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法学如何在Docker上运行Gunicorn？
在这篇文章中，我们将学习如何在Docker上运行Gunicorn。
在创建具有Gunicorn功能的Docker容器之前，我们必须了解一些关于Web服务器和Gunicorn的基础知识。
Gunicorn简介
假设我们有一个Web服务器，它向用户显示Python代码的输出。这个Web服务器每次收到请求时都会执行Python脚本，这会导致它重启、过载并延迟响应（对于大型脚本来说延迟会非常大）。所以这里我们遇到的真正问题是一个静态服务器，但我们需要一个动态的解决方案。Gunicorn就是上述问题的动态解决方案。
上图解释了问题陈述，下图显示了解决方案的结构。
有一个非常著名的基础架构，它使用Nginx、Gunicorn和Django一起提供动态功能。Nginx解决负载均衡问题，Gunicorn解决静态问题。
在Docker容器上部署
创建Django项目不在本文的讨论范围之内，我们可以创建一个最小化的应用程序并将该Python应用程序存储在Docker容器中。这个Docker容器将安装Gunicorn，我们将在容器上启动Python应用程序。
算法（步骤）
创建一个Python应用程序。
创建一个requirements文件。
创建一个Dockerfile。
执行容器化。
检查服务器输出。
步骤1：创建Python应用程序
创建一个简单的Python应用程序对象，输出“Hello Tutorialspoint！”
示例
def app(environ, start_response): data = b'Hello, Tutorialspoint!
' status = '200 OK' response_headers = [ ('Content-type', 'text/plain'), ('Content-Length', str(len(data))) ] start_response(status, response_headers) return iter([data])
将此文件保存为myapp.py。
步骤2：创建一个requirements文件
python3 gunicorn
将此文件保存为requirements.txt。
步骤3：创建一个Dockerfile
这个Dockerfile将创建一个完全运行Python和Gunicorn的Docker容器镜像。
将下面的文件保存为Dockerfile（无扩展名）。
示例
FROM python WORKDIR /app COPY ./myapp.py ./ COPY ./requirements.txt ./ RUN pip install --upgrade pip --no-cache-dir RUN pip install –r /app/requirements.txt --no-cache-dir CMD [“gunicorn”,”-w” “4”,”myapp:app”,”--bind” “0.0.0.0:8000”]
步骤4：从Dockerfile构建Docker镜像
#docker build –t unicornimage .
步骤5：执行容器化
从unicornimage镜像创建一个Docker容器。
示例
#docker run –itd --name unicorncontainer –p 8000:8000 unicornimage
步骤6：检查服务器是否可以在主机上访问
转到浏览器并搜索localhost:8000以查看输出。
类似地，要创建一个Django项目，请在requirements.txt文件中添加django和gunicorn，然后就可以开始了。
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