这是一个创建于 4403 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
不知道Markdown格式会变成什么样子，原文地址如下:
http://ued.com.cn/post/tech/web-dev-and-deploy
## 背景
最近做了一个产品，原本估计10来天就足够了；idea虽然简单，但产品化的过程中，时间超了几番。
我们在用Amazon的AWS服务，后台语言是python，Web框架使用了Flask，数据库为Mongodb；前端Web服务器Nginx，Application服务器Gunicorn；驱动Web的数据任务使用的是Gevent。
前端框架？呃，这次没用。以往是Mootools，这次产品返璞归真，就写了十几行的原生javascript。css这次也把设计压缩到尽可能少的地步，直接原生，未用框架。
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## 开发
### Flask
原来一直都使用Django，但Django有些重，这种“重”可能只有意会了。接触Flask的时候，里面很多设计很漂亮，也有些代码的写法，相信是Flask作者们长期积累的结果。以前常在Django中试图hack的东西，到了Flask中，就native了。当然，pocoo小组出品的东西，不会差。
实际上，Web框架的差异，本质上都不会太大。
因为数据库选择的是Mongodb，在驱动引擎上的选择，用的是原生pymongo。虽然ORM有它的好处，但性能上会降低不少。另外很重要的一点，选择Flask就是为了离开Django中的各种black boxes，自然也不愿去碰ORM中的黑盒。
还有个插曲是，之前跟一个朋友一起测过好几个ORM的性能。所以，心里大概有底。同时，理解NoSQL，就要尽可能避开ORM。
### PyCharm
PyCharm是一个python的IDE，以前用Django的时候，PyCharm提升了不少效率。目前版本同样很好得支持了Flask，同时在DEBUG的模式中，也支持Gevent.
因为这个产品的测试用例，不想写；而且之前被pylint、pep8（都可以认为是python语法、代码的校验器）折腾过之后，做Start Up的时候，会下意识的绕开它。其实之前，跟David之间有比较大的争议，他接触python时间不长，但死忠得执行这些约定，但为了适应Django的写法，很多pylint的规则要重写……（anyway，基本的pythonic语法必须要保证，比如对类的、全局变量等的命名规则；因为，这些不是写给机器看的，是写给人类看的，“约定”是要保证的。）
而PyCharm本身就可以当pylint、pep8来用。更重要的是，它是即时的。
特性还有不少，恰到好处，用“神器”来形容它，并不过分。曾有一段时间，我用它来调试node.js……
PyCharm于我而言，除了Debug方便外，另外最好用的功能是ALT键按住，然后点（代码的）命令名、属性名，就可以直接去看源码。这非常重要！我的技艺提升，多数情况下是靠这个操作。
### TOX
[Tox](http://tox.testrun.org/), vision: merge packaging, testing and release.
其实无须多言。这是一个非常棒的工具。它是基于virtualenv，所以，你还可以把它当普通的virtualenv来使用，但基本上该没有这个必要了。
曾经有个问题，要不要在virtualenv的基础上直接进行开发？实践证明，呃，还是弄自己的开发环境吧，剩下的交给Tox好了。
另外，Tox是在github上逛着发现的，不做土鳖其实好处蛮多的。所以，吐个槽，前段时间，360技术博客有一篇介绍他们的技术实践，看起来用了不少名词，其实是有些弱的。
### Gevent
如果你用python，你非常有必要去实际用用Gevent。
这是一个协程的工具。并发能力很强，在实际涉及第三方API的开发时，还额外增加了一些限制，避免它并发得太多，被API提供方503掉。
使用Gevent最大的感受，就是在python里同时控制同步、异步的逻辑，便捷了很多。在这方面，不知道node.js现在有没有好的解决方案，之前也使用过node一段时间，呃，回调很苦……
### Sentry
[Sentry](https://www.getsentry.com/)是大名鼎鼎的[DISQUS](http://disqus.com)副产的一个工具。
他们有官方的付费服务，但sentry本身是开源（基于django的框架），自己也可以git一份出来，跑在服务器上就好了。
因为我们的大部分数据运作是基于Gevent的，所以，还要做个patch，这样gevent运行的任务也能捕获到错误信息。
import traceback
# patch greenlet._report_error
def print_exception(*exc_info):
sentry_client.captureException(exc_info)
# 这个sentry_client，如果你用了sentry，应该就明了的。
if ON_PRODUCT:
traceback.print_exception = print_exception
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## 我们使用AMAZON的服务
- 我们的主机是EC2（跑ubuntu），sentry跑在一个micro instance上，因为有一年免费期；主APP目前跑在small instance上。
- 我们的存储，以及js、css等静态资源，放在S3上。
- 我们的Mongodb数据放在EBS上。
- 我们的DNS服务使用的是route53。
目前是数据库与APP跑在一台服务器上，如果流量扩增，随时准备独立数据库服务器，然后多个APP服务器可以并行运作。按照目前的操作来看，这个应对过程的实现时间会很短。
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## 部署
感觉没有什么好说的，就是nginx在前面扛着，gunicorn（python写的）在后面高速运作着的。另外一方面，gunicorn可以实现更新代码的时候，服务不停。
另外，在代码层次，我们是在settings.py中自动分离了生产环境和开发环境。
然后，我们还做了一个额外的脚本，就是自动同步一些resources(如css/js)到Amazon的S3存储中，如有变动，会修改sync_log；而APP端运行的时候，会去读sync_log的变动时间戳，以处理css/js的缓存问题。
平时的更新与bug修复，直接通过github进行处理并进一步部署。
### Supervisor
但必须要介绍[Supervisor](http://supervisord.org)，它相当于一个任务（线程）管理器，python写的。
运行<code>supervisord</code>可以启动这个服务，另外，可以开一个web可浏览的管理后台，也可以直接使用命令来操控自己的任务。
如果只是普通的Web服务器，则没有必要使用supervisor，如果有附加的脚本在执行的，它就显得非常便利了。
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## 写在最后
我是商（文）科毕业，没有技术基础，也从未靠代码谋生。
如果有朋友对写代码有兴趣，**用python吧，人生苦短**。
本想再吐槽一些，技术（码农）界内所见的一些恶况。
但不浪费笔墨了。另外一方面，身份也很奇特，因为是一名产品设计师，就是很多人口中的产品经理。
http://ued.com.cn/post/tech/web-dev-and-deploy
## 背景
最近做了一个产品，原本估计10来天就足够了；idea虽然简单，但产品化的过程中，时间超了几番。
我们在用Amazon的AWS服务，后台语言是python，Web框架使用了Flask，数据库为Mongodb；前端Web服务器Nginx，Application服务器Gunicorn；驱动Web的数据任务使用的是Gevent。
前端框架？呃，这次没用。以往是Mootools，这次产品返璞归真，就写了十几行的原生javascript。css这次也把设计压缩到尽可能少的地步，直接原生，未用框架。
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## 开发
### Flask
原来一直都使用Django，但Django有些重，这种“重”可能只有意会了。接触Flask的时候，里面很多设计很漂亮，也有些代码的写法，相信是Flask作者们长期积累的结果。以前常在Django中试图hack的东西，到了Flask中，就native了。当然，pocoo小组出品的东西，不会差。
实际上，Web框架的差异，本质上都不会太大。
因为数据库选择的是Mongodb，在驱动引擎上的选择，用的是原生pymongo。虽然ORM有它的好处，但性能上会降低不少。另外很重要的一点，选择Flask就是为了离开Django中的各种black boxes，自然也不愿去碰ORM中的黑盒。
还有个插曲是，之前跟一个朋友一起测过好几个ORM的性能。所以，心里大概有底。同时，理解NoSQL，就要尽可能避开ORM。
### PyCharm
PyCharm是一个python的IDE，以前用Django的时候，PyCharm提升了不少效率。目前版本同样很好得支持了Flask，同时在DEBUG的模式中，也支持Gevent.
因为这个产品的测试用例，不想写；而且之前被pylint、pep8（都可以认为是python语法、代码的校验器）折腾过之后，做Start Up的时候，会下意识的绕开它。其实之前，跟David之间有比较大的争议，他接触python时间不长，但死忠得执行这些约定，但为了适应Django的写法，很多pylint的规则要重写……（anyway，基本的pythonic语法必须要保证，比如对类的、全局变量等的命名规则；因为，这些不是写给机器看的，是写给人类看的，“约定”是要保证的。）
而PyCharm本身就可以当pylint、pep8来用。更重要的是，它是即时的。
特性还有不少，恰到好处，用“神器”来形容它，并不过分。曾有一段时间，我用它来调试node.js……
PyCharm于我而言，除了Debug方便外，另外最好用的功能是ALT键按住，然后点（代码的）命令名、属性名，就可以直接去看源码。这非常重要！我的技艺提升，多数情况下是靠这个操作。
### TOX
[Tox](http://tox.testrun.org/), vision: merge packaging, testing and release.
其实无须多言。这是一个非常棒的工具。它是基于virtualenv，所以，你还可以把它当普通的virtualenv来使用，但基本上该没有这个必要了。
曾经有个问题，要不要在virtualenv的基础上直接进行开发？实践证明，呃，还是弄自己的开发环境吧，剩下的交给Tox好了。
另外，Tox是在github上逛着发现的，不做土鳖其实好处蛮多的。所以，吐个槽，前段时间，360技术博客有一篇介绍他们的技术实践，看起来用了不少名词，其实是有些弱的。
### Gevent
如果你用python，你非常有必要去实际用用Gevent。
这是一个协程的工具。并发能力很强，在实际涉及第三方API的开发时，还额外增加了一些限制，避免它并发得太多，被API提供方503掉。
使用Gevent最大的感受，就是在python里同时控制同步、异步的逻辑，便捷了很多。在这方面，不知道node.js现在有没有好的解决方案，之前也使用过node一段时间，呃，回调很苦……
### Sentry
[Sentry](https://www.getsentry.com/)是大名鼎鼎的[DISQUS](http://disqus.com)副产的一个工具。
他们有官方的付费服务，但sentry本身是开源（基于django的框架），自己也可以git一份出来，跑在服务器上就好了。
因为我们的大部分数据运作是基于Gevent的，所以，还要做个patch，这样gevent运行的任务也能捕获到错误信息。
import traceback
# patch greenlet._report_error
def print_exception(*exc_info):
sentry_client.captureException(exc_info)
# 这个sentry_client，如果你用了sentry，应该就明了的。
if ON_PRODUCT:
traceback.print_exception = print_exception
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## 我们使用AMAZON的服务
- 我们的主机是EC2（跑ubuntu），sentry跑在一个micro instance上，因为有一年免费期；主APP目前跑在small instance上。
- 我们的存储，以及js、css等静态资源，放在S3上。
- 我们的Mongodb数据放在EBS上。
- 我们的DNS服务使用的是route53。
目前是数据库与APP跑在一台服务器上，如果流量扩增，随时准备独立数据库服务器，然后多个APP服务器可以并行运作。按照目前的操作来看，这个应对过程的实现时间会很短。
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## 部署
感觉没有什么好说的，就是nginx在前面扛着，gunicorn（python写的）在后面高速运作着的。另外一方面，gunicorn可以实现更新代码的时候，服务不停。
另外，在代码层次，我们是在settings.py中自动分离了生产环境和开发环境。
然后，我们还做了一个额外的脚本，就是自动同步一些resources(如css/js)到Amazon的S3存储中，如有变动，会修改sync_log；而APP端运行的时候，会去读sync_log的变动时间戳，以处理css/js的缓存问题。
平时的更新与bug修复，直接通过github进行处理并进一步部署。
### Supervisor
但必须要介绍[Supervisor](http://supervisord.org)，它相当于一个任务（线程）管理器，python写的。
运行<code>supervisord</code>可以启动这个服务，另外，可以开一个web可浏览的管理后台，也可以直接使用命令来操控自己的任务。
如果只是普通的Web服务器，则没有必要使用supervisor，如果有附加的脚本在执行的，它就显得非常便利了。
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我是商（文）科毕业，没有技术基础，也从未靠代码谋生。
如果有朋友对写代码有兴趣，**用python吧，人生苦短**。
本想再吐槽一些，技术（码农）界内所见的一些恶况。
但不浪费笔墨了。另外一方面，身份也很奇特，因为是一名产品设计师，就是很多人口中的产品经理。
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yetone 2012-11-30 17:57:06 +08:00
不错，谢谢分享
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2
feilaoda 2012-11-30 18:13:57 +08:00
写的很详细。赞。
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tedd 2012-11-30 18:20:21 +08:00
lz能写写你的学习之路吗
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lewisc402 2012-11-30 18:20:27 +08:00
收藏了，慢慢看。。。
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viperasi 2012-11-30 18:26:00 +08:00
不错，感谢分享，正在学习flask，能谈下flask与web.py的之间的优劣吗？多谢
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liuxurong 2012-11-30 19:38:54 +08:00
不错，可以做个一键包吗？
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cloudbeyond 2012-11-30 21:01:22 +08:00
写的很详细，很需要这样的文章，已感谢楼主
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linuxer 2012-11-30 21:26:53 +08:00
嗯，不错。
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10
hepochen OP  1
@viperasi web.py也在一个非常小的项目中使用过，并没有深入了解过，不好评价。我自己本身对技术有守旧的态势，django原来用得就很顺了，等真正去了解flask的时候，真的觉得它漂亮的很，就直接扔了django。毕竟，pocoo出品的，品质有保证的。
但话说回来，作为micro frame的，差异也不会太大。关键的问题在于自己想做什么了，因为，到最后，不论web.py还是flask，肯定会整出不少自己的utils来…… |
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11
ipconfiger 2012-11-30 22:02:07 +08:00
gunicorn实现更新代码的时候不停服务是如何搞的？
ps aux | grep gunicorn | grep master 然后kill -HUP pid ? |
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xiaojay 2012-11-30 22:50:40 +08:00
感谢分享，能透露下是什么产品么？ ：）
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13
hepochen OP |
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15
hepochen OP @ipconfiger gunicorn本身就是支持这种机制的。它会分几个进程去承接request，当你重启的时候，那些进程其实还活着，然后就不会停机。进程接受了一定数量的request后，会自动被杀掉。
另外，重启的时候，也可以要求一个timeout的时间，默认是30秒，把所有旧进程都杀掉。 一般不是太老的web server都能实现这种机制的，倒不是gunicorn独有的。 |
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zeeler 2012-12-03 11:29:18 +08:00
为啥要选mongodb，基于什么考虑的？另外，我更喜欢tornado做app server，不知道你们比较过性能没有。
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anew 2012-12-03 13:16:47 +08:00
@hepochen 看了过后收益还是很多的，结合我自己的经历，感觉要根据自己的需要来选择适合的框架。
flask是一个不错的框架，清晰，优美。但我自己么有用过，还没有什么发言权。我自己还是选择了django来开发，理由很简单，开发速度快。我自己用ORM过的很好，只要数据库设计的时候，少用关联，多做缓存，性能上没有什么问题。数据库我也还是用mysql，理由很简单，稳定，方便。 mongodb很好，速度是mysql的好几倍，但我用不上，因为我现在mysql还不是性能瓶颈。我写的应用，一天pv只有几百万，服务器也很烂，只有2G的内存。但还是跑的很欢乐。前端用nginx做了反向代理，性能还不错。 而且还是用 fastcgi 做的，也没有用 gunicorn，主要是感觉 gunicorn 没有fastgi稳定，所以在 fastcgi 不是性能瓶颈以前，还是不准备换其他的。 我现在写应用，主要还是考虑开发速度，“人生苦短，咱就不浪费那个时间了”，接下来考虑的就是稳定性，比较半夜服务器来个崩溃什么的，还是很然你沮丧的。但如果服务器过载了，我还是很欢乐的，毕竟有人用还是好的嘛。服务器过载也容易解决，加台服务器就可以解决了。 NOSQL我是不怎么建议用的，理由很简单，开发时间长。其实NOSQL就是用编程复杂度来换效率。低于500万的应用，mysql还是可以的。NOSQL没有说起来的那么美。一般开发的站点，也就是几万，几十万的PV，所以大可不必在NOSQL上浪费生命。当有需要了再换，也正好。 以上只是我个人的一些体会 |
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jser 2012-12-03 13:54:40 +08:00
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