基于阿里云系列平台的python微服务设计与DevOps实践

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档

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

前言

1. 项目构建

java 复制代码
#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"]
java 复制代码
sanic
requests
java 复制代码
#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)
java 复制代码
curl 127.0.0.1:8000/v1/device

2. 新建代码仓库

在ECS上

java 复制代码
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

java 复制代码
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

相关推荐
知乎的哥廷根数学学派4 小时前
面向可信机械故障诊断的自适应置信度惩罚深度校准算法(Pytorch)
人工智能·pytorch·python·深度学习·算法·机器学习·矩阵
qq_318121595 小时前
互联网大厂Java面试故事:从Spring Boot到微服务架构的技术挑战与解答
java·spring boot·redis·spring cloud·微服务·面试·内容社区
且去填词5 小时前
DeepSeek :基于 Schema 推理与自愈机制的智能 ETL
数据仓库·人工智能·python·语言模型·etl·schema·deepseek
人工干智能5 小时前
OpenAI Assistants API 中 client.beta.threads.messages.create方法,兼谈一星*和两星**解包
python·llm
databook5 小时前
当条形图遇上极坐标:径向与圆形条形图的视觉革命
python·数据分析·数据可视化
阿部多瑞 ABU5 小时前
`chenmo` —— 可编程元叙事引擎 V2.3+
linux·人工智能·python·ai写作
acanab6 小时前
VScode python插件
ide·vscode·python
码界奇点6 小时前
基于Spring Cloud微服务架构的电商系统设计与实现
spring cloud·微服务·架构·毕业设计·鸿蒙系统·源代码管理
知乎的哥廷根数学学派6 小时前
基于生成对抗U-Net混合架构的隧道衬砌缺陷地质雷达数据智能反演与成像方法(以模拟信号为例,Pytorch)
开发语言·人工智能·pytorch·python·深度学习·机器学习
WangYaolove13147 小时前
Python基于大数据的电影市场预测分析(源码+文档)
python·django·毕业设计·源码