Какие существуют основные способы развертывания Python-приложений

Выбор способа развертывания (деплоя) Python-приложения зависит от его типа, архитектуры и требований к масштабируемости. Основные подходы:

1. WSGI/ASGI серверы + реверс-прокси Это классический подход для веб-приложений. Приложение запускается под управлением сервера приложений (Gunicorn, uWSGI, Uvicorn), а реверс-прокси (Nginx, Apache) принимает входящие запросы, отдает статику и проксирует динамические запросы к приложению.

   • WSGI (Web Server Gateway Interface): стандарт для синхронных фреймворков (Django, Flask).
   • ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface): стандарт для асинхронных фреймворков (FastAPI, Starlette).

   # Запуск Gunicorn для WSGI-приложения
   gunicorn myproject.wsgi:application --workers 4 --bind 0.0.0.0:8000
   
   # Запуск Uvicorn для ASGI-приложения
   uvicorn myproject.asgi:application --host 0.0.0.0 --port 8000

2. Контейнеризация (Docker) Приложение вместе со всеми зависимостями упаковывается в изолированный контейнер. Это обеспечивает консистентность окружения на всех этапах (разработка, тестирование, продакшн). Контейнеры обычно управляются оркестраторами, такими как Kubernetes или Docker Swarm.

   # Пример Dockerfile для Python-приложения
   FROM python:3.10-slim
   
   WORKDIR /app
   
   COPY requirements.txt .
   RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
   
   COPY . .
   
   CMD ["gunicorn", "myproject.wsgi:application", "--bind", "0.0.0.0:8000"]

3. Serverless (FaaS - Function as a Service) Код приложения развертывается в виде отдельных функций в облаке (AWS Lambda, Google Cloud Functions). Провайдер сам управляет инфраструктурой, а оплата идет только за фактическое время выполнения функций. Идеально для микросервисов и приложений с неравномерной нагрузкой.

   # Пример обработчика для AWS Lambda
   import json
   
   def lambda_handler(event, context):
       # Логика функции
       return {
           'statusCode': 200,
           'body': json.dumps('Hello from Lambda!')
       }

4. PaaS (Platform as a Service) Облачные платформы (Heroku, Render, Google App Engine), которые максимально упрощают процесс деплоя. Разработчик просто загружает код, а платформа сама занимается настройкой серверов, балансировкой нагрузки и масштабированием.

5. Пакетирование в исполняемый файл Используется для десктопных приложений. Инструменты вроде PyInstaller или cx_Freeze собирают Python-скрипты и все зависимости в один исполняемый файл для конкретной ОС ( .exe, .app и т.д.).