• 总体架构中使用的工具:
      • Flask web服务框架
      • Redis数据库
      • Gunicorn服务组件
      • Supervisor服务监控器
      • Neo4j图数据库
    • Flask web服务框架:

    2.2 总体架构中的工具介绍 - 图1

    • 简介:
      • Flask框架是当下最受欢迎的python轻量级框架, 也是pytorch官网指定的部署框架. Flask的基本模式为在程序里将一个视图函数分配给一个URL，每当用户访问这个URL时，系统就会执行给该URL分配好的视图函数，获取函数的返回值，其工作过程见图.

    2.2 总体架构中的工具介绍 - 图2

    • 作用:
      • 在项目中, Flask框架是主逻辑服务和句子相关模型服务使用的服务框架.
    • 安装:
    1. # 使用pip安装Flask
    2. pip install Flask==1.1.1
    • 基本使用方法:
    1. # 导入Flask类
    2. from flask import Flask
    3. # 创建一个该类的实例app, 参数为__name__, 这个参数是必需的，
    4. # 这样Flask才能知道在哪里可找到模板和静态文件等东西.
    5. app = Flask(__name__)
    6. # 使用route()装饰器来告诉Flask触发函数的URL
    7. @app.route('/')
    8. def hello_world():
    9.     """请求指定的url后，执行的主要逻辑函数"""
    10.     # 在用户浏览器中显示信息:'Hello, World!'
    11.     return 'Hello, World!'
    12. if __name__ == '__main__':
    13.     app.run(host="0.0.0.0", port=5000)
    • 代码位置: /data/doctor_onine/main_serve/app.py
    • 启动服务:
    python app.py
    • 启动效果:
    • Redis数据库:

    2.2 总体架构中的工具介绍 - 图3

    • 简介:
      • Redis（全称：Remote Dictionary Server 远程字典服务）是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API.
    • 作用:
      • 在项目中, Redis用于会话管理数据库, 保存用户聊天历史.
    • 安装:
    # 使用yum安装redis
yum install redis -y
    • 基本使用方法:
      • Redis支持四种数据结构的存储: String(字符串), Hash(散列), List(列表), Set(集合), Sorted Set(有序集合).
      • 在这里我们将着重介绍如何在python中使用Hash(散列)进行读写.
    • 安装python中的redis驱动:
    # 使用pip进行安装
pip install redis
    • 启动redis服务:
    # 启动redis-server, 这里使用了默认配置, 端口是6379.
redis-server
    • 在python中使用Hash(散列)进行读写:
    # coding=utf-8
# redis配置
REDIS_CONFIG = {
     "host": "0.0.0.0",
     "port": 6379
}
# 导入redis驱动
import redis
# 创建一个redis连接池
pool = redis.ConnectionPool( **REDIS_CONFIG)
# 从连接池中初始化一个活跃的连接对象
r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)
# hset表示使用hash数据结构进行数据写入
# uid代表某个用户的唯一标识
uid = "8888"
# key是需要记录的数据描述
key = "该用户最后一次说的话:".encode('utf-8')
# value是需要记录的数据具体内容
value = "再见, 董小姐".encode('utf-8')
r.hset(uid, key, value)
# hget表示使用hash数据结构进行数据读取
result = r.hget(uid, key)
print(result.decode('utf-8'))
    • 输出效果:
    再见, 董小姐
    • Gunicorn服务组件:

    2.2 总体架构中的工具介绍 - 图4

    • 简介:
      • Gunicorn是一个被广泛使用的高性能的Python WSGI UNIX HTTP服务组件(WSGI: Web Server Gateway Interface)，移植自Ruby的独角兽（Unicorn ）项目，具有使用非常简单，轻量级的资源消耗，以及高性能等特点.
    • 作用:
      • 在项目中, Gunicorn和Flask框架一同使用, 能够开启服务, 处理请求,因其高性能的特点能够有效减少服务丢包率.
    • 安装:
    # 使用pip安装gunicorn
pip install gunicorn==20.0.4
    • 基本使用方法:
    # 使用其启动Flask服务:
gunicorn -w 1 -b 0.0.0.0:5000 app:app
# -w 代表开启的进程数, 我们只开启一个进程
# -b 服务的IP地址和端口
# app:app 是指执行的主要对象位置, 在app.py中的app对象
# 如果使其在后台运行可使用:
# nohup gunicorn -w 1 -b 0.0.0.0:5001 app:app &
    • Supervisor服务监控:
      • 简介:
        • Supervisor是用Python开发的一个client/server服务，是Linux/Unix系统下的一个进程管理工具。它可以很方便的监听、启动、停止、重启一个或多个进程, 并守护这些进程。
    • 作用:
      • 在项目中, Supervisor用于监控和守护主要逻辑服务和redis数据库服务.
    • 安装:
    # 使用yum安装supervisor
yum install supervisor -y
    • 基本使用方法:
    # 编辑配置文件, 指明监控和守护的进程开启命令, 
# 请查看/data/doctor_online/supervisord.conf文件
# 开启supervisor, -c用于指定配置文件
sueprvisord -c /data/doctor_online/main_server/supervisord.conf
# 查看监控的进程状态:
supervisorctl status
# main_server                      RUNNING   pid 31609, uptime 0:32:20
# redis                            RUNNING   pid 31613, uptime 0:32:18
# 关闭supervisor
supervisorctl shutdown

    2.2 总体架构中的工具介绍 - 图5

    • Neo4j图数据库:
      • 因为在项目中, Neo4j图数据库作为核心的存储和查询数据库, 因此会在第三章: Neo4j图数据库中对其进行详细的介绍.
    • 本章总结:
      • 学习了架构图分析:
        • 整个项目分为: 在线部分和离线部分
        • 在线部分包括: werobot服务模块, 主要逻辑服务模块, 句子相关模型服务模块, 会话管理模块(redis), 图数据库模块以及规则对话/Unit模块.
        • 离线部分包括: 结构与非结构化数据采集模块, NER模型使用模块, 以及实体审核模型使用模块.
    • 学习了总体架构中使用的工具:
      • Flask web服务框架
      • Redis数据库
      • Gunicorn服务组件
      • Supervisor服务监控器
      • Neo4j图数据库
    • Flask web服务框架:
      • 作用: 在项目中, Flask框架是主逻辑服务和句子相关模型服务使用的服务框架.
    • Redis数据库:
      • 作用: 在项目中, Redis用于会话管理数据库, 保存用户聊天历史.
    • Gunicorn服务组件:
      • 作用: 在项目中, Gunicorn和Flask框架一同使用, 能够开启服务, 处理请求,因其高性能的特点能够有效减少服务丢包率.
    • Supervisor服务监控:
      • 作用: 在项目中, Supervisor用于监控和守护主要逻辑服务和redis数据库服务.