【从零学习python 】88. WSGI接口详解:实现简单高效的Web开发

简介: 【从零学习python 】88. WSGI接口详解:实现简单高效的Web开发

WSGI接口

WSGI接口定义非常简单,它只要求Web开发者实现一个函数,就可以响应HTTP请求。我们来看一个最简单的Web版本的“Hello, web!”:

def application(environ, start_response):
    start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])
    return '<h1>Hello, web!</h1>'

上面的application()函数就是符合WSGI标准的一个HTTP处理函数,它接收两个参数:

  • environ:一个包含所有HTTP请求信息的dict对象;
  • start_response:一个发送HTTP响应的函数。

application()函数中,调用:

start_response('200 OK', [('Content-Type', 'text/html')])

就发送了HTTP响应的Header,注意Header只能发送一次,也就是只能调用一次start_response()函数。start_response()函数接收两个参数,一个是HTTP响应码,一个是一组list表示的HTTP Header,每个Header用一个包含两个str的tuple表示。

通常情况下,都应该把Content-Type头发送给浏览器。其他很多常用的HTTP Header也应该发送。

然后,函数的返回值'<h1>Hello, web!</h1>'将作为HTTP响应的Body发送给浏览器。

有了WSGI,我们关心的就是如何从environ这个dict对象拿到HTTP请求信息,然后构造HTML,通过start_response()发送Header,最后返回Body。

整个application()函数本身没有涉及到任何解析HTTP的部分,也就是说,底层代码不需要我们自己编写,我们只负责在更高层次上考虑如何响应请求就可以了。

不过,等等,这个application()函数怎么调用?如果我们自己调用,两个参数environstart_response我们没法提供,返回的str也没法发给浏览器。

所以application()函数必须由WSGI服务器来调用。有很多符合WSGI规范的服务器,我们可以挑选一个来用。但是现在,我们只想尽快测试一下我们编写的application()函数真的可以把HTML输出到浏览器,所以,要赶紧找一个最简单的WSGI服务器,把我们的Web应用程序跑起来。

好消息是Python内置了一个WSGI服务器,这个模块叫wsgiref,它是用纯Python编写的WSGI服务器的参考实现。所谓“参考实现”是指该实现完全符合WSGI标准,但是不考虑任何运行效率,仅供开发和测试使用。

相关文章
|
4天前
|
关系型数据库 MySQL
web简易开发(二){html5+php实现文件上传及通过关键字搜索已上传图片)}
web简易开发(二){html5+php实现文件上传及通过关键字搜索已上传图片)}
|
5天前
|
Web App开发 前端开发 JavaScript
学习Web标准
【5月更文挑战第1天】学习Web标准
21 6
|
5天前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 物联网
【Python机器学习专栏】联邦学习:保护隐私的机器学习新趋势
【4月更文挑战第30天】联邦学习是保障数据隐私的分布式机器学习方法,允许设备在本地训练数据并仅共享模型,保护用户隐私。其优势包括数据隐私、分布式计算和模型泛化。应用于医疗、金融和物联网等领域,未来将发展更高效的数据隐私保护、提升可解释性和可靠性的,并与其他技术融合,为机器学习带来新机遇。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
【Python机器学习专栏】迁移学习在机器学习中的应用
【4月更文挑战第30天】迁移学习是利用已有知识解决新问题的机器学习方法,尤其在数据稀缺或资源有限时展现优势。本文介绍了迁移学习的基本概念,包括源域和目标域,并探讨了其在图像识别、自然语言处理和推荐系统的应用。在Python中,可使用Keras或TensorFlow实现迁移学习,如示例所示,通过预训练的VGG16模型进行图像识别。迁移学习提高了学习效率和性能,随着技术发展,其应用前景广阔。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法 前端开发
【Python机器学习专栏】集成学习中的Bagging与Boosting
【4月更文挑战第30天】本文介绍了集成学习中的两种主要策略:Bagging和Boosting。Bagging通过自助采样构建多个基学习器并以投票或平均法集成,降低模型方差,增强稳定性。在Python中可使用`BaggingClassifier`实现。而Boosting是串行学习,不断调整基学习器权重以优化拟合,适合弱学习器。Python中可利用`AdaBoostClassifier`等实现。示例代码展示了如何在实践中运用这两种方法。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【Python机器学习专栏】关联规则学习:Apriori算法详解
【4月更文挑战第30天】Apriori算法是一种用于关联规则学习的经典算法,尤其适用于购物篮分析,以发现商品间的购买关联。该算法基于支持度和置信度指标,通过迭代生成频繁项集并提取满足阈值的规则。Python中可借助mlxtend库实现Apriori,例如处理购物篮数据,设置支持度和置信度阈值,找出相关规则。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法 前端开发
【Python机器学习专栏】集成学习算法的原理与应用
【4月更文挑战第30天】集成学习通过组合多个基学习器提升预测准确性,广泛应用于分类、回归等问题。主要步骤包括生成基学习器、训练和结合预测结果。算法类型有Bagging(如随机森林)、Boosting(如AdaBoost)和Stacking。Python中可使用scikit-learn实现,如示例代码展示的随机森林分类。集成学习能降低模型方差,缓解过拟合,提高预测性能。
|
15天前
|
开发框架 前端开发 .NET
C#编程与Web开发
【4月更文挑战第21天】本文探讨了C#在Web开发中的应用,包括使用ASP.NET框架、MVC模式、Web API和Entity Framework。C#作为.NET框架的主要语言,结合这些工具,能创建动态、高效的Web应用。实际案例涉及企业级应用、电子商务和社交媒体平台。尽管面临竞争和挑战,但C#在Web开发领域的前景将持续拓展。
|
5天前
|
开发框架 JavaScript 前端开发
【JavaScript 与 TypeScript 技术专栏】TypeScript 在 Web 开发中的前沿应用
【4月更文挑战第30天】TypeScript在Web开发中日益重要,以其强大的类型系统提升代码质量,支持组件化开发,与React、Vue、Angular等框架良好集成。在大型项目管理中,TypeScript助于代码组织和优化,提高团队协作效率。此外,它提升开发体验,提供智能提示和错误检测。众多成功案例证明其前沿应用,未来将在Web开发领域持续发挥关键作用。
|
6天前
|
前端开发 JavaScript 测试技术
【PHP开发专栏】PHP Web开发基础与流程
【4月更文挑战第29天】本文介绍了PHP Web开发的基础和流程,帮助初学者入门。内容包括Web服务器与PHP解释器的工作原理、HTML/CSS/JavaScript基础知识、PHP语法与数据库操作。开发流程涵盖项目规划、环境搭建、数据库设计、代码编写、测试与调试,以及部署与维护。此外,文中还强调了使用框架、代码组织、安全性及性能优化等进阶知识和最佳实践,旨在培养优秀PHP开发者。