## 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)

**Uvicorn** 有一个 Gunicorn 兼容的worker类。

使用这种组合，Gunicorn 将充当 **进程管理器**，监听 **端口** 和 **IP**。 它会将通信**传输**到运行**Uvicorn类**的worker进程。

然后与Gunicorn兼容的**Uvicorn worker**类将负责将Gunicorn发送的数据转换为ASGI标准以供FastAPI使用。

## 安装 Gunicorn 和 Uvicorn

<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]" gunicorn

---> 100%
```

</div>

这将安装带有`standard`扩展包（以获得高性能）的 Uvicorn 和 Gunicorn。

そして、Gunicorn互換の**Uvicornワーカー**クラスが、FastAPIが使えるように、Gunicornから送られてきたデータをASGI標準に変換する役割を担います。

## GunicornとUvicornをインストールする

<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]" gunicorn

---> 100%
```

</div>

これによりUvicornと（高性能を得るための）標準（`standard`）の追加パッケージとGunicornの両方がインストールされます。

## UvicornのワーカーとともにGunicornを実行する

Gunicornを以下のように起動させることができます:

///

## Créer un `Dockerfile`

* Allez dans le répertoire de votre projet.
* Créez un `Dockerfile` avec :

```Dockerfile
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7

COPY ./app /app
```

### Applications plus larges

Running on 0.0.0.0:8080 over http (CTRL + C to quit)
```

</div>

////

停止した場合に自動的に再起動させるツールを設定したいかもしれません。

さらに、<a href="https://gunicorn.org/" class="external-link" target="_blank">Gunicorn</a>をインストールして<a href="https://www.uvicorn.org/#running-with-gunicorn" class="external-link" target="_blank">Uvicornのマネージャーとして使用したり</a>、複数のワーカーでHypercornを使用したいかもしれません。

ワーカー数などの微調整も行いたいかもしれません。

& **Uvicorn** ✔️ **🐁-🔗 👨‍🏭 🎓**.

⚙️ 👈 🌀, 🐁 🔜 🚫 **🛠️ 👨‍💼**, 👂 🔛 **⛴** & **📢**. & ⚫️ 🔜 **📶** 📻 👨‍🏭 🛠️ 🏃 **Uvicorn 🎓**.

& ⤴️ 🐁-🔗 **Uvicorn 👨‍🏭** 🎓 🔜 🈚 🏭 📊 📨 🐁 🔫 🐩 FastAPI ⚙️ ⚫️.

## ❎ 🐁 & Uvicorn

<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]" gunicorn

---> 100%
```

</div>

Aqui estão alguns exemplos de quando isso pode fazer sentido:

diesen Fällen können Sie das **offizielle Docker-Image** verwenden, welches **Gunicorn** als Prozessmanager enthält, welcher mehrere **Uvicorn-Workerprozesse** ausführt, sowie einige Standardeinstellungen, um die Anzahl der Worker basierend auf den verfügbaren CPU-Kernen automatisch anzupassen. Ich erzähle Ihnen weiter unten in [Offizielles Docker-Image mit Gunicorn – Uvicorn](#offizielles-docker-image-mit-gunicorn-uvicorn) mehr darüber.

Hier sind einige Beispiele, wann das sinnvoll sein...

Некоторые примеры подобных случаев:

#### Простое приложение

### 每个容器一个进程

在这种类型的场景中，你可能希望**每个容器有一个（Uvicorn）进程**，因为你已经在集群级别处理复制。

因此，在这种情况下，你**不会**希望拥有像 Gunicorn 和 Uvicorn worker一样的进程管理器，或者 Uvicorn 使用自己的 Uvicorn worker。 你可能希望每个容器（但可能有多个容器）只有一个**单独的 Uvicorn 进程**。

在容器内拥有另一个进程管理器（就像使用 Gunicorn 或 Uvicorn 管理 Uvicorn 工作线程一样）只会增加**不必要的复杂性**，而你很可能已经在集群系统中处理这些复杂性了。

### 具有多个进程的容器

当然，在某些**特殊情况**，你可能希望拥有 **一个容器**，其中包含 **Gunicorn 进程管理器**，并在其中启动多个 **Uvicorn worker进程**。