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  • web执行python脚本
    2021-02-09 23:46:47

    我有一个网络服务器,我的cgi-bin在0755上,我的脚本调用了返回.py也是0755。当这是我的剧本#!/usr/bin/perl

    import cgi

    import json

    print "Content-type: text/plain\n\n";

    print "testing...\n";

    然后我去我看到的网页测试。。。我应该这么做,但是当我把这些添加到我的脚本中时

    ^{pr2}$

    我收到了一个500内部服务器错误,我不确定为什么,我设置了正确的权限,python正在运行,因为当我不添加上面的内容时它会工作?我上面的代码有问题吗?还有什么会导致这个问题?在

    顺便说一句,上面的代码是因为我正在发布一个POST,并返回POST的值。只是一个简单的测试用例,但我不能让它工作?在

    提前谢谢你的帮助。:)

    编辑

    以下是错误日志[Tue Jun 23 01:35:38.661161 2015] [authz_core:error] [pid 874653] [client 173.34------:51484] AH01630: client denied by server configuration: /home/spencer/public_html/.htaccess

    [Tue Jun 23 01:35:38.426745 2015] [access_compat:error] [pid 874653] [client 173.34-----:51484] AH01797: client denied by server configuration: /home/spencer/public_html/error_log

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    6532c71ce7d0

    Python Powered

    引言

    用python编程是我最幸福的时刻,相信有过python编程经验的童鞋都有体会。没有过多的束缚,没有过多的技巧,即使只用最平实的代码也依然能完成想要的功能。如果可以,我真希望这辈子只用python和c编程。

    长久以来native应用为了能将新版本推送给用户,都是采用自动更新的方案。后来出现了hybrid应用,用native做个容器承载web内容,这样新的内容可以直接在线载入给用户。但hybrid应用有一些明显的弊端:

    带有沉重的运行时,为了能渲染web页面,一个渲染引擎运行时就有好几十M。

    接口功能有限,因为js天生被设计为运行在沙箱里,所以较为敏感的底层接口都需要渲染引擎或者native容器提供接口进行扩展,功能性更新时web页面更新还不够,还得让底层的native容器也更新。

    hybrid的这些弊端native代码都没有,但native同样没有web页面的即时推送最新内容的能力,都说python是一个胶水语言,这个时候如果能让python介入调和这些问题实在是再好不过了。python代码可以即时解释执行,它的标准运行时只有4M,而且借助cffi使用ctypes调用底层接口实在是跟玩一样。那摆在面前的问题显而易见,如果能让python脚本像web页面一样被即时加载解释执行就好了。

    pygain

    让python脚本获得web页面的即时加载解释执行功能我们可以借助一个叫pygain的库,pypi上的地址是: pygain。可以直接使用pip install pygain安装,使用pygain只需要import pygain加载即可,现在假设我们要加载一个存放在远程服务器上叫hello.py的脚本在http://oeb1qxnpc.bkt.clouddn.com/hello.py,它看起来像是这样:

    #!/usr/bin/env python

    # -*- coding: utf-8 -*-

    # @author: zig(remember1637@gmail.com)

    print("hello, pygain")

    就是说加载这个脚本(import hello)我们将在标准输出得到"hello, pygain"。我们在本地编写一个测试脚本test.py:

    import pygain

    pygain.gain("hello", "http://oeb1qxnpc.bkt.clouddn.com", ["py"])

    import hello

    运行这个脚本,不出意外我们将得到"hello, pygain"的输出。

    上例中import pygain之后使用pygain.gain接口会注册一个叫hello的顶层模块,import hello或者import hello.submodule(导入hello的子模块)都将以这个根地址进行遍历寻找,这个流程与导入文件系统上的模块没有什么区别。["py"]说明了这次注册后,import hello或者import hello.submodule之类的导入指令将会寻找的文件后缀,接下来我们会看到导入在线的zip包会是更普遍的场景。

    一次性加载一堆python脚本

    尽管我们可以把一堆python脚本扔在远程服务器上,然后使用import指令时触发pygain类似文件系统的寻找规则去一一寻找需要的脚本文件,但这种方式是极其低效的:一个python脚本通常不会有多大,这样寻找它的耗时比加载它耗时还要长。所以pygain提供了可以导入zip包的功能。现在假设我们要加载一个存放在远程服务器上叫demo.zip的包在http://oeb1qxnpc.bkt.clouddn.com/demo.zip,这个zip包的内容是这样:

    demo.zip

    /- init.py

    /- hello.py

    /- hello2.py

    我们在本地编写一个测试脚本test.py:

    import pygain

    pygain.gain("demo", "http://oeb1qxnpc.bkt.clouddn.com", ["zip", "py"])

    import demo.hello2

    运行这个脚本,不出意外我们将得到"hello, pygain"的输出。

    关键字参数

    pygain还提供了一些keyword arguments(关键字参数):

    httpheaders: 用于在发送http请求时附加的http头

    zippw: 用于在加载加密zip包时进行解密

    pygain.gain("demo", "http://zagzig.me/pygain/demo/v1", ["zip", "py"],

    httpheaders={"Referer": "xxx"}, zippw="guesswhat")

    一些场景

    结合PyQt5

    从我们团队的本身实践来讲,结合PyQt使用pygain是一个有趣且高效的套路:

    产品的安装包总是使用pygain导入一个远程服务器的"引导脚本",之所以被称为"引导脚本",是因为它本身不干啥,只是用来导入特定版本的zip包。

    每次产品更新将代码打个zip包放到一个以版本命名的文件夹,然后把"引导脚本"指向这个版本的zip包。

    必要时还可以通过"引导脚本"进行版本回溯。

    PyQt提供了一整套的工具链以至于将资源文件都可以转化为python文件,这样不管是更新GUI,还是更新功能,都可以通过pygain导入整个zip包完成。

    展开全文
  • 您可以使用Flask来运行webapps.下面简单的Flask应用程序将帮助您入门.from flask import Flask, jsonifyapp = Flask(__name__)@app.route('/sampleurl' methods = ['GET'])def samplefunction():#access your DB get...

    您可以使用Flask来运行webapps.

    下面简单的Flask应用程序将帮助您入门.

    from flask import Flask, jsonify

    app = Flask(__name__)

    @app.route('/sampleurl' methods = ['GET'])

    def samplefunction():

    #access your DB get your results here

    data = {"data":"Processed Data"}

    return jsonify(data)

    if __name__ == '__main__':

    port = 8000 #the custom port you want

    app.run(host='0.0.0.0', port=port)

    现在,当您点击http://your.systems.ip:8000 / sampleurl时,您将获得一个json响应供您使用的移动应用.

    在函数中,您可以执行数据库读取或文件读取等.

    您还可以添加如下参数:

    @app.route('/sampleurl' methods = ['GET'])

    def samplefunction():

    required_params = ['name', 'age']

    missing_params = [key for key in required_params if key not in request.args.keys()]

    if len(missing_params)==0:

    data = {

    "name": request.argv['name'],

    "age": request.argv['age']

    }

    return jsonify(data)

    else:

    resp = {

    "status":"failure",

    "error" : "missing parameters",

    "message" : "Provide %s in request" %(missing_params)

    }

    return jsonify(resp)

    要运行此操作,请将烧瓶应用保存在文件中,例如myapp.py

    然后从终端运行python myapp.py

    它将在端口8000上启动服务器(或由您指定).

    Flask的内置服务器不建议用于生产级别.在您对应用程序感到满意后,您可能需要查看Nginx Gunicorn Flask系统.

    有关烧瓶的详细说明,您可以查看此answer.它是关于在Raspberry pi上设置Web服务器,但它应该适用于任何Linux发行版.

    希望有所帮助.

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    @Override
        public ReturnT<String> execute(TriggerParam tgParam) throws Exception {
            if (!glueType.isScript()) {
                return new ReturnT<>(IJobHandler.FAIL.getCode(), "glueType[" + glueType + "] invalid.");
            }
    
            // cmd
            String cmd = glueType.getCmd();
    
            // make script file
            String scriptFileName = JobFileAppender.getGlueSrcPath()
                    .concat(File.separator)
                    .concat(String.valueOf(jobId))
                    .concat("_")
                    .concat(String.valueOf(glueUpdatetime))
                    .concat(glueType.getSuffix());
            File scriptFile = new File(scriptFileName);
            if (!scriptFile.exists()) {
                ScriptUtil.markScriptFile(scriptFileName, gluesource);
            }
    
            // log file
            String logFileName = JobFileAppender.contextHolder.get();
    
            // script params:0=param、1=分片序号、2=分片总数
            ShardingUtil.ShardingVO shardingVO = ShardingUtil.getShardingVo();
            String[] scriptParams = new String[3];
            scriptParams[0] = tgParam.getExecutorParams();
            scriptParams[1] = String.valueOf(shardingVO.getIndex());
            scriptParams[2] = String.valueOf(shardingVO.getTotal());
    
            // invoke
            JobLogger.log("----------- script file:"+ scriptFileName +" -----------");
            int exitValue = ScriptUtil.execToFile(cmd, scriptFileName, logFileName,tgParam.getLogId(),tgParam.getLogDateTime(), scriptParams);
    
            if (exitValue == 0) {
                return IJobHandler.SUCCESS;
            } else {
                return new ReturnT<>(IJobHandler.FAIL.getCode(), "script exit value(" + exitValue + ") is failed");
            }
        }
    

    关键位置
    GlueTypeEnum

        BEAN("BEAN", false, null, null),
        GLUE_GROOVY("GLUE(Java)", false, null, null),
        GLUE_SHELL("GLUE(Shell)", true, "bash", ".sh"),
        GLUE_PYTHON("GLUE(Python)", true, "python3", ".py"),
        GLUE_PHP("GLUE(PHP)", true, "php", ".php"),
        GLUE_NODEJS("GLUE(Nodejs)", true, "node", ".js"),
        GLUE_POWERSHELL("GLUE(PowerShell)", true, "powershell", ".ps1");
    

    源码是: GLUE_PYTHON(“GLUE(Python)”, true, “python”, “.py”)
    修改为: GLUE_PYTHON(“GLUE(Python)”, true, “python3”, “.py”)
    因为操作系统默认也会使用python,所以不可以修改python的链接指向。重新打包替换项目中的Jar包,重启即可。
    路径:datax-web-2.1.2/modules/datax-executor/lib
    Jar包名:datax-core-2.1.2.jar

    编写脚本测试

    #!/opt/python-3.6.8/bin/python3
    # -*- coding: utf-8 -*-
    import platform
    
    print(platform.python_version())
    

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    结果图
    在这里插入图片描述

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