## Gunicorn mit Uvicorn-Workern ausführen

Dann können Sie Gunicorn ausführen mit:

<div class="termy">

```console
$ gunicorn main:app --workers 4 --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:80

[19499] [INFO] Starting gunicorn 20.1.0
[19499] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:80 (19499)
[19499] [INFO] Using worker: uvicorn.workers.UvicornWorker
[19511] [INFO] Booting worker with pid: 19511

        ```

     * 因此，`main:app` 中的冒号相当于 `from main import app` 中的 Python `import` 部分。

* `--workers`：要使用的worker进程数量，每个进程将运行一个 Uvicorn worker进程，在本例中为 4 个worker进程。

* `--worker-class`：在worker进程中使用的与 Gunicorn 兼容的工作类。
     * 这里我们传递了 Gunicorn 可以导入和使用的类：

         ```Python
         import uvicorn.workers.UvicornWorker
         ```

* `--bind`：这告诉 Gunicorn 要监听的 IP 和端口，使用冒号 (`:`) 分隔 IP 和端口。

```console
$ gunicorn main:app --workers 4 --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:80

[19499] [INFO] Starting gunicorn 20.1.0
[19499] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:80 (19499)
[19499] [INFO] Using worker: uvicorn.workers.UvicornWorker
[19511] [INFO] Booting worker with pid: 19511
[19513] [INFO] Booting worker with pid: 19513
[19514] [INFO] Booting worker with pid: 19514

!!! tip "Tipp"
    Machen Sie sich keine Sorgen, wenn einige dieser Punkte zu **Containern**, Docker oder Kubernetes noch nicht viel Sinn ergeben.

    Ich werde Ihnen in einem zukünftigen Kapitel mehr über Container-Images, Docker, Kubernetes, usw. erzählen: [FastAPI in Containern – Docker](docker.md){.internal-link target=_blank}.

## Schritte vor dem Start

```console
$ gunicorn main:app --workers 4 --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:80

[19499] [INFO] Starting gunicorn 20.1.0
[19499] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:80 (19499)
[19499] [INFO] Using worker: uvicorn.workers.UvicornWorker
[19511] [INFO] Booting worker with pid: 19511
[19513] [INFO] Booting worker with pid: 19513
[19514] [INFO] Booting worker with pid: 19514

* **安全密码**，默认使用密码哈希
* **JWT 令牌**身份验证
* **SQLAlchemy** 模型（独立于 Flask 扩展，可直接用于 Celery Worker）
* 基础的用户模型（可按需修改或删除）
* **Alembic** 迁移
* **CORS**（跨域资源共享）
* **Celery** Worker 可从后端其它部分有选择地导入并使用模型和代码
* REST 后端测试基于 Pytest，并与 Docker 集成，可独立于数据库实现完整的 API 交互测试。因为是在 Docker 中运行，每次都可从头构建新的数据存储（使用 ElasticSearch、MongoDB、CouchDB 等数据库，仅测试 API 运行）
* Python 与 **Jupyter Kernels** 集成，用于远程或 Docker 容器内部开发，使用 Atom Hydrogen 或 Visual Studio Code 的 Jupyter 插件
* **Vue** 前端：

```console
$ pip install "hypercorn[trio]"
---> 100%
```

</div>

### Exécuter avec Trio

Ensuite, vous pouvez passer l'option de ligne de commande `--worker-class` avec la valeur `trio` :

<div class="termy">

```console
$ hypercorn main:app --worker-class trio
```

</div>

Et cela démarrera Hypercorn avec votre application en utilisant Trio comme backend.

<div class="termy">

```console
$ pip install "hypercorn[trio]"
---> 100%
```

</div>

### 🏃 ⏮️ 🎻

⤴️ 👆 💪 🚶‍♀️ 📋 ⏸ 🎛 `--worker-class` ⏮️ 💲 `trio`:

<div class="termy">

```console
$ hypercorn main:app --worker-class trio
```

</div>

&amp; 👈 🔜 ▶️ Hypercorn ⏮️ 👆 📱 ⚙️ 🎻 👩‍💻.

🔜 👆 💪 ⚙️ 🎻 🔘 👆 📱. ⚖️ 👍, 👆 💪 ⚙️ AnyIO, 🚧 👆 📟 🔗 ⏮️ 👯‍♂️ 🎻 &amp; ✳. 👶

```console
$ gunicorn main:app --workers 4 --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:80

[19499] [INFO] Starting gunicorn 20.1.0
[19499] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:80 (19499)
[19499] [INFO] Using worker: uvicorn.workers.UvicornWorker
[19511] [INFO] Booting worker with pid: 19511
[19513] [INFO] Booting worker with pid: 19513
[19514] [INFO] Booting worker with pid: 19514

```console
$ gunicorn main:app --workers 4 --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:80

[19499] [INFO] Starting gunicorn 20.1.0
[19499] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:80 (19499)
[19499] [INFO] Using worker: uvicorn.workers.UvicornWorker
[19511] [INFO] Booting worker with pid: 19511
[19513] [INFO] Booting worker with pid: 19513
[19514] [INFO] Booting worker with pid: 19514