基于阿里云系列平台的python微服务设计与DevOps实践

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文章目录

• 前言
• [1. 项目构建](#1. 项目构建)
• [2. 新建代码仓库](#2. 新建代码仓库)
• [3. 建立流水线](#3. 建立流水线)
• • [3.1 流水线源](#3.1 流水线源)
  • [3.2 镜像构建](#3.2 镜像构建)
  • [3.3 服务部署](#3.3 服务部署)
• 总结

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前言

1. 项目构建

#基于Python最新基础镜像
FROM crpi-ru2a6rcf4x9ry77a.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/ck_acr_test/ck_acr_test_images_house:my_python_-slim-bookworm
LABEL maintainer="<ck@uestc.edu.cn>"
# 工作目录
WORKDIR /app
# 安装Python库
COPY requirements.txt requirements.txt
RUN  pip3 install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

#复制当前文件夹中全部文件到镜像中
COPY  .  .

#容器启动时执行命令
CMD ["python3","server.py"]

sanic
requests

#引入Sanic库中必要的子模块
from sanic import Sanic,response
#创建Sanic应用
app = Sanic("Sample_HTTP_Api")
#将异常反馈以JSON的形式输出
app.config.FALLBACK_ERROR_FORMAT="json"
#默认情况下，Sanic会忽略GET请求的消息体，将ignore_body参数设置为False可以让Sanic接收Get请求的消息体
@app.get("/v1/devices",ignore_body=False)
async def get_devices(request):
#request参数包含路由到该处理函数的请求的所有信息，包括uRL、header、body
#Sanic提供了多种便捷的HTTP响应的封装格式，这里使用JSON作为响应
    return response.json(
        {
            "status":0,
            "message":"get_devices接口尚未完成"
        }
    )
#定义添加设备的接口
@app.post("/v1/devices")
async def add_devices(request):
    return response.json(
        {
            "status":0,
            "message":"add_devices接口尚未完成"
        }
    )

#定义添加修改的接口
@app.put("/v1/devices")
async def update_devices(request):
    return response.json(
        {
            "status":0,
            "message":"update_devices接口尚未完成"
        }
    )

#定义删除设备的接口
@app.delete("/v1/devices")
async def delete_devices(request):
    return response.json(
        {
        "status":0,
        "message":"delete_devices接口尚未完成"
        }
    )

if __name__ == "__main__":
    #启动Sanic应用，为了避免多进程的额外问题，这里使用单进程模式
    app.run(host="0.0.0.0",port=8000,single_process=True)

curl 127.0.0.1:8000/v1/device

2. 新建代码仓库

在ECS上

git clone git@codeup.aliyun.com:6835bbe8c3d70bfc7878f751/exp_pyms_basic.git

然后把代码文件传到上面去

3. 建立流水线

我们复制以前的流水线 2025-09-21_docker_2，然后进行修改

3.1 流水线源

只需要更改代码仓库就可以了

3.2 镜像构建

不用修改

3.3 服务部署

只需要更改部署脚本

docker login --username=xxxxx xxxxx.com -pxxxxx
docker rm -f exp_pyms_basic
#确保历史容器实例
docker pull ${CONTAINER_TAG}
docker run -d --restart=always --name exp_pyms_basic -p 8000:8000 ${CONTAINER_TAG}

然后就可以运行了

然后开始运行流水线

总结