Pythonunbuffered 1 что это
Приложение A: Параметры командной строки интерпретатора и переменные окружения
Для вызова интерпретатора Python должна быть набрана командная строка следующего формата:
Где python — путь к исполняемому файлу интерпретатора (или просто имя, если каталог, в котором он находится, включен в пути поиска), options — опции, command — команда на языке Python, file — файл с программой на языке Python и arguments — список аргументов, передаваемых в sys.argv[1:].
Интерпретатор поддерживает следующие опции:
Выводить отладочную информацию при синтаксическом анализе. Этот режим может быть также включен с помощью переменной окружения PYTHONDEBUG (см. ниже).
После выполнения программы перейти в интерактивный режим с выводом приглашения, даже если стандартный поток ввода интерпретатора не является терминалом. Этот режим может быть также включен с помощью переменной окружения PYTHONINSPECT (см. ниже).
Выполнять оптимизацию генерируемого байт-кода. Оптимизация может быть также включена с помощью переменной окружения PYTHONOPTIMIZE (см. ниже).
Не импортировать модуль site при инициализации.
Выводить предупреждения о непоследовательном использовании символов табуляции в исходном коде.
Генерировать исключение TabError при обнаружении непоследовательного использования символов табуляции в исходном коде.
Отключить буферизацию для стандартных потоков вывода и ошибок. Этот режим может быть также включен с помощью переменной окружения PYTHONUNBUFFERED (см. ниже). Отключение буферизации может быть необходимо для CGI-программ.
Считать все строковые литеральные выражения строками Unicode, то есть воспринимать ‘. ‘ как u’. ‘. Импортируемые модули, байт-код которых был получен без использования этой опции, будут откомпилированы заново. Возможность задания этой опции присутствует, начиная с версии 1.6.
Выводить отладочную информацию при импортировании модулей. Этот режим может быть также включен с помощью переменной окружения PYTHONVERBOSE (см. ниже).
Игнорировать первую строку исходного кода. Такой режим позволяет задавать способ выполнения программы в его первой строке на платформах, отличных от UNIX.
Использовать строки вместо классов для стандартных исключений. Начиная с версии 1.6, эта опция не поддерживается.
Вывести подсказку и завершить выполнение. Возможность задания этой опции присутствует, начиная с версии 2.0.
Вывести номер версии интерпретатора и завершить выполнение. Возможность задания этой опции присутствует, начиная с версии 2.0.
Кроме того, на работу интерпретатора оказывают влияние значения следующих переменных окружения:
Если эта переменная имеет непустое значение, интерпретатор будет выводить отладочную информацию при синтаксическом анализе исходного кода.
Если эта переменная имеет непустое значение, интерпретатор после выполнения программы перейдет в интерактивный режим с выводом приглашения, даже если стандартный поток ввода интерпретатора не является терминалом.
Если эта переменная имеет непустое значение, интерпретатор будет оптимизировать генерируемый байт-код.
Если эта переменная имеет непустое значение, буферизация стандартных потоков вывода и ошибок будет отключена. Отключение буферизации может быть необходимо для CGI-программ.
Если эта переменная имеет непустое значение, интерпретатор будет выводить отладочную информацию при импортировании модулей.
Путь к файлу, который будет выполнен при запуске интерпретатора в интерактивном режиме.
Список каталогов, разделенных символом ‘;’, в которых будет производиться поиск модулей перед поиском в путях по умолчанию. Значение этой переменной окружения отражается на значении sys.path (см. описание модуля sys).
Устанавливает альтернативное значение sys.prefix и, возможно, sys.exec_prefix. Значение переменной окружения должно иметь вид ‘prefix[;exec_prefix]’ (см. описание модуля sys).
Приложение B: Грамматика языка
Здесь используются следующие обозначения для лексем:
Числовое литеральное выражение.
Строковое литеральное выражение.
Символ (или последовательность из двух символов), обозначающий переход на новую строку.
Конец файла (потока).
Увеличение уровня отступа.
Уменьшение уровня отступа.
Начальные символы грамматики:
Одна интерактивная инструкция.
Модуль или последовательность команд, считываемая из файла.
Инструкция-выражение, передаваемое функции eval() или ввод, получаемый функцией input().
1. Командная строка и окружение¶
Интерпретатор CPython просматривает командную строку и окружение для различных параметров настройки.
1.1. Командная строка¶
При вызове Python можно указать любой из этих параметров:
Самый распространенный вариант использования — это, конечно, простой вызов сценария:
1.1.1. Интерфейсные опции¶
Интерфейс интерпретатора напоминает шелл интерфейс UNIX, но предоставляет некоторые дополнительный методы вызова:
В неинтерактивном режиме весь ввод анализируется перед его выполнением.
Выполнить команду Python кода в command. command может быть одним или несколькими операторами, разделенными новыми строками, с важным начальным пробелом, как в обычном модуле кода.
Также разрешены имена пакетов (включая пакеты пространства имён). Когда имя пакета будет поставляться вместо нормального модуля, интерпретатор выполнит
.__main__ как главный модуль. Это поведение намеренно аналогично обработке каталогов и zipfiles, которые передаются интерпретатору в качестве аргумента сценария.
Этот параметр не может использоваться со встроенными модулями и модулями расширений, написанными на языке C, поскольку они не имеют файлов модулей Python. Однако это может использоваться для предварительно собранных модулей, даже если файл первоисточника не доступен.
Многие стандартные библиотечные модули содержат код, вызываемый при выполнении в качестве сценария. Примером может служить модуль timeit :
runpy.run_module() Эквивалентные функциональные возможности, непосредственно доступные для Python кода
PEP 338 – выполнение модулей в виде сценариев
Изменено в версии 3.4: Поддерживаются также пакеты пространства имён
Переменные среды и поведение Python.
Содержание:
PYTHONHOME :
PYTHONPATH :
Переменная среды PYTHONPATH изменяет путь поиска по умолчанию для файлов модуля. Формат такой же, как для оболочки PATH : один или несколько путей к каталогам, разделенных os.pathsep (например, двоеточие в Unix или точка с запятой в Windows). Несуществующие каталоги игнорируются.
Помимо обычных каталогов, отдельные записи PYTHONPATH могут относиться к zip-файлам, содержащим чистые модули Python в исходной или скомпилированной форме. Модули расширения нельзя импортировать из zip-файлов.
PYTHONPLATLIBDIR :
PYTHONSTARTUP :
Если переменная среды PYTHONSTARTUP` это имя файла, то команды Python в этом файле выполняются до отображения первого приглашения в интерактивном режиме. Файл выполняется в том же пространстве имен, в котором выполняются интерактивные команды, так что определенные или импортированные в нем объекты можно использовать без квалификации в интерактивном сеансе.
При запуске вызывает событие аудита cpython.run_startup с именем файла в качестве аргумента.
PYTHONOPTIMIZE :
PYTHONBREAKPOINT :
PYTHONDEBUG :
PYTHONOLDPARSER :
Если значение переменной среды PYTHONOLDPARSER непустая строка, то включается традиционный анализатор LL (старый парсер).
Не рекомендуется с Python 3.9, будет удалено в Python 3.10.
PYTHONINSPECT :
Эта переменная также может быть изменена кодом Python с помощью os.environ для принудительного режима проверки при завершении программы.
PYTHONUNBUFFERED :
PYTHONVERBOSE :
PYTHONCASEOK :
Если значение переменной среды PYTHONCASEOK установлено, то Python игнорирует регистр символов в операторах импорта. Это работает только в Windows и OS X.
PYTHONDONTWRITEBYTECODE :
PYTHONPYCACHEPREFIX :
PYTHONHASHSEED :
Если для PYTHONHASHSEED задано целочисленное значение, то оно используется как фиксированное начальное число для генерации hash() типов, охватываемых рандомизацией хэша.
Целое число должно быть десятичным числом в диапазоне [0,4294967295]. Указание значения 0 отключит рандомизацию хэша.
PYTHONIOENCODING :
Для stderr часть :errorhandler игнорируется, а обработчик всегда будет заменять обратную косую черту.
PYTHONNOUSERSITE :
PYTHONUSERBASE :
PYTHONEXECUTABLE :
PYTHONWARNINGS :
В простейших настройках определенное действие безоговорочно применяется ко всем предупреждениям, выдаваемым процессом (даже к тем, которые по умолчанию игнорируются):
PYTHONFAULTHANDLER :
PYTHONTRACEMALLOC :
PYTHONPROFILEIMPORTTIME :
PYTHONASYNCIODEBUG :
PYTHONMALLOC :
Переменная PYTHONMALLOC задает распределители памяти Python и/или устанавливает отладочные хуки.
Задает семейство распределителей памяти, используемых Python:
Устанавливает хуки отладки:
См. Распределители памяти по умолчанию и функцию PyMem_SetupDebugHooks () (установите отладочные хуки на распределителях памяти Python).
PYTHONMALLOCSTATS :
Изменено в Python 3.6: эту переменную теперь также можно использовать в Python, скомпилированном в режиме релиза. Теперь она не действует, если задана пустая строка.
PYTHONLEGACYWINDOWSFSENCODING :
PYTHONLEGACYWINDOWSSTDIO :
Эта переменная игнорируется, если стандартные потоки перенаправляются в файлы или каналы, а не ссылаются на буферы консоли.
PYTHONCOERCECLOCALE :
Если установка одной из этих категорий локали прошла успешно, то переменная среды LC_CTYPE также будет установлена соответствующим образом в текущей среде процесса до инициализации среды выполнения Python. Это гарантирует, что обновленный параметр будет виден как самому интерпретатору, так и другим компонентам, зависящим от локали, работающим в одном процессе (например, библиотеке GNU readline ), и в субпроцессах (независимо от того, работают ли эти процессы на интерпретаторе Python или нет), а также в операциях, которые запрашивают среду, а не текущую локаль C (например, собственный locale.getdefaultlocale() Python).
Доступность: *nix системы.
PYTHONDEVMODE :
Если значение переменной среды PYTHONDEVMODE непустая строка, то включится режим разработки Python, введя дополнительные проверки времени выполнения, которые слишком «дороги» для включения по умолчанию.
PYTHONUTF8 :
В результате изменений в этих API нижнего уровня, другие API более высокого уровня также демонстрируют другое поведение по умолчанию:
Обратите внимание, что стандартные настройки потока в режиме UTF-8 могут быть отменены с помощью PYTHONIOENCODING так же, как они могут быть в режиме с учетом локали по умолчанию.
Установка любой другой непустой строки вызывает ошибку при инициализации интерпретатора.
PYTHONWARNDEFAULTENCODING :
Подробности в разделе «Включение EncodingWarning » материала «Модуль io, операции ввода/вывода в Python».
Новое в версии 3.10.
Переменные среды режима отладки.
Установка этих переменных влияет только на отладочную сборку Python.
PYTHONTHREADDEBUG :
Если значение переменной среды PYTHONTHREADDEBUG установлено, то Python распечатает отладочную информацию о потоках.
PYTHONDUMPREFS :
Если значение переменной среды PYTHONDUMPREFS установлено, то Python будет сбрасывать объекты и счетчики ссылок, все еще живые после завершения работы интерпретатора.
Как использовать Django, PostgreSQL и Docker
В этом уроке мы создадим новый проект Django, используя Docker и PostgreSQL. Django поставляется со встроенной поддержкой SQLite, но даже для локальной разработки лучше использовать «настоящую» базу данных, такую как PostgreSQL, которая соответствует производственной.
Можно запускать PostgreSQL локально, используя такой инструмент, как Postgres.app, однако сегодня среди многих разработчиков предпочтительным является использование Docker, инструмента для создания изолированных операционных систем. Проще всего представлять это как виртуальную среду, которая содержит все необходимое для нашего проекта Django: зависимости, базы данных, службы кэширования и любые другие необходимые инструменты.
Основная причина использования Docker заключается в том, что он полностью устраняет любые проблемы, связанные с локальной разработкой. Вместо того, чтобы беспокоиться о том, какие программные пакеты установлены или работают с локальной базой данных вместе с проектом, вы просто запускаете образ Docker всего проекта. Лучше всего то, что этим можно поделиться в группах и значительно упростить разработку команды.
Инсталяция Docker
Первым шагом является установка настольного приложения Docker для вашего локального компьютера:
Первоначальная загрузка Docker может занять некоторое время для загрузки.
После завершения установки Docker мы можем подтвердить, что запущена правильная версия. В вашем терминале запустите команду docker —version.
Docker Compose — это дополнительный инструмент, который автоматически включается в загрузку Docker для Mac и Windows. Однако, если вы используете Linux, вам нужно будет добавить его вручную. Вы можете сделать это, выполнив команду sudo pip install docker-compose после завершения установки Docker.
Проект Django
Создайте новый каталог проекта вместе с новым проектом Django:
Перейдите по адресу http://localhost:8000/ для просмотра экрана приветствия Django. Остановите сервер и выйдите из виртуальной среды. Теперь у нас есть простой проект Django для работы.
Создайте файл requirements.txt в каталоге app и добавьте Django в качестве зависимости:
Поскольку мы перейдем будем использовать Postgres в качестве БД для проекта, удалите файл db.sqlite3 из каталога app.
Ваша директория проекта должна выглядеть так:
Docker
Надеюсь, Docker завершил установку к этому моменту. Чтобы убедиться, что установка прошла успешно, закройте локальный сервер с помощью Control + c, а затем введите в командной строке docker run hello-world. Вы должны увидеть ответ вроде этого:
Образы и контейнеры
В Docker есть две важные концепции: образы (images) и контейнеры (containers).
Другими словами, образ (image) описывает, что произойдет, а контейнер (container) — это то, что фактически выполняется.
Для настройки образов и контейнеров в Docker мы используем два файла: Dockerfile и docker-compose.yml.
Dockerfile содержит список инструкций для образа, иначе говоря, что на самом деле происходит в среде контейнера.
Создадим новый файл Dockerfile.
Затем добавьте следующий код в него.
В верхней строке мы используем официальный образ Docker для Python 3.8. Далее мы создаем две переменные окружения.
Затем мы устанавливаем рабочий каталог вместе с двумя переменными среды:
Наконец, мы обновили pip, скопировали файл requirements.txt, установили зависимости и скопировали сам проект Django.
Мы не можем запустить Docker-контейнер, пока у нас не будет созданного образа, поэтому давайте сделаем это, создав его.
В случае успеха у вас должно быть что то типа такого.
Далее нам нужен новый файл docker-compose.yml. Он говорит Docker, как запустить наши Docker-контейнеры. У нас будут 2 контейнера. Один для базы, другой для приложения.
С начало добавим в него один контейнер для приложения:
Обновите переменные SECRET_KEY, DEBUG и ALLOWED_HOSTS в settings.py:
Затем создайте файл .env.dev в корне проекта для хранения переменных среды для разработки:
Собираем образ командой:
Как только образ будет собран, запускаем контейнер:
Далее нужно перейти по адресу http://localhost:8000/, чтобы снова увидеть экран приветствия и убедиться что все работает.
Проверьте наличие ошибок в журналах, если это не работает, через команду:
Подключаем PostgreSQL
Чтобы настроить Postgres, нам нужно добавить новый сервис в файл docker-compose.yml, обновить настройки Django и установить Psycopg2.
Сначала добавим новый сервис db в docker-compose.yml:
Чтобы сохранить данные за пределами контейнера, мы настроили том (volume). Этот конфиг будет связывать postgres_data с каталогом «/var/lib/postgresql/data/» в контейнере.
Мы также добавили ключ среды, чтобы определить имя для базы данных по умолчанию и установить имя пользователя и пароль.
Поэтому внесем соотвествующие изменения в файл .env.dev :
Затем обновите файл settings.py, чтобы указать, что мы будем использовать PostgreSQL, а не SQLite.
Здесь база данных настраивается на основе переменных среды, которые мы только что определили. Обратите внимание на значения по умолчанию.
Внесем изменения в Dockerfile, чтобы установить соответствующие пакеты, необходимые для Psycopg2:
Добавьте Psycopg2 в файл requirements.txt:
Соберем новый образ и запустим два контейнера:
Если получите следующую ошибку:
Убедимся, что все таблицы Django по умолчанию были созданы:
Вы также можете проверить, что том (volume) был создан, запустив команду:
Вы должны увидеть что-то похожее на:
Затем добавим файл entrypoint.sh в каталог проекта app, чтобы проверить работоспособность Postgres перед применением миграций и запуском сервера разработки Django:
Обновим локальные права доступа к файлу:
Затем обновим Dockerfile, чтобы скопировать файл entrypoint.sh и запустите его как команду точки входа Docker:
Добавим переменную среды DATABASE в .env.dev:
Проверьте все снова:
Примечание
Во-первых, несмотря на добавление Postgres, мы все равно можем создать независимый образ Docker для Django, если для переменной среды DATABASE не задано значение postgres. Чтобы проверить, создайте новый образ и затем запустите новый контейнер:
Вы должны увидеть страницу приветствия по адресу http://localhost:8006.
Во-вторых, вы можете закомментировать команды очистки (flush) и миграции (migrate) базы данных в сценарии entrypoint.sh, чтобы они не запускались при каждом запуске или перезапуске контейнера:
Вместо этого вы можете запустить их вручную, после того, как контейнеры запустаться, вот так:
Небольшой список команд Docker
Когда вы закончите, не можете погасить контейнер Docker.
Просто приостановить контейнер
Запустить ранее остановленный контейнер
Что бы посмотреть работающие контейнеры
Что бы посмотреть вообще все контейнеры
Посмотреть список всех образов
Иногда может понадобиться зайти в работающий контейнер. Для этого нужно запустить команду запуска интерактивной оболочкой bash
Gunicorn
Двигаясь дальше, в производственную среду, давайте добавим Gunicorn, сервер WSGI промышленного уровня, в файл requirements.txt:
Поскольку мы все еще хотим использовать встроенный сервер Django для разработки, создайте новый файл compose под названием docker-compose.prod.yml для производственной среды:
Если у вас несколько сред, вы можете использовать конфигурационный файл docker-compose.override.yml. При таком подходе вы добавляете базовую конфигурацию в файл docker-compose.yml, а затем используете файл docker-compose.override.yml для переопределения этих параметров конфигурации в зависимости от среды.
Обратите внимание на команду command. Мы используем Gunicorn, а не сервер разработки Django. Мы также удалили том из web, поскольку он нам не нужен. Наконец, мы используем отдельные файлы переменных среды, чтобы определить переменные среды для обеих служб, которые будут переданы в контейнер во время выполнения.
Затем соберем производственные образы и запустим контейнеры:
Убедимся, что база данных hello_django_prod была создана вместе с таблицами Django по умолчанию. Протестируем страницу администратора по адресу http://localhost:8000/admin. Статические файлы больше не загружаются. Это ожидается, так как режим отладки выключен. Мы исправим это в ближайшее время.
Производственный Dockerfile
Вы заметили, что мы все еще выполняем очистку базы данных (flush)(которая очищает базу данных) и переносим команды при каждом запуске контейнера? Это хорошо в разработке, но давайте создадим новый файл точки входа для производства.
Обновим права доступа к файлу:
Чтобы использовать этот файл, создайте новый Dockerfile с именем Dockerfile.prod для использования с производственными сборками:
Здесь мы использовали многоэтапную сборку (multi-stage build) Docker, чтобы уменьшить окончательный размер образа. По сути, builder — это временный образ, которое используется для сборки Python. Затем он копируются в конечный производственный образ, а образ builder отбрасывается.
Вы заметили, что мы создали пользователя без полномочий root? По умолчанию Docker запускает контейнерные процессы как root внутри контейнера. Это плохая практика, поскольку злоумышленники могут получить root-доступ к хосту Docker, если им удастся вырваться из контейнера. Если вы root в контейнере, вы будете root на хосте.
Обновите web сервис в файле docker-compose.prod.yml для сборки с помощью Dockerfile.prod:
Проверим как все работает:
Nginx
Далее, давайте добавим Nginx, чтобы он действовал как обратный прокси-сервер для Gunicorn для обработки клиентских запросов, а также для обслуживания статических файлов.
Добавим сервис nginx в docker-compose.prod.yml:
Затем в локальном корне проекта создайте следующие файлы и папки:
Затем обновим сервис web в docker-compose.prod.yml, заменить ports на expose :
Теперь порт 8000 открыт только для других сервисов Docker. И это порт больше не будет опубликован на хост-машине.
Проверяем как это работает
Убедимся, что приложение запущено и работает по адресу http://localhost:1337.
Структура вашего проекта теперь должна выглядеть так:
Теперь снова остановим контейнеры:
Поскольку Gunicorn является сервером приложений, он не будет обслуживать статические файлы. Итак, настроим обработку статических и мультимедийных файлов
Статические файлы
Development
Теперь любой запрос к http://localhost:8000/staticfiles/ * будет обслуживаться из каталога «staticfiles».
Чтобы проверить, сначала песоберем образы и запустим новые контейнеры в обычном режиме. Убедимся, что статические файлы по-прежнему правильно обслуживаются по адресу http://localhost:8000/admin.
Production
Для производственной среды добавьте volume в web и службы nginx в docker-compose.prod.yml, чтобы каждый контейнер имел общий каталог с именем «staticfiles»:
Нам также необходимо создать папку «/home/app/web/staticfiles» в Dockerfile.prod:
Почему это необходимо?
Docker Compose обычно монтирует именованные тома как root. И поскольку мы используем пользователя без полномочий root, мы получим ошибку отказа в разрешении при запуске команды collectstatic, если каталог еще не существует
Чтобы обойти это, вы можете:
Мы использовали первое.
Затем обновите конфигурацию Nginx для маршрутизации запросов статических файлов в папку «staticfiles»:
Теперь все запросы к http://localhost:1337/staticfiles/ * будут обслуживаться из каталога «staticfiles».
Перейдите по адресу http://localhost:1337/admin и убедитесь, что статические ресурсы загружаются правильно.
Далее снова остановим контейнеры:
Media файлы
Чтобы проверить обработку мультимедийных файлов, начните с создания нового модуля Django:
Добавим новый модуль в INSTALLED_APPS в settings.py:
Внесем изменения в следующие файлы
Добавим директорию «templates», в каталог «app/upload», и добавим новый шаблон upload.html:
Development
Теперь у вас должна быть возможность загзулить файл на http://localhost:8000/, и затем увидеть этот файл на http://localhost:8000/mediafiles/IMAGE_FILE_NAME.
Production
Для производственной среды добавим новый том volume в сервисы web и nginx :
Создаим каталог /home/app/web/mediafiles в Dockerfile.prod:
Снова обновим конфиг Nginx:
Далее перезапустим контейнеры
Проверим как все работает:
Заключение
В этой статье мы рассмотрели, как создать контейнер для веб-приложения Django с Postgres. Мы также создали готовый к работе файл Docker Compose, который добавляет Gunicorn и Nginx в нашу конфигурацию для обработки статических и мультимедийных файлов. Теперь вы можете проверить производственную настройку локально.
С точки зрения фактического развертывания в производственной среде, вы, вероятно, захотите использовать:
Для других советов работы с производственной средой, см эту дисскусию.