wsl: 检测到 localhost 代理配置，但未镜像到 WSL。NAT 模式下的 WSL 不支持 localhost 代理。 https://www.cnblogs.com/LLW-NEU/p/17857553.htmlWSL 中有一个配置文件用于配置高级设置选项，那就是 .wslconfig.这个文件默认是没有的，如果要配置，我们要手动创建。这个文件在 C:Users<UserName>.wslconfig 中。创建文件后，填入以下内容并保存。[experimental] autoMemoryReclaim=gradual # gradual | dropcache | disabled networkingMode=mirrored dnsTunneling=true firewall=true autoProxy=true再打开 power shell，输入 wsl --shutdown，重新打开 WSL，就没有之前的提示了。

Python代码加密方案 Python代码加密方案调查方案缺点 Pyarmor、Nuitka收费 py2sec，将 .py 编译成so文件太老了https://github.com/cckuailong/py2sec https://github.com/ArvinMei/py2sopywhlobf，发行wheel混淆包不符合需求https://github.com/vkit-x/pywhlobf置换CPython的opcode（定制解释器）可行，但实现复杂https://zhuanlan.zhihu.com/p/25850970编译成 pyc很容易逆向python3 -O -m compileall demo使用ast和astor进行混淆ast和astor不支持python3.10+部分语法，编写混淆器成本较大。 pyinstaller打包为二进制可执行文件可行 Python语言翻译为C，编译为dll实现较为复杂 代码跑起来之后把代码删了。-- 【收费】Pyarmor、Nuitka。【太老了】py2sec 一款轻量的脚本工具，基于 Cython 将 .py 编译成 run-time libraries 文件：.so (Linux && Mac)，或 .pyd (Win)。一定程度上实现了“加密”保护源代码的需求。https://github.com/cckuailong/py2sec【不符合需求】pywhlobf 是一个 Python 代码混淆工具，输入一个 wheel 格式分发包 (也就是说，您首先得执行如 python -m build --wheel 的命令将项目打成 wheel 包，然后才能使用本工具)，输出一个混淆后的 wheel 包，包中所有的 .py Python 文件将会编译替换为目标平台的二进制文件，从而达到混淆/保护代码的目的。https://github.com/vkit-x/pywhlobf【方案可行，但需要深入实现】置换CPython的opcode（定制解释器）https://zhuanlan.zhihu.com/p/25850970【很容易逆向】编译成 pyc【可用pyinstaller】来自v2的phrack提供的python代码加密思路。https://fast.v2ex.com/t/348602#r_4150953【--】代码跑起来之后把代码删了。使用Pyinstaller编译发行二进制可执行文件编写spec文件# -*- mode: python ; coding: utf-8 -*- a = Analysis( # 主程序 ['app.py'], pathex=[], binaries=[], datas=[], # python引用不到、pyinstaller不支持的包需要在此声明。 hiddenimports=[], hookspath=[], hooksconfig={}, runtime_hooks=[], excludes=[], noarchive=False, optimize=0, ) pyz = PYZ(a.pure) exe = EXE( pyz, a.scripts, a.binaries, a.datas, [], # 输出的二进制文件名 name='pack', debug=False, bootloader_ignore_signals=False, strip=False, # 使用upx压缩，否则失败。 upx=True, upx_exclude=[], runtime_tmpdir=None, console=True, disable_windowed_traceback=False, argv_emulation=False, target_arch=None, codesign_identity=None, entitlements_file=None, )保持环境纯净，新建venv来打包。python3 -m venv venv source venv/bin/activate pip3 install -r requirements.txt执行命令即可打包，二进制文件生成在dist中。pyinstaller pack.spec直接执行sudo ./pack即可运行。Docker部署，将pack放置于根目录即可。FROM ubuntu:latest WORKDIR /app COPY . /app CMD ["./pack"]docker build -t pack . docker run -d -p 5000:5000 pack

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Flask高并发方案性能调查 Flask高并发方案性能调查方案使用flask + gevent + multiprocess + wsgi# coding: utf-8 # code by https://cpp.la, 2020-04-20 # flask + gevent + multiprocess + wsgi from gevent import monkey from gevent.pywsgi import WSGIServer monkey.patch_all() import datetime import os from multiprocessing import cpu_count, Process from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) @app.route("/cppla", methods=['GET']) def function_benchmark(): return jsonify( { "status": "ok", "time": datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M'), "pid": os.getpid() } ), 200 def run(MULTI_PROCESS): if MULTI_PROCESS == False: WSGIServer(('0.0.0.0', 8080), app).serve_forever() else: mulserver = WSGIServer(('0.0.0.0', 8081), app) mulserver.start() def server_forever(): mulserver.start_accepting() mulserver._stop_event.wait() for i in range(cpu_count()): p = Process(target=server_forever) p.start() if __name__ == "__main__": # 单进程 + 协程 # run(False) # 多进程 + 协程 run(True)直接部署from gevent import monkey monkey.patch_all() import datetime import os from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) @app.route("/cppla", methods=['GET']) def function_benchmark(): return jsonify( { "status": "ok", "time": datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M'), "pid": os.getpid() } ), 200 def run(): app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=8080) if __name__ == "__main__": run()Locust压测结果服务器环境：腾讯云轻量应用服务器（北京），带宽5Mbps，Ubuntu 20.04.6 LTSCPU: 64位，物理1核(1 X 1)，逻辑1核，AMD EPYC ，一级缓存32K内存：内存：1987 Mb，交换分区：0 Mb100000用户每秒增加100进行压测，压测数据如下。直接部署（当前LangChain部署方式）单进程+协程多进程协程测试服务器负载图表单进程+协程: 2023/11/1 18:06:36 - 2023/11/1 18:36:25直接部署: 2023/11/1 19:14:13 - 2023/11/1 19:39:45多进程+协程: 2023/11/1 19:50:33 - 2023/11/1 20:18:26 结论多进程+协程 > 直接部署 > 单进程+协程