启用在第一次请求之前初始化其他 python 模块 (Django + mod_wsgi + apache)

Question

我是 Web 应用程序的新手，最近使用 Django + mod_wsgi 开发了一个简单的演示系统。该项目如下所示：

django/
    |- manage.py
    |- mysite/
    |    |- url.py
    |    |- setting.py
    |    |- wsgi.py
    |- myapp/
         |- views.py
         |- taggers.py
         |- ...

这里是 myapp.conf 配置

WSGIDaemonProcess init python-home=/usr/local/.../3.5.0 python-path=/usr/local/.../django
WSGIProcessGroup init
WSGIImportScript /usr/local/.../django/mysite/wsgi.py process-group=init application-group=%{GLOBAL}
WSGIApplicationGroup %{GLOBAL}
WSGIScriptAlias /myapp /usr/local/.../django/mysite/wsgi.py
<Directory /usr/local/.../django/mysite>
<Files wsgi.py>
Require all granted
</Files>
</Directory>

这个demo做的事情很简单。给定一个输入，按下 'compute' 按钮，使用预加载的机器学习模型计算结果，该模型在 views.py 开始时加载。加载机器学习模型将涉及其他 python 模块，例如 sklearn 以及位于同一目录中的一些自制模块，例如 tagger.py。当我使用 'python3 manage.py runserver' 测试此演示时，一切正常。 Django先将机器学习模型加载到RAM中，比较耗时，等待传入的请求再计算。

但是当我使用 mod_wsgi + apache 时，我注意到当我启动 apache 时，只有 wsgi.py 被执行。直到第一次通过浏览器访问该演示系统时，才会加载机器学习模型（这意味着 views.py 尚未导入）。尽管第一次请求后一切看起来都很好，我的意思是不需要每次计算都加载机器学习模型，我仍然希望在 apache 启动后立即自动加载机器学习模型。我看到有人在谈论伪造第一个请求，但我真的很想知道是否有其他解决方案，例如修改 wsgi.py.

总结一下我的问题。

我应该如何修改默认的wsgi.py以导入views.py以便预加载机器学习模型（直接导入views.py in wsgi.py 会导致错误，比如 'apps not installed' )
如果我别无选择，只能伪造请求，我应该在哪里以及如何写。

非常感谢。

Answer 1

按照 Daniel 在评论中所说的那样做，将预加载任何数据的代码移动到一个单独的模块中，并在加载时从 wsgi.py 脚本文件中的全局范围调用它。

您正在使用的配置将在进程启动时预加载 wsgi.py。您可以将配置简化为：

WSGIDaemonProcess init python-home=/usr/local/.../3.5.0 python-path=/usr/local/.../django
WSGIScriptAlias /myapp /usr/local/.../django/mysite/wsgi.py process-group=init application-group=%{GLOBAL}
<Directory /usr/local/.../django/mysite>
<Files wsgi.py>
Require all granted
</Files>
</Directory>

在 WSGIScriptAlias 指令中同时使用 process-group 和 application-group 选项也会在进程启动时触发强制预加载 wsgi.py 脚本文件，而您不需要不需要单独的 WSGIImportScript.

启用在第一次请求之前初始化其他 python 模块 (Django + mod_wsgi + apache)

enable to initialize other python module before first request (Django + mod_wsgi + apache)

apache

django

mod-wsgi

python-3.5