Python 程序如何部署啊？

[moguizhong]

想实现网站中上传音频文件，上传到服务器后，用 python 处理这个音频，这个 python 程序要怎么部署呢？后端用 node 处理，如何告诉 python 要执行了呢？

[alexsz]

服务器正常安装 python 、创建 python 虚拟环境，安装程序依赖
后端 node 保存好前端上传的文件后，可以调用 node 的 child_process 来执行 python 命令

[Bronya]

试试 pm2 ？虽然是给 node 的进程管理工具，但是 python 好像也支持。

[flowerains]

pm2 还能管理 python 进程？
感觉又涨知识了

[Donahue]

docker 部署, http 请求告诉 python 需要处理的文件在哪里

[tgcdz]

@flowerains 不仅仅是 node ，只要是命令行程序都行，我就在用 pm2 管理 go 服务、C++文件服务器这些，贼好用

[hanyu2pomelo]

写个接口 http 调一下

[leconio]

为何不考虑弄个云函数，上穿到 oss 后给云函数个回调。只需关注代码即可

[weidaizi]

两种方法
1. pyinstaller 打包成可执行文件，然后部署
2. docker 打成镜像，要用的时候拉起来

[paopjian]

python 开个 fastapi/flask/Django 服务,用 supervisord 保护服务进程
node 获取音频后发送给 python 请求进行执行

[zhangxh1023]

python 写个 web 服务。。。node 通过 http 调用。。。。

[xiyou007]

最简单的 python 自动轮训查看指定文件夹的文件， 有处理，没有就 sleep

[shawnbluce]

1. 将 Python 维持脚本状态，每次用 node 走命令行调用
2. 将 Python 做成 web 服务仅监听 127.0.0.1 ，每次发起一个请求告知 Python 去处理哪个

[liuxingdeyu]

多简单，整个死循环，等队列或者读文件夹，放个容器里跑着呗

[itskingname]

使用消息队列。

1. Python 一直运行监控消息队列。
2. 后端收到文件以后，放到一个文件夹下面，获得文件路径
3. 把其他元信息（例如上传时间、文件名、处理参数等等），加上文件路径，转成 JSON ，发送到消息队列
4. Python 处理完成以后，调用后端某个接口，告诉后端已经处理完成了。
5. 返回数据给用户。

[lipcao]

@itskingname 多个模块 入口是 kafka 消费者 请问这种咋部署啊？

[Waverly]

之前用过 fastapi 直接向服务器发送请求，返回 json ，但是对于负载多的场景要另做优化了

[iku]

chatgpt 答案很全呀

要实现网站中上传音频文件并在服务器上使用 Python 处理该音频，你可以按照以下步骤进行部署：

1. 配置服务器环境：首先，确保服务器上已经安装了 Python 运行环境和所需的音频处理库或工具。你可以使用包管理工具如 pip 来安装所需的 Python 库。

2. 编写音频处理程序：使用 Python 编写处理音频的程序。这个程序可以使用 Python 的音频处理库（如 librosa 、pydub 等）来读取、分析和处理音频文件。确保你的程序可以接受音频文件作为输入，并进行相应的处理操作。

3. 创建后端接口：在 Node.js 的后端代码中，你可以使用框架如 Express 来创建一个接受音频文件上传请求的路由。当用户上传音频文件时，后端会将音频文件保存到服务器的指定目录中。

4. 调用 Python 程序：在 Node.js 后端的路由处理函数中，可以使用 Child Process 模块来调用 Python 程序。Child Process 模块允许你在 Node.js 中执行外部命令，包括执行 Python 脚本。你可以使用 `child_process.spawn()` 或 `child_process.exec()` 方法来调用 Python 程序，并将上传的音频文件作为参数传递给 Python 程序。

5. 处理结果返回给前端：在 Python 程序完成音频处理后，可以将处理结果保存到服务器上的指定位置，并将结果的路径或其他相关信息返回给 Node.js 后端。后端可以将这些信息组织成 JSON 格式的数据，并通过响应返回给前端。

通过以上步骤，你可以实现在网站中上传音频文件，并通过 Node.js 后端调用 Python 程序进行处理。请注意确保服务器上的安全性和权限设置，以及对上传的音频文件进行合适的验证和处理，以防止安全漏洞和潜在的问题。

除了使用 Node.js 后端调用 Python 程序处理音频文件之外，还有其他一些解决方案，具体取决于你的需求和技术栈。以下是一些备选方案：

直接使用 Python 后端：如果你的后端已经是使用 Python 编写的，你可以直接在 Python 后端处理音频文件，而无需引入 Node.js 。在 Python 后端中，你可以使用框架如 Flask 或 Django 来处理上传文件的请求，并使用相应的音频处理库进行处理。

使用消息队列：你可以使用消息队列（如 RabbitMQ 、Apache Kafka 等）来处理上传的音频文件。当用户上传音频文件时，将文件信息发送到消息队列中，并有一个独立的 Python 消费者程序监听队列，负责处理音频文件。这种方式可以实现解耦和异步处理，提高系统的可伸缩性和并发性。

使用云服务：考虑使用云服务提供商的相关服务来处理音频文件。例如，你可以使用云存储服务（如 AWS S3 、Google Cloud Storage 等）来存储上传的音频文件，并使用云函数（如 AWS Lambda 、Google Cloud Functions 等）来触发和执行 Python 函数进行音频处理。

这些方案都有各自的优势和适用场景。你可以根据项目需求、团队技术栈和资源预算来选择适合的方案。无论选择哪种方案，都需要注意文件上传的安全性和合法性验证，以及对处理过程中的异常情况进行适当处理和错误处理。

[superchijinpeng]

docker

[julyclyde]

@Bronya
@flowerains
@tgcdz
@paopjian
@shawnbluce

建议不要用 pm2/supervisord 之类的，因为虽然它能提供管理进程和故障重启的能力，但其对自身的存活却缺乏保障能力

建议用容器或者 systemd

[cooolr]

感觉 python 的项目工程化极差。