【Docker × Flask】コンテナのFlaskAPIをGunicornで起動する方法

Dockerコンテナを使ってPythonのFlaskを使った開発ができる環境を
作成し、その中でFlaskの超簡単APIを作って外部サーバーであるGunicornで動作させて
動きを確認する

この記事を読めばflaskのプログラムを作って、Gunicorn上で
動かすまでの流れは理解できると思う。

flaskを使ったREST APIの実装については下記記事で紹介してます

【Docker × Flask】コンテナでFlask製のREST APIを実装する~基本~

Pythonのフレームワークであるflaskの開発環境をコンテナで構築し、VScodeからコンテナ内でflask製の基本的なREST APIを実装、動作させる方法をまとめる

プロジェクトの永続化について

コンテナで動作させるflaskプロジェクトの永続化方法について
永続化についてはバインドマウントを使用する

プロジェクトが大きくなってきた場合などは、バインドマウントではなく
名前付きボリュームをつかったほうがいいかもだが
とりあえず動きを確認するだけなので、バインドマウントで作成する。

Dockerのボリューム関係については下記記事でまとめているので
気になる方はご参照ください

【Docker】docker-composeのvolumes設定方法について

Docker-composeを使って開発する場合、データを永続化させる仕組みとしてvolumeオプションがある。volumeオプションの設定方法や使いどころをまとめておく

またFlaskには開発用に内部サーバーがついているが
今回は外部サーバーであるGunicornを使って動かすようにする。

なぜ外部サーバーであるGunicornを使うのか？

flaskには簡易的な内部サーバーが付属しているため
gunicornなしでも動かすことができる。

開発段階では特に問題はないが、逆に開発段階から
gunicornを使うことで下記のようなメリットがある

パフォーマンスの向上

Gunicornは複数のワーカーを使用してリクエストを並行して処理することができる。
そのためFlaskの内部サーバーよりも高いパフォーマンスを出せる

ぶっちゃけ早い。

安定性の向上

Gunicornは本番環境での使用に耐えうる設計がされており
長時間の稼働においても安定している

柔軟な設定

Gunicornは多くの設定オプションがあり、アプリケーションのニーズに
合わせて細かく調整することが可能。

正直、簡単なAPIを作って動きを確認したいだけだが、
実際にサーバーにデプロイするとなると、内部サーバーではなく
外部サーバー（gunicorn等）を使う必要があるので
早い内から触っておこうという考え。

開発方法

開発はVScodeの拡張機能である「Remote Development」を
使ってVScodeからコンテナにアタッチして行う。

Remote Developmentを使ってコンテナにアタッチして
開発する方法については下記記事参照

【VScode】VScodeのDev Containersでコンテナ開発する

VScodeの拡張機能「Dev Containers」を使ってコンテナ開発環境での開発を効率的に行う方法をまとめる。

コンテナはDockerComposeコマンドで作成して
作成済みのコンテナにVScodeからアタッチする方法を使う。

VScodeで拡張機能のRemote Developmentに含まれるDevContainersを
使ってコンテナ作成からVScodeでやる方法でも初めてもいいと思う。
※個人的にコンテナ作成はDockerComposeコマンドでやりたい派です。

環境

上記のような条件で開発をしていくので環境条件は下記のようになる

• Windows10
• Docker version 24.0.6(Docker for Windows)
• VScode
• Remote Development(VScodeの拡張機能)
• Flask 3.0.2
• gunicorn 21.2.0

Docker for Windowsのインストール方法については
下記記事で紹介しています

WindowsでDockerを使う方法

Windows環境でvirtualboxなどの仮想化をせずにdockerをインストールする方法をメモしておく。

構成

全体的な構成は下記のようになる

Copy
.
|-- Dockerfile
|-- app
|   |-- api.py
|   `-- wsgi.py
|-- docker-compose.yml
|-- gunicorn_config.py
`-- requirements.txt

Flaskアプリ動作コンテナの設定

コンテナをdocker-composeを使って構築するための
設定を各ファイルに書いていく。

Dockerfile

Copy
FROM python:3.10

# workspaceディレクトリ作成、移動
WORKDIR /workspace

# プロジェクトディレクトリにコピー
COPY requirements.txt /workspace

# 必要モジュールのインストール
RUN pip install --upgrade pip
RUN pip install -r requirements.txt

• pythonのイメージを使用する
• requirements.txtを使って必要なライブラリ等をインストールする

requirements.txt

Copy
Flask==3.0.2
gunicorn==21.2.0

必要なライブラリをインストールする
今回はFlaskとgunicornだけとなる

docker-compose.yml

Copy
version: "3"
services:
  flaskapi:
    container_name: "flask-api"
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile

    ports:
      - "5000:5000"
    volumes:
      # バインドマウント
      - .:/workspace
    # サーバー(gunicorn)実行
    command: gunicorn wsgi:flask_api --config gunicorn_config.py
    # command: gunicorn --reload -w 1 --bind 0.0.0.0:5000 --chdir /workspace/app wsgi:flask_api

    tty: true

• docker composeでコンテナ作成するための設定をかく
• コンテナはDockerfileをbuiildして作成
• 永続化はバインドマウントでする
• サーバー起動はgunicorn_config.pyを読み込んで行う。

※コメントアウトしているコマンドについては後述する

api.py

Copy
from flask import Flask

# flaskアプリケーションインスタンス作成
flask_api = Flask(__name__)

@flask_api.route('/')
def hello():
    return "Hello from Flask!!!"

アプリのエントリーポイントとなるファイル。

wsgi.py

Copy
# api.pyのflaskインスタンスをimport
from api import flask_api

if __name__ == '__main__':
    # gunicornサーバー起動
    flask_api.run()

wsgi.pyは、WSGIサーバーとFlaskアプリケーションの接続を定義するファイルとして
役割を持たせるため、api.pyとは分けている。

wsgi.pyは本番環境でのデプロイメントにおいて、WSGI互換のサーバー（例えばGunicornやuWSGIなど）と
アプリケーションを接続するために使用される
※wsgi.pyはWSGIサーバーがアプリケーションオブジェクトを認識するためのエントリポイントとして機能し、
多くのサーバーとフレームワークがこのファイルをデフォルトで探しにくる

「flask_api」はapp.pyで作成したflaskアプリケーションインスタンス作成なので
名称は同じにしておく必要がある。
※というか同じもの。

「flask_api.run()」でgunicornサーバーを起動している。

gunicorn_config.py

Copy
# ワーカープロセスの数
workers = 1

# バインドするホストとポート
bind = '0.0.0.0:5000'

# リロードオプションを有効にする
reload = True

# ディレクトリの変更
chdir = '/workspace/app'

gunicornのコマンドライン引数をgunicorn_config.pyで
定義している。

引数の内容については上記ソースのコメントの通り

コマンドの「wsgi:flask_api」の部分に関しては GunicornがFlaskアプリケーションの場所を知るために必要な情報であり、
gunicorn_config.pyに記載することはできない。

また全部コマンド引数として書くことも可能でその場合は
コメントアウトしていたコマンドになる

Copy
command: gunicorn --reload -w 1 --bind 0.0.0.0:5000 --chdir /workspace/app wsgi:flask_api

引数に全て書いた場合は「gunicorn_config.py」は使わないので不要となる。

設定が少なければ全部コマンドに書いてもいいかもしれない。

gunicornコマンドからアプリ起動までの流れ

gunicornコマンドからアプリ起動までについてちょっと詳しくまとめておく。

コマンドの解説

Copy
command: gunicorn --reload -w 1 --bind 0.0.0.0:5000 --chdir /workspace/app wsgi:flask_api

のコマンドの重要なところはFlaskアプリケーションの場所を示してる
下記の部分になる、

Copy
--chdir /workspace/app wsgi:flask_api

これは/workspace/app配下にあるwsgi.pyファイルのflask_api（flaskアプリケーションインスタンス）を
さしている。

つまりguniconrnでflaskアプリケーションインスタンスを
起動するという意味になっている。

そしてwsgi.pyでは

Copy
# api.pyのflaskインスタンスをimport
from api import flask_api

if __name__ == '__main__':
    # gunicornサーバー起動
    flask_api.run()

importで呼ばれているわけではないので
if文の中に入り、flask_api.run()が実行される流れとなる。

初見は全然意味がわかりませんでした。。。

Flaskアプリ動作コンテナの作成

各種設定ファイルが完成したのでコンテナを作る

Copy
$ docker compose up -d

コンテナ確認

Copy
$ docker ps
CONTAINER ID   IMAGE                       COMMAND                   CREATED         STATUS         PORTS                    NAMES
a711645ba284   flask-simple-api-flaskapi   "gunicorn wsgi:flask…"   4 seconds ago   Up 2 seconds   0.0.0.0:5000->5000/tcp   flask-api

問題なくできている。

Flaskアプリ動作コンテナの起動

docker-compose.ymlに起動コマンドを書いているので
コンテナを作成して時点でコンテナ内でgunicornが起動している

そのためホストのブラウザから「http://localhost:5000」にアクセスすると
下記のようにレスポンスが表示される。

またはたホストのターミナル当で「curl http://localhost:5000」を
実行する

Copy
$ curl http://localhost:5000
Hello from Flask!!!

とちゃんと帰ってくるのでサーバー起動できていることがわかる。

ホットリロードについて

gunicorn_config.pyで

Copy
# リロードオプションを有効にする
reload = True

としているのでホットリロードされるようになっている。
※コマンド引数の場合は「--reload」で指定している

サーバーの起動を自分でしたい場合

サーバーの起動を自分でしたい場合は
docoker-compose.ymlの下記の部分を消して
コンテナ作成する

Copy
version: "3"
services:
  flaskapi:
    container_name: "flask-api"
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile

    ports:
      - "5000:5000"
    volumes:
      # バインドマウント
      - .:/workspace
    # サーバー(gunicorn)実行
    # command: gunicorn wsgi:flask_api --config gunicorn_config.py
    # command: gunicorn --reload -w 1 --bind 0.0.0.0:5000 --chdir /workspace/app wsgi:flask_api

    tty: true

そうすれば、コンテナ作成時に起動されない。

手動起動する場合

手動起動する場合はdocoker-compose.ymlでコメントアウトしている
コマンドをコンテナ内のターミナルで入力すれば起動できる。

Copy
root@08975fb0fe23:/workspace# gunicorn wsgi:flask_api --config gunicorn_config.py
[2024-02-23 17:44:02 +0000] [1230] [INFO] Starting gunicorn 21.2.0
[2024-02-23 17:44:02 +0000] [1230] [INFO] Listening at: http://0.0.0.0:5000 (1230)
[2024-02-23 17:44:02 +0000] [1230] [INFO] Using worker: sync
[2024-02-23 17:44:02 +0000] [1247] [INFO] Booting worker with pid: 1247

止めたい時は、「ctrl + c」で止める。

コンテナ起動と同時にgunicornを起動した場合、コンテナ内で停止されるには
killコマンドを使うしかないので、開発中などは手動起動にしておいたほうがいいかもしれない。
※「--reload」を設定している場合、killしてもすぐ新プロセスで起動するので
設定を変更する必要もある。。

サーバー起動をショートカット実行する

いちいちコマンドを打ち込むのが面倒な場合は
VScodeのタスクに登録しておけば、コマンドパレットからすぐ起動できる

.vscode/task.jsonができるので下記のように書き換える

Copy
{
    "version": "2.0.0",
    "tasks": [
        {
            "label": "Run Gunicorn",
            "type": "shell",
            "command": "gunicorn",
            "args": [
                "wsgi:flask_api",
                "--config",
                "gunicorn_config.py"
            ],
            "group": {
                "kind": "build",
                "isDefault": true
            }
        }
    ]
}

「F1」で「Run Gunicorn」を選ぶと起動する

まとめ

コンテナでflaskの超簡単なAPIを作って
Gunicornで動かすまでの流れをまとめてみた。

今後はもっと踏み込んでREST API等を作ってみる。
この記事で紹介してflaskapiのデバッグ方法については
下記記事で紹介しています

【Docker × Flask】コンテナでFlaskAPI(gunicorn)をデバッグする

dockerコンテナ作成し、コンテナ内で外部サーバーのgunicornで動作させているflask製のAPIをVScodeでデバッグする方法をまとめる。

参考書籍

Flask本格入門　～やさしくわかるWebアプリ開発～【電子書籍 [ 株式会社フルネス　樹下雅章 ]