进程时候的时间花销。 但于mod_python不同之处是它并不是作为模块运行在web服务器同一进程内的,而是有自己的独立进程。
为什么要在一个独立的进程中运行代码?
在以传统的方式的几种以mod_*方式嵌入到Apache的脚本语言中(常见的例如: PHP,Python/mod_python和Perl/mod_perl),他们都是以apache扩展模块的方式将自身嵌入到Apache进程中的。
每一个Apache进程都是一个Apache引擎的副本,它完全包括了所有Apache所具有的一切功能特性(哪怕是对Django毫无好处的东西也一并加载进来)。 而FastCGI就不一样了,它仅仅把Python和Django等必备的东东弄到内存中。
依据FastCGI自身的特点可以看到,FastCGI进程可以与Web服务器的进程分别运行在不同的用户权限下。 对于一个多人共用的系统来说,这个特性对于安全性是非常有好处的,因为你可以安全的于别人分享和重用代码了。
如果你希望你的Django以FastCGI的方式运行,那么你还必须安装 flup 这个Python库,这个库就是用于处理FastCGI的。 很多用户都抱怨 flup 的发布版太久了,老是不更新。 其实不是的,他们一直在努力的工作着,这是没有放出来而已。
运行你的 FastCGI 服务器
FastCGI是以客户机/服务器方式运行的,并且在很多情况下,你得自己去启动FastCGI的服务进程。 Web服务器(例如Apache,lighttpd等等)仅仅在有动态页面访问请求的时候才会去与你的Django-FastCGI进程交互。 因为Fast-CGI已经一直驻留在内存里面了的,所以它响应起来也是很快的。
记录
在虚拟主机上使用的话,你可能会被强制的使用Web server-managed FastCGI进程。 在这样的情况下,请参阅下面的“在Apache共享主机里运行Django”这一小节。
web服务器有两种方式于FastCGI进程交互: 使用Unix domain socket(在win32里面是 命名管道 )或者使用TCP socket.具体使用哪一个,那就根据你的偏好而定了,但是TCP socket弄不好的话往往会发生一些权限上的问题。 What you choose is a manner of preference; a TCP socket is usually easier due to permissions issues.
开始你的服务器项目,首先进入你的项目目录下(你的 manage.py 文件所在之处),然后使用 manage.py runfcgi 命令:
./manage.py runfcgi [options]
想了解如何使用 runfcgi ,输入 manage.py runfcgi help 命令。
你可以指定 socket 或者同时指定 host 和 port 。当你要创建Web服务器时,你只需要将服务器指向当你在启动FastCGI服务器时确定的socket或者host/port。
范例:
在TCP端口上运行一个线程服务器:
./manage.py runfcgi method=threaded host=127.0.0.1 port=3033
在Unix socket上运行prefork服务器:
./manage.py runfcgi method=prefork socket=/home/user/mysite.sock pidfile=django.pid
启动,但不作为后台进程(在调试时比较方便):
./manage.py runfcgi daemonize=false socket=/tmp/mysite.sock
停止FastCGI的行程
如果你的FastCGI是在前台运行的,那么只需按Ctrl+C就可以很方便的停止这个进程了。 但如果是在后台运行的话,你就要使用Unix的 kill 命令来杀掉它。 然而,当你正在处理后台进程时,你会需要将其付诸于Unix kill的命令
如果你在 manage.py runfcgi 中指定了 pidfile 这个选项,那么你可以这样来杀死这个FastCGI后台进程:
kill `cat $PIDFILE`
$PIDFILE 就是你在 pidfile 指定的那个。
你可以使用下面这个脚本方便地重启Unix里的FastCGI守护进程:
#!/bin/bash # Replace these three settings. PROJDIR="/home/user/myproject" PIDFILE="$PROJDIR/mysite.pid" SOCKET="$PROJDIR/mysite.sock" cd $PROJDIR if [ -f $PIDFILE ]; then kill `cat -- $PIDFILE` rm -f -- $PIDFILE fi
exec /usr/bin/env - PYTHONPATH="../python:.." ./manage.py runfcgi socket=$SOCKET pidfile=$PIDFIL

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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