uvicornの検索結果1 - 8 件 / 8件

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  GitHub - tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker: Docker image with Uvicorn managed by Gunicorn for high-performance FastAPI web applications in Python with performance auto-tuning.

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  • github.com/tiangolo
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  • 2020/03/21

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  Deployment - Uvicorn

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  • www.uvicorn.org
  • テクノロジー
  • 2020/03/21

  Deployment¶ Server deployment is a complex area, that will depend on what kind of service you're deploying Uvicorn onto. As a general rule, you probably want to: Run uvicorn --reload from the command line for local development. Run gunicorn -k uvicorn.workers.UvicornWorker for production. Additionally run behind Nginx for self-hosted deployments. Finally, run everything behind a CDN for caching su

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  転職黙示録 (10) FastAPIのソースを読む 第4回 UvicornとFastAPIの関係 - Qiita

  • 5 users
  • qiita.com/BrainVader
  • テクノロジー
  • 2019/12/20

  import uvicorn from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def root(): return {"message": "Hello World"} if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) 目的 サーバーであるUvicornとアプリケーションのFastAPIの関係を考察する. Q. appとは何か? 最初にUvicornが期待するアプリケーションの仕様, つまりASGIインターフェースとはどんなものか確認しておきましょう. scop receive send ASGIに適合するアプリケーションはこれらの引数を取るcallableなネイティブ・コルーティンであれば良いようです. Quick Startには

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  uvicorn にアプリのloggerがでなかったので python の logger を理解した - Qiita

  • 4 users
  • qiita.com/uturned0
  • テクノロジー
  • 2021/06/24

  logger = logging.getLogger(__name__) # 新しく作って handler = logging.StreamHandler(sys.stdout) # stdout に出す import uvicorn import logging import os async def app(scope, receive, send): # ここは読み飛ばしてね -------> assert scope['type'] == 'http' await send({ 'type': 'http.response.start', 'status': 200, 'headers': [ [b'content-type', b'text/plain'], ], }) await send({ 'type': 'http.response.body', 'body': b'He

  • python

  

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  FastAPI + uvicorn + NginxでWebページを表示（Jinja2によるTemplates機能 ） - Qiita

  • 4 users
  • qiita.com/junkor-1011
  • テクノロジー
  • 2021/10/01

  [tool.poetry] name = "test_fastapi_app" version = "0.1.0" description = "just for test" authors = ["Your Name <you@example.com>"] [tool.poetry.dependencies] python = "^3.8" uvicorn = "*" fastapi = "*" jinja2 = "*" aiofiles = "*" [build-system] requires = ["poetry>=0.12"] build-backend = "poetry.masonry.api" $ tree . ├── app │   ├── Dockerfile │   ├── app │   │   ├── __init__.py │   │   ├── main.py

  
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  GitHub - takashi-yoneya/fastapi-mybest-template: This is a practical template using FastAPI. It is dockerized including DB (MySQL) and uvicorn. Package management and task runner are implemented using poetry. FastAPIを使用した実用的なテンプレートです。 DB(MySQL)とuvicornを含め

  • 4 users
  • github.com/takashi-yoneya
  • テクノロジー
  • 2023/01/25

  This is a practical template using FastAPI. It is dockerized including DB (MySQL) and uvicorn. Package management and task runner are implemented using poetry. FastAPIを使用した実用的なテンプレートです。 DB(MySQL)とuvicornを含めてdocker化しています。 poetryを使用して、パッケージ管理およびタスクランナーを実装しています。 License

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  Server Workers - Gunicorn と Uvicorn - FastAPI

  • 3 users
  • fastapi.tiangolo.com
  • 学び
  • 2023/11/17

  Server Workers - Gunicorn と Uvicorn¶ 前回のデプロイメントのコンセプトを振り返ってみましょう： セキュリティ - HTTPS 起動時の実行 再起動 レプリケーション（実行中のプロセス数） メモリ 開始前の事前ステップ ここまでのドキュメントのチュートリアルでは、おそらくUvicornのようなサーバープログラムを単一のプロセスで実行しています。 アプリケーションをデプロイする際には、複数のコアを利用し、そしてより多くのリクエストを処理できるようにするために、プロセスのレプリケーションを持つことを望むでしょう。 前のチャプターであるデプロイメントのコンセプトにて見てきたように、有効な戦略がいくつかあります。 ここではGunicornがUvicornのワーカー・プロセスを管理する場合の使い方について紹介していきます。 Info DockerやKubernete

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  Unify Python logging for a Gunicorn/Uvicorn/FastAPI application - pawamoy's website

  • 3 users
  • pawamoy.github.io
  • テクノロジー
  • 2020/11/01

  I recently started playing with FastAPI and HTTPX, and I am deploying my app with Gunicorn and Uvicorn workers. But when serving, the logs from each component looks quite different from the others. I want them to all look the same, so I can easily read them or exploit them in something like Kibana. After a lot of hours trying to understand how Python logging works, and how to override libraries' l

  • python