wesgi实现了ESI处理器作为WSGI middeware 它的主要目的是开发环境,模拟生产ESI处理器。
相关规范和文件:
- http://www.w3.org/TR/esi-lang
- http://www.akamai.com/dl/technical_publications/esi_faq.pdf
完整性
此实现目前只实现了
性能
实际上,在标准的Python,WSGI中间件是同步的。对于ESI处理器达到非常高的水平的性能,它可能是必要为它是异步的。这可能使一个上限这个中间件的性能比较。
然而,视情况而定,它可能是高性能足够。
用法:
 从>>>进口wesgi中间件
 从>>>进口wsgiref.simple_server demo_app
使用它在一个发展的服务器时,它的默认配置:
  >>>程序=中间件(demo_app)
为了模拟Akamai的生产环境:
  >>>程序=的中间件(demo_app,政策='Akamai的')
为了模拟Akamai的生产环境“追重定向”开启:
 从>>>进口wesgi AkamaiPolicy
  >>>政策= AkamaiPolicy()
  >>> policy.chase_redirect = TRUE
  >>>程序=的中间件(demo_app,政策=策略)
如果你想用它来生产服务器,它的最好关闭调试模式关闭:
  >>>程序=的中间件(demo_app,调试= FALSE)
什么是此版本的新:
- 在功能
- 添加wesgi.filter_app_factory可用于通过粘贴配置wesgi作为filter_app_factory。
- 系统max_object_size选项wesgi.LRUCache限制存储对象的最大尺寸。
- 主要重构使用httplib2的作为后端得到ESI包括。这随之带来的HTTP缓存。
- 在wesgi.LRUCache基于内存的实现LRU缓存algoritm的。
- 在处理ESI的意见。
- 错误修正:
- 修正的bug,其中正则表达式查找SRC:包括可能需要很长的时间
- 叹息。添加MANIFEST.in所以必要的文件结束在压缩包。
什么是0.8版本的新:
- 对于一个wesgi.LRUCache选项max_object_size限制的最大尺寸存储对象。
要求:
- 在Python的
评论没有发现