Пишем свой веб-сервер на python: протокол http

Основы управления памятью в ctypes

Одно из главных преимуществ перехода из С в Python заключается в том, что вам больше не нужно тратить время на управление памятью вручную. Золотое правило использования ctypes – или любого инструмента кросс-языковой сортировки гласит:

В предыдущем примере это сработало хорошо, так как Python выделил буферы строк, которые мы передавали, после чего освобождал память за ненадобностью. Однако, часто возникает необходимость выделить память под С, затем передать её Python для различных манипуляций. Это работает, но для этого нужно проделать несколько шагов, чтобы убедиться в том, что вы можете передать указать памяти обратно в С, чтобы он мог её освободить по окончанию работы.

Для следующего примера я использую эти две С функции:

• alloc_C_string
• free_C_string

В этом примере обе функции выведут указатель памяти, который они используют, чтобы понять то, что в данный момент происходит. Как было сказано выше, нам нужно быть в состоянии хранить актуальный указатель памяти, который выделяет функция alloc_C_string, чтобы мы могли передать её обратно в free_C_string. Для этого нам нужно дать понять ctype, что alloc_C_string должна вернуть ctypes.POINTER нашему ctypes.c_char. Мы уже видели это раньше. Объекты ctypes.POINTER не слишком эффективны в использовании, но их можно конвертировать в другие, более полезные объекты. После того, как мы конвертируем строку в ctypes.c_char, мы можем получить доступ к её атрибуту значения, для получения битов в Python.

Связав все это вместе, мы получаем следующий код:

C

alloc_func = libc.alloc_C_string

# Это объект ctypes.POINTER, который содержит адрес данных
alloc_func.restype = ctypes.POINTER(ctypes.c_char)

print(«Allocating and freeing memory in C»)
c_string_address = alloc_func()

# Отлично, у нас есть объект POINTER.
# Нам нужно конвертировать его в что-то, что мы
# сможем использовать в Python
phrase = ctypes.c_char_p.from_buffer(c_string_address)

print(«Bytes in Python {0}».format(phrase.value))

После того, как мы использовали данные, выделенные в С, нам нужно освободить память. Процесс очень похожий, мы определим атрибут argtypes вместо restype:

Python

free_func = libc.free_C_string
free_func.argtypes =
free_func(c_string_address)

Introduction

This page descibes the socket module for jython 2.5, which now has support for asynchronous or non-blocking operations. This support makes possible the use of event-based server frameworks on jython. Examples of cpython event-based frameworks are Twisted, Zope and Medusa. It is considered by some that Asynchronous IO is the only way to address The C10K problem

The socket module is pretty much feature complete. It is written to use java.nio apis as much as possible, i.e. all reads and writes are carried out through the sockets java.nio.channel based interface. However, there are some circumstances, specifically timeout operations, where the java.net.socket interfaces must be used.

The socket module is quite stable; a number of bugs in the functionality have been found and fixed.

There are necessarily some differences between the behaviour of the cpython and jython socket modules, because jython is implemented on the java socket model, which is more restrictive than the C language socket interface that cpython is based on. It is the purpose of this document to describe those differences. If you find a difference in behaviour between cpython and jython that is not documented here, and where jython is behaving differently to the cpython socket documentation, then that should be considered a bug and reported, please.

Модули Интернет Python

Вот некоторые из важных программирования сетевой модуль Python:

Более подробную информацию можно найти в официальном сайте Питона сокета библиотеки и модули .

Предыдущие: Python параметры командной строки

Sockets

Los sockets se usan casi en cualquier parte, pero son una de las tecnología peor comprendidas. Este documento es una panorámica de los sockets. No se trata de un tutorial — debes poner trabajo de tu parte para hacer que todo funcione. No cubre las cuestiones puntuales (y hay muchas), pero espero que le dé un conocimiento suficiente como para empezar a usarlos decentemente.

Sólo se van a tratar los sockets INET, pero éstos representan el 99% de los sockets que se usan. Y sólo se hablará de los STREAM sockets — a menos que realmente sepa lo que estás haciendo (en cuyo caso este documento no le será útil), conseguirá un comportamiento mejor y más rendimiento de un STREAM socket que de cualquier otro. Intentaré revelar el misterio de qué es un socket, así como las cuestiones relativas a cómo trabajar con sockets bloqueantes y no bloqueantes. Pero empezaré hablando sobre sockets bloqueantes. Necesita saber cómo trabajan los primeros antes de pasar a los sockets no bloqueantes.

Parte del problema para entender qué es ‘socket’ puede significar unas cuantas cosas con sutiles diferencias, dependiendo del contexto. Lo primero de todo, hay que hacer una distinción entre socket ‘cliente’ — un extremo de la conversación, y un socket ‘servidor’, que es más como un operador de una centralita. La aplicación cliente (tu navegador, por ejemplo) usa exclusivamente sockets ‘cliente’; el servidor web con el que habla usa tanto sockets ‘servidor’ como sockets ‘cliente’.

Historia

De las diferentes formas de IPC (Inter Process Communication), los sockets son de lejos la más popular. En una plataforma dada, probablemente hay otras formas de IPC más rápidas, pero para comunicaciones inter-plataforma, los sockets son casi la única elección.

Se inventaron en Berkeley como parte de la variante BSD de UNIX. Se extendieron muy rápidamente junto con Internet. Y con razón — la combinación de los sockets con INET hace que la comunicación entre máquinas cualesquiera sea increiblemente sencilla (al menos comparada con otros esquemas).

Реализация RESTful сервиса на Python и Flask

Создание веб-сервиса на Flask удивительно просто, гораздо проще, чем строить полноценные серверные приложения, вроде того, которое мы делали в серии Мега-Туториал.

Есть пара хороших расширений для Flask, которые могут облегчить создание RESTful сервисов, но наша задача настолько просто, что использование расширений будет излишним.

Клиенты нашего веб-сервиса будут просить сервис добавлять, удалять и модифицировать задачи, поэтому нам нужен простой способ хранить задачи. Очевидный способ сделать это — сделать небольшую базу данных, но, поскольку база данных выходи за рамки темы статьи, мы сделаем всё гораздо проще. Чтобы больше узнать о правильном использовании БД с Flask я снова рекомендую почитать мой Мега-Туториал.

Вместо базы данных мы будем хранить список наших задач в памяти. Это сработает, только если мы будем работать с сервером в один поток и в один процесс. Хоть для development-сервера это нормально, то для production-сервера это будет очень плохой идеей и будет лучше подумать об использовании базы данных.

Сейчас мы готовы реализовать первую точку входа в наш веб-сервис:

Как вы можете видеть, изменилось немногое. Мы создали в памяти задачи, которые являются не более чем простым массивом словарей. Каждая запись в массиве имеет все поля, которые мы определили выше для наших задач.

Вместо того, чтобы использовать точку входа , у нас теперь есть функция связанная с URI , для HTTP метода .

Вместо текста наша функция отдает JSON, в который Flask с помощью метода кодирует нашу структуру данных.

Использование веб-браузера, для тестирования веб-сервиса, не самая лучшая идея, т.к. с помощью веб-браузера не так просто генерировать все типы HTTP-запросов. Вместо этого мы будем использовать curl. Если у вас не установлен, лучше сделать это прямо сейчас.

Запустите веб-сервис тем же самым путем, как и демонстрационное приложение, запустив . Теперь откройте новое окно консоли и вводите следующие команды:

Мы просто вызвали функцию нашего RESTful сервиса!

Сейчас давайте напишем вторую версию метода GET для наших задач. Если вы взгляните на таблицу выше, то следующим будет метод, который возвращает данные из одной задачи:

Вторая функция немного интересней. Здесь мы передаем через URL id задачи, и с помощью Flask транслируем в аргумент функции .

С этим аргументом мы ищем нашу задачу в базе. Если полученный id не найдется в базе, мы вернем ошибку 404, которая по спецификации HTTP означает «Resource Not Found».

Если задача будет найдена, мы просто упакуем ее в JSON с помощью функции и отправим как ответ, так же как поступали раньше, отправляя коллекцию.

Вот так выглядит действие этой функции, когда мы вызываем ее с помощью :

Когда мы запросили ресурс с id #2 мы получили его, но вместо ресурса с id #3 мы получили ошибку 404. Такую странную ошибку внутри HTML вместо JSON мы получили, потому, что Flask по умолчанию генерирует страницу с ошибкой 404. Так как это клиентские приложения будут всегда ожидать он нашего сервера JSON, то нам нужно изменить это поведение:

Так мы получим более соответствующий нашему API ответ:

Следующий в нашем списке метод , который мы будем использовать чтобы добавить новую задачу в нашу базу:

Добавление новой задачи тоже реализуется довольно просто. содержит данные запроса, но только если они помечены как JSON. Если данных там нет, или данные на месте но отсутствует значение поля , тогда возвращается код 400, который используется чтобы обозначить «Bad Request».

Затем мы создаем словарь с новой задачей, используя id последней задачи плюс 1(простой способ гарантировать уникальность id в нашей простой базе). Мы терпим отсутствие значения в поле , и мы предполагаем что поле при создании задачи всегда будет .

Мы добавляем новую задачу к нашему массиву , затем возвращаем клиенту сохраненную задачу и код 201, который в HTTP означает «Created».

Чтобы протестировать новую функцию мы используем следующую команду :

Примечание: если у вас Windows и вы используете Cygwin версию из тогда вышеописанная команда сработает как надо. Если вы используете нативную версию из обычно командной строки, то придется немного подшаманить с двойными кавычками:

В Windows вы используете двойные кавычки чтобы отделить тело запроса, и внутри запроса двойные кавычки чтобы экранировать третю кавычку.

Конечно, после выполнения этого запроса мы можем получим обновленный список задач:

Оставшиеся две функции нашего веб-сервиса будут выглядеть так:

Функция без сюрпризов. Для функции мы стараемся предотвратить ошибки делая тщательную проверку входных аргументов. Мы должны убедиться, что предоставленные клиентом данные в надлежащем формате, прежде чем запишем их в базу.

Вызов функци обновляющей задачу с id #2 будет выглядеть примерно так: