我们的Web开发与部署 -- 一名python党

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。