Python 烧瓶中的速度优化

我的项目（Python2.7）由一个屏幕刮板组成，它每天收集一次数据，提取有用的内容并将其存储在几个pickle中。使用Flask/Ninja将pickle呈现为HTML页面。所有这些都可以，但是在我的本地主机（Windows10）上运行时，速度相当慢。我计划把它部署在Pythonywhere上

该网站也有一个关于页面。about页面的内容是一个标记文件，我在每次编辑后使用

markdown2

将其转换为HTML。about模板加载HTML，如下所示：

{% include 'about_content.html' %}

这比让

Flask Markdown

呈现about文本要快得多（正如我最初所做的那样）：

那么现在。我有点担心当我部署站点时主页加载速度不够快。内容每天只更新一次，如果刷新主页，则无需重新呈现任何内容。所以我想知道我是否可以像对待about内容一样做一个类似的把戏：

我可以让Flask在呈现pickle之后，将结果保存为html，然后从部署的站点提供该结果吗？或者我可以调用某个浏览器模块，保存其输出，并为其提供服务吗？或者这是一个坏主意，我不应该担心，因为Flask在现实生活中的服务器上运行得非常快吗

关于渲染的问题 你可以用Jinja做很多事。可以随时运行Jinja并将其保存为HTML文件。这样，每次发送文件请求时，它都不必再次渲染。它只提供静态文件

下面是一些代码。我有一个观点，在它的一生中不会改变。因此，在创建视图后，我创建了一个静态HTML文件

from jinja2 import Environment, FileSystemLoader

def example_function():
    '''Jinja templates are used to write to a new file instead of rendering when a request is received. Run this function whenever you need to create a static file'''

    # I tell Jinja to use the templates directory
    env = Environment(loader=FileSystemLoader('templates'))
    
    # Look for the results template
    template = env.get_template('results.html')

    # You just render it once. Pass in whatever values you need. 
    # I'll only be changing the title in this small example.
    output_from_parsed_template = template.render(title="Results")

    with open("/directory/where/you/want/to/save/index.html", 'w') as f:
        f.write(output_from_parsed_template)

# Flask route
@app.route('/directory/where/you/want/to/save/<path:path>')
def serve_static_file(path):
    return send_from_directory("directory/where/you/want/to/save/", path)

其他方式

如果你想获得更好的性能，可以考虑通过GuniCon，NGIX和类似的软件来服务你的烧瓶应用程序。

Flask还有一个选项，您可以在其中启用多线程

app.run(threaded=True)

2018年11月11日更新

你可以考虑使用ReISIS商店。每次发生使旧模板无效的情况时，请清除特定文件的缓存。在再次生成模板之前，首先查看Redis存储（模板呈现很可能需要您从数据库中读取数据。内存缓存存储速度更快，因此您将从Redis缓存中获益）
• 存储渲染文件并使用CDN提供服务。因此，每次客户机请求该特定模板时，该模板都已存储在CDN上，并且根本不会接触您的Flask服务器。您可以编写这样的逻辑：如果CDN上不存在文件或内容，它应该回退到Flask服务器。您只需要确保一个策略，这样CDN上就不会有过时的数据

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顺便说一句，我忘了提一下。切勿在实际服务器（生产）上使用烧瓶。烧瓶的创造者本人反对这个想法。烧瓶既不安全，在现实生活中也不高效。如果您想在生产环境中部署Flask，请使用gunicorn和nginx。Pythonywhere开发人员（正如OP所说，他们计划在我们的网站上部署）的一个简短说明——我们使用nginx作为前端web服务器，因此您的Flask应用程序是安全高效的。@RolfBly这应该会减少您的工作量。使用gunicorn只需要3到4行附加代码。您还应该知道gunicorn在windows上不工作（它只在unix上工作）。在PythonAnywhere上部署时，您可以直接使用它。@AbhirathMahipal非常感谢！我让它按预期工作（参见编辑）。我确实在使用你的

应用程序时遇到了一些麻烦。我想我需要仔细阅读装饰器和
技巧。@RolfBly请注意，您必须使用send\u from\u目录发送文件。不要使用渲染模板。为什么要浪费时间（它会打开文件并搜索Jinja标记，然后发送），而我们已经知道它已经呈现了。对不起，打错了。我修正了我的答案：）
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

app.run(threaded=True)