Python simple http server : a simple http web server with python

Python Web Server Gateway Interface v1.0 (WSGI)

На сегодняшний день количество взаимозаменяемых веб-серверов (или модулей для серверов), специально разработанных или адаптированных для размещения веб-приложений Python, постоянно растет. Но так было не всегда. Ранее разработчики не имели возможности легко сменить веб-сервер при необходимости, и каждый переход с одного сервера на другой означал новые зависимости и ограничения. Также это касалось фреймворков для разработки приложений. Это было связано с отсутствием общепринятых технических характеристик интерфейса (т.е., общей основы, которую будут использовать для соединения похожие фреймворки и веб-серверы, что обеспечивает взаимозаменяемость компонентов с минимальными изменениями кода).

Появление стандарта

В начале этого века были приложены все усилия, чтобы, наконец, представить публике Python Enhancement Proposal (PEP) 333.

Из PEP (Python Enhancement Proposal) 333:

Как говорится в РЕР, этот новый стандарт обеспечивает переносимость между веб-серверами и веб-приложениями Python. Мощные функции данного стандарта и его широкое внедрение по сравнению с предыдущими серьезно повлияли на развитие серверов: на сегодняшний день существует много (возможно, даже слишком много) веб-серверов, готовых сделать всю работу самостоятельно.

Configurar servidor HTTP simple en Python 3

Primero debemos tener instalado Python correctamente y agregarlo a la variable PATH del sistema. Aquí un tutorial.

Luego abrimos la terminal y nos situamos en la carpeta que vamos a servir con nuestro server HTTP en Python 3. Hay que tener cuidado porque esta carpeta estará expuesta en el servidor.

En mi caso compartiré esta carpeta llamada expuesta, dentro de ella hay unas imágenes y un archivo zip:

Ahora en la terminal navego hacia ella y ejecuto lo siguiente:

Lo que hará que el servidor escuche en el puerto 8081. Por defecto escucha en el 8000.

Justo como se ve en la imagen:

Servir carpeta en servidor HTTP simple en Python 3

Ahora puedo navegar a localhost en dicho puerto y podré ver todo el contenido a través de mi navegador

Ver contenido de servidor HTTP a través del navegador

Hay una cosa interesante y es que si pongo un script de Python esperando a que se ejecute, eso no pasa. En su lugar, se muestra el código fuente.

Por ejemplo si tengo este script…

y navego a él…

Código fuente mostrado en lugar de ser ejecutado

Vemos que el código fuente se muestra y no se ejecuta. Para poder ejecutar código de Python necesitamos algunas configuraciones adicionales.

Как решить эти проблемы?

Вплоть до Python 3.3 зеленые потоки и обратный вызов были оптимальными решениями. Чтобы превзойти эти решения, нужна поддержка на уровне языка. Python должен каким-то образом частично выполнить метод, прекратить выполнение, поддерживая при этом объекты стека и исключения. Если вы знакомы с концепциями Python, то понимаете, что я намекаю на генераторы. Генераторы позволяют функции возвращать список по одному элементу за раз, останавливая выполнение до того момента, когда следующий элемент будет запрошен. Проблема с генераторами заключается в том, что они полностью зависят от функции, вызывающей его. Другими словами, генератор не может вызвать генератор. По крайней мере так было до тех пор, пока в  не добавили синтаксис , который позволяет генератору получить результат другого генератора. Хоть асинхронность и не является главным назначением генераторов, они содержат весь функционал, чтобы быть достаточно полезными. Генераторы поддерживают стек и могут создавать исключения. Если бы вы написали цикл событий, в котором бы запускались генераторы, у вас получилась бы отличная асинхронная библиотека. Именно так и была создана библиотека Asyncio.

Все, что вам нужно сделать, это добавить декоратор , а Asyncio добавит генератор в сопрограмму. Вот пример того, как обработать те же три URL-адреса, что и раньше:

Прим. перев.  В примерах используется aiohttp версии 1.3.5. В последней версии библиотеки .

Несколько особенностей, которые нужно отметить:

• ошибки корректно передаются в стек;
• можно вернуть объект, если необходимо;
• можно запустить все сопрограммы;
• нет обратных вызовов;
• строка 10 не выполнится до тех пор, пока строка 9 не будет полностью выполнена.

Единственная проблема заключается в том, что объект выглядит как генератор, и это может вызвать проблемы, если на самом деле это был генератор.

Отправка ответа

Последний шаг, отделяющий нас от минимальной рабочей версии — это отправка HTTP-ответов. Код отправки достаточно прост. Прежде всего записываем в соединение status line вида . Затем, построчно записываем заголовки и не забываем пустую строку, обозначающую конец секции заголовков. Все вышеперечисленные данные должны быть представлены в кодировке ISO/IEC 8859-1. При наличии тела ответа, ожидаем, что оно уже представлено последовательностью байт и просто отправляем его в сокет:

В случае возникновения ошибки на сервере, нам также необходимо отправить ответ. Для этого реализуем метод , фактически являющийся оберткой вокруг метода :

Теперь мы можем ввести класс и заменить в коде сервера вхождения вида на .

Запустим наш сервер:

И протестируем его, создав двух пользователей:

Теперь попробуем получить информацию о зарегистрированных пользователях — в формате HTML и в формате JSON:

Также попробуем протестировать сообщения об ошибке:

Python SimpleHTTPServer

Python SimpleHTTPServer supports only two HTTP methods – GET and HEAD. So it’s a good tool to share files over network. Python SimpleHTTPServer has been migrated to python http.server module in python 3, we will learn about both of these modules today and see how easy it is to work with them.

Suppose you and your friend are using same local network. You have some files that you want to share with your friend. But both of you have portable hard disks so that you can copy those movies to that portable hard disks and give it to your friend. Then Python SimpleHTTPServer can help you in this case.

By Using SimpleHTTPServer, you can easily share your files to your friends who are in the same network. In this tutorial we will learn about basics of Python SimpleHTTPServer so that you can use it your day to day life.

Python Simple HTTP Server

If you are using Windows operating system then go to your desired folder or directory that you want to share. Now, use . Your will find option to open command prompt in that directory. Just click on that and open command prompt there. However, if you are using Ubuntu, just right click into that directory and open terminal. After that, execute the below command.

You can run python http server on any port, default port is 8000. Try to use port number greater than 1024 to avoid conflicts. Then open your favourite browser and type . Yeah! You’re done!!! Now know your ip address and then replace localhost with your ip address and then share it with your friend.

Python SimpleHTTPServer Error – No module named SimpleHTTPServer

If you are running Python 3, you will get error as . It’s because in python 3, SimpleHTTPServer has been merged into module. You can use below command to run python http server in Python 3.

Python SimpleHTTPServer Example

Below images show the Python SimpleHTTPServer output in terminal and browser.

Note that if there is any file then it will be served to the browser, otherwise directory listing will be shown as in above image.

Python HTTP Server

Below image shows the terminal output for python http server module in python 3. Browser output remains same as in above images.

As you can see from terminal output that the python 3 http server module is more clean, provides clear messages. Python http server module doesn’t show all the python modules details on quitting from keyboard, that is a more clean approach.

That’s all about Python SimpleHTTPServer in python 2 and python http server in python 3. If you don’t have python installed in your system and want to give it a try, please go through python tutorial for beginners to get started.

Reference: Official Documentation

Веб-фреймворк Python Starlette

Starlette является легким фреймворком ASGI, что идеален для создания высокопроизводительных сервисов . Он может использоваться как самостоятельный фреймворк, так и как инструментарий ASGI. Поставляется вкупе с обширным ассортиментом инструментов, поддерживает WebSockets, GraphQL, внутрипроцессовые фоновые задачи, а также текстовый клиент, построенный на Requests Python.

Установка Starlette

Shell

pip install starlette

Пример Hello world на Starlette 

Python

from starlette.applications import Starlette
from starlette.responses import JSONResponse
import uvicorn

app = Starlette(debug=True)

@app.route(‘/’)
async def homepage(request):
return JSONResponse({‘hello’: ‘world’})

if __name__ == ‘__main__’:
uvicorn.run(app, host=’0.0.0.0′, port=8000)

Порядок выполнения

В синхронном мире мы мыслим последовательно. Если у нас есть список задач, выполнение которых занимает разное время, то они завершатся в том же порядке, в котором поступили в обработку. Однако, в случае конкурентности нельзя быть в этом уверенным.

Разумеется, ваш результат будет иным, поскольку каждая задача будет засыпать на случайное время, но заметьте, что результат выполнения полностью отличается, хотя мы всегда ставим задачи в одном и том же порядке.

Также обратите внимание на корутину для нашей довольно простой задачи

Это важно для понимания, что в asyncio нет никакой магии при реализации неблокирующих задач. Во время реализации asyncio стоял отдельно в стандартной библиотеке, т.к

остальные модули предоставляли только блокирующую функциональность. Вы можете использовать модуль для оборачивания блокирующих задач в потоки или процессы и получения футуры для использования в asyncio. Несколько таких примеров доступны на GitHub.
Это, наверно, главный недостаток сейчас при использовании asyncio, однако уже есть несколько библиотек, помогающих решить эту проблему

Во время реализации asyncio стоял отдельно в стандартной библиотеке, т.к. остальные модули предоставляли только блокирующую функциональность. Вы можете использовать модуль для оборачивания блокирующих задач в потоки или процессы и получения футуры для использования в asyncio. Несколько таких примеров доступны на GitHub.
Это, наверно, главный недостаток сейчас при использовании asyncio, однако уже есть несколько библиотек, помогающих решить эту проблему.

Самая популярная блокирующая задача — получение данных по HTTP-запросу. Рассмотрим работу с великолепной библиотекой aiohttp на примере получения информации о публичных событиях на GitHub.

Тут стоит обратить внимание на пару моментов. Во-первых, разница во времени — при использовании асинхронных вызовов мы запускаем запросы одновременно

Как говорилось ранее, каждый из них передавал управление следующему и возвращал результат по завершении. То есть скорость выполнения напрямую зависит от времени работы самого медленного запроса, который занял как раз 0.54 секунды. Круто, правда?

Во-первых, разница во времени — при использовании асинхронных вызовов мы запускаем запросы одновременно. Как говорилось ранее, каждый из них передавал управление следующему и возвращал результат по завершении. То есть скорость выполнения напрямую зависит от времени работы самого медленного запроса, который занял как раз 0.54 секунды. Круто, правда?

Во-вторых, насколько код похож на синхронный. Это же по сути одно и то же! Основные отличия связаны с реализацией библиотеки для выполнения запросов, созданием и ожиданием завершения задач.

Создание веб-приложений на Python с помощью Dash

В настоящее время Dash можно загрузить, используя диспетчер пакетов Python, с помощью команды . Dash распространяется с открытым исходным кодом и под лицензией MIT. На официальном сайте вы сможете ознакомиться с руководством по библиотеке, и на GitHub вы найдёте исходный код.

Dash — библиотека пользовательского интерфейса для создания аналитических веб-приложений. Она будет полезна для тех, кто использует Python для анализа и исследования данных, визуализации, моделирования и отчётности.

Dash значительно упрощает создание GUI (графических пользовательских интерфейсов) для анализа данных. Вот пример приложения на Dash из 43 строк кода, который связывает выпадающее меню с графиком D3.js. Когда пользователь выбирает значение в выпадающем списке, код динамически экспортирует данные из Google Finance в Pandas DataFrame:

Код Dash является декларативным и реактивным, что упрощает создание сложных приложений, содержащих множество интерактивных элементов. Вот пример с 5 входными данными, 3 — выходными и с перекрёстной фильтрацией. Это приложение было написано на Python, и в нём всего лишь 160 строк кода:

Приложение на Dash с несколькими входными и выходными данным.

Для каждого элемента приложения можно задать собственные параметры размера, расположения, цвета и шрифта. Приложения на Dash создаются и публикуются в Сети, поэтому к ним можно применить всё, на что способен CSS. Ниже иллюстрируется пример тонко настраиваемого интерактивного приложения отчётности на Dash, выполненного в стиле отчёта финансовой организации Goldman Sachs.

Тонко настраиваемое приложение Dash, созданное в стиле отчёта финансовой организации Goldman Sachs.

Вам не нужно писать какой-либо код на JavaScript или HTML, когда ваше приложение на Dash запущено в веб-браузере. Dash предоставляет богатый набор интерактивных веб-компонентов.

Пример простого ползунка на Dash

Dash предоставляет простой реактивный декоратор для привязки вашего кода анализа данных к пользовательскому интерфейсу Dash.

Когда изменяется входной элемент (например, при выборе элемента в выпадающем списке или при передвижении ползунка), декоратор Dash предоставляет вашему коду Python новое входное значение.

Программист

«ООО «ОЛКОН»», Самара, от 30 000 ₽

tproger.ru

Вакансии на tproger.ru

Ваша функция Python может выполнять различные действия с новым входным значением: может фильтровать объект библиотеки Pandas, выполнять SQL-запрос, запускать симуляцию, выполнять вычисления или запускать тестирование. Dash рассчитывает, что ваша функция вернёт новое свойство для какого-нибудь элемента пользовательского интерфейса, будь то новый график, новая таблица или новый текст.

В качестве примера ниже представлено приложение на Dash, которое обновляет текстовый элемент при взаимодействии с графиком. Код приложения фильтрует данные в Pandas на основе выбранной точки:

Приложение ниже отображает метаинформацию о лекарственных веществах при наведении курсора на точки в графике. Код приложения также добавляет строки в таблицу, когда появляются новые компоненты в выпадающем списке.

Благодаря этим двум разделениям между компонентами Python и реактивными функциональными декораторами, Dash разграничивает все технологии и протоколы, необходимые для создания интерактивного веб-приложения. Dash достаточно прост, чтобы привязать пользовательский интерфейс к коду Python за один вечер.

Заключение

Запоминать что-то без понимания, как это работает — злое зло не самый разумный подход для разработчика. Работа с сокетами тому отличный пример. На первый взгляд может показаться, что уложить в голове последовательность приготовления клиентских и серверных сокетов к работе практически не возможно. Это происходит из-за того, что не сразу понятен смысл производимых манипуляций. Однако, понимая, как осуществляется сетевое взаимодействие, API сокетов сразу становится прозрачным и легко оседает в подкорке. А с точки зрения полезности полученных знаний, я считаю

что понимание принципов сетевого взаимодействия жизненно важно для разработки и отладки действительно сложных веб-проектов