Hacer un servicio que sirva un API en python es muy, muy sencillo usando flask o connexion. Mi método favorito de hoy (esto cambia día a día) es usar connexion que nos permite crear un servidor teniendo su definición en un archivo openapi con simplemente tres líneas de código:

app = connexion.App(__name__,specification_dir='./')
CORS(app.app)
app.add_api('openapi.yml')
app.run(port=8080)

Con estas cuatro líneas de código (además de los imports correspondientes) ya tendríamos un servidor web en el puerto 8080 de la máquina. Luego basta con tener en el openapi.yml definido el nombre de las operationId e implementarlas adecuadamente… Me tienta, pero en este momento no voy a hacer un tutorial sobre connexion o sobre cómo generar un proyecto python usable. Para esta entrada supongamos que ya tenemos el servidor implementado y corriendo… Veremos que cuando lo arrancamos nos muestra este mensaje:

 * Serving Flask app 'app'
 * Debug mode: off
2024-01-25 20:57:13,203 - werkzeug - INFO - WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.
 * Running on all addresses (0.0.0.0)
 * Running on http://127.0.0.1:8080
 * Running on http://172.18.0.20:8080
2024-01-25 20:57:13,204 - werkzeug - INFO - Press CTRL+C to quit

Si nos fijamos nos está advirtiendo de que el servidor que está usando es el propio de Flask y no es muy adecuado para entornos de producción. ¿Qué significa esto? Que si recibe muchas peticiones el tiempo de proceso de las mismas va a ser muy alto. El mismo mensaje nos recomienda usar un servidor WSGI para entornos de producción.

De hecho, si estás ejecutando una versión más moderna de connexion te aparecerá este mensaje en su lugar:

2024-01-25 22:05:31,351 - connexion.middleware.main - WARNING - `ConnexionMiddleware.run` is optimized for development. For production, run using a dedicated ASGI server.

Que es lo mismo pero con ASGI en lugar de WSGI. La receta para ejecutarlo mas en «producción» en este caso sería instalar gunicorn y lanzarlo con un tipo de worker ASGI (uvicorn en este caso) teniendo en cuenta que app está definido dentro del archivo app.py:.

pip install gunicorn
gunicorn -k uvicorn.workers.UvicornWorker --bind "0.0.0.0:8080" app:app

Con eso ya lanzamos un proceso, si queremos lanzar más lo podemos hacer con el parámetro -w poniendo, por ejemplo:

gunicorn -k uvicorn.workers.UvicornWorker -w 4 --bind "0.0.0.0:8080" app:app

Con esto ya se lanza 4 procesos para dar servicio al API… Esto debería mejorarlo.

Y una cosa más… Si tenéis algún proceso en la aplicación que no deba replicarse con cada worker (un scheduler por ejemplo), tenéis que lanzar gunicorn con el parámetro --preload para que se ejecute solo una instancia de la aplicación (de todo lo que no dependa de las peticiones)