fastApi 项目部署_fastapi 部署

方式一，Uvicorn部署

Run a Server Manually - Uvicorn - FastAPI

      1，linux服务器安装 python>3.8

      2，安装 uvicorn :                

 pip install "uvicorn[standard]"

      3，上传项目到服务器

            main.py

from typing import Union
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
 
app = FastAPI()
'''
启动命令
uvicorn main:app --reload --port 8000
#导出依赖
pip freeze >requirements.txt
api文档地址
http://localhost:8080/docs
参数类型:
请求正文（body）+路径参数（{}）+查询参数（?&）
'''
 
 
@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "Hello World"}
 
 
@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
 
 
# 第二种启动方式：
if __name__ == '__main__':
    uvicorn.run(app="main:app", host="localhost", port=8000)

      4，启动服务：                

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8080
 
 
# uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8080 --workers 4  # 启动4个进程

                main 是项目启动文件main.py

                app是main.py里的FastAPI对象（app = FastAPI() ）

                允许所有ip连接：--host 0.0.0.0

                项目启动在8080端口 : --port 8080

                远程连接一断开服务会停止

方式二， Gunicorn 和 Uvicorn

Server Workers - Gunicorn with Uvicorn - FastAPI

            Gunicorn将充当进程管理器，监听端口和IP。它会将通信传输到运行Uvicorn类的工作进程。Uvicorn将负责将Gunicornn发送的数据转换为FastAPI使用的ASGI标准。

        1，安装Gunicorn 和 Uvicorn         

pip install "uvicorn[standard]" gunicorn

        2，启动服务： 

gunicorn main:app --workers 4 --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:8000
 
 
# -workers：要使用的worker进程的数量，每个进程将运行一个Uvicorn worker，在本例中为4个worker。
# 导入uvicon.workers.UvicornWorker
# --bind：这个命令告诉Gunicorn要监听的IP和端口，使用冒号（：）分隔IP和端口
# Gunicorn还将负责管理失效流程，并在需要时重新启动新流程，以保持进程数量。

          这种启动方式远程连接断开不会停止服务

        3，停止服务

        查找进程： ps -ef|grep 进程名

        杀死进程： kill -s 9 进程号

ps -ef|grep Uvicorn
ps -ef|grep Gunicorn

方式三，docker 容器

FastAPI in Containers - Docker - FastAPI

        1，项目目录

                 .
                ├── app
                │   ├── __init__.py
                │   └── main.py
                ├── Dockerfile
                └── requirements.txt

        2，Dockerfile

#
FROM python:3.9
 
# 设置工作目录
WORKDIR /code
 
# copy文件到容器
COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt
 
# 创建日志目录
RUN mkdir -p /log
 
#
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
 
#
COPY ./app /code/app
 
# 启动命令
CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
 
 
# 使用nginx代理请求头
#CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--proxy-headers", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]

        3，制作镜像

# cd 到Dockerfile文件所在目录
 
docker build -t myimage .

        4，运行容器

docker run -d --name mycontainer -p 800:80 myimage
 
# -p:端口映射 宿主机端口:容器端口

        5，测试项目

方式四，虚拟环境运行

        持续更新。。。

git +docker +  bash 持续集成

       1， 项目目录

        2，服务器安装git、docker

         

        3，项目父目录放一个脚本文件 startweb.sh

                运行脚本 ： ./startweb.sh

#!/bin/bash
 
image_name='apiimage'
contrainer_name='apiproject'
git_url='https://gitee.com/daixxxxx/apidemo.git'
project_name='apidemo'
prot=900
 
if [ ! -d "./${project_name}/" ];then
    echo "项目目录不存在"
	# 克隆代码
	git clone ${git_url}
 
	# 进入项目目录
	cd ${project_name}
 
	# 制作镜像 apiimage:镜像名
	docker build -t ${image_name} .
 
	# 运行容器  apidemo:容器名 
	docker run  -v /usr/local/web/apilog:/log \
	-d --name ${contrainer_name} -p ${prot}:80 ${image_name}
 
    
else
    echo "项目已经存在"
    # 进入dockerfile所在目录
   	cd ./${project_name}
  	# 拉取最新代码
   	git pull ${git_url}
	# 停止apidemo容器
	docker stop ${contrainer_name}
	# 删除容器
	docker rm ${contrainer_name}
	# 制作镜像
	docker build -t ${image_name} .
	# 运行容器  apidemo:容器名 
	docker run  -v /usr/local/web/apilog:/log \
	-d --name ${contrainer_name} -p ${prot}:80 ${image_name}
fi
 
 
# 检查容器运行状态
status=$(docker inspect --format='{{.State.Status}}' "$contrainer_name")
if [ "$status" = "running" ];then
	echo "项目部署成功"
else
	echo "项目部署失败"
fi

        4 ，后续持续集成：提交代码 >> 运行脚本startweb.sh

# cd 到脚本目录
./startweb.sh

        5，停止项目        

# 停止容器apiproject
docker stop apiproject

Jenkins 持续集成

        持续更新。。。

k8s 持续集成

        持续更新。。。