花了两天,终于把 Python 的 setup.py 给整明白了

来自公众号:Python编程时光

1. 为什么需要对项目分发打包?

平常我们习惯了使用 pip 来安装一些第三方模块,这个安装过程之所以简单,是因为模块开发者为我们默默地为我们做了所有繁杂的工作,而这个过程就是 打包

打包,就是将你的源代码进一步封装,并且将所有的项目部署工作都事先安排好,这样使用者拿到后即装即用,不用再操心如何部署的问题(如果你不想对照着一堆部署文档手工操作的话)。

不管你是在工作中,还是业余准备自己写一个可以上传到 PyPI 的项目,你都要学会如何打包你的项目。

Python 发展了这么些年了,项目打包工具也已经很成熟了。他们都有哪些呢?

你可能听过 disutilsdistutilsdistutils2setuptools等等,好像很熟悉,却又很陌生,他们都是什么关系呢?

2. 包分发的始祖:distutils

distutils 是 Python 的一个标准库,从命名上很容易看出它是一个分发(distribute)工具(utlis),它是 Python 官方开发的一个分发打包工具,所有后续的打包工具,全部都是基于它进行开发的。

distutils 的精髓在于编写 setup.py,它是模块分发与安装的指导文件。

那么如何编写 setup.py 呢?这里面的内容非常多,我会在后面进行详细的解析,请你耐心往下看。

你有可能没写过 setup.py ,但你绝对使用过 setup.py 来做一些事情,比如下面这条命令,我们经常用它来进行模块的安装。

$ python setup.py install

这样的安装方法是通过源码安装,与之对应的是通过二进制软件包的安装,同样我也会在后面进行介绍。

3. 分发工具升级:setuptools

setuptools 是 distutils 增强版,不包括在标准库中。其扩展了很多功能,能够帮助开发者更好的创建和分发 Python 包。大部分 Python 用户都会使用更先进的 setuptools 模块。

distribute,或许你在其他地方也见过它,这里也提一下。

distribute 是 setuptools 有一个分支版本,分支的原因可能是有一部分开发者认为 setuptools 开发太慢了。但现在,distribute 又合并回了 setuptools 中。因此,我们可以认为它们是同一个东西。

还有一个大包分发工具是 distutils2,其试图尝试充分利用distutils,detuptools 和 distribute 并成为 Python 标准库中的标准工具。但该计划并没有达到预期的目的,且已经是一个废弃的项目。

因此,setuptools 是一个优秀的,可靠的 Python 包安装与分发工具。

那么如何在一个干净的环境中安装 setuptools 呢?

主要有两种方法:

  • 源码安装:在 https://pypi.org/project/setuptools/#files 中下载 zip 包 解压执行 python setup.py install 安装

  • 通过引导程序安装:下载引导程序,它可以用来下载或者更新最新版本的 setuptools

$ wget http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py

# 安装
$ python ez_setup.py

# 更新,以下两种任选
$ python ez_setup.py –U setuptools
$ pip install -U setuptools

4. easy_install 使用指南

当你安装完 setuptools 后,就拥有了一个叫做 easy_install 的第三方管理工具,这也是它区分于 distutils 的一大改进。

这里简单介绍一下它的用法,虽然它已经用得非常少了。

先是包的安装

# 通过包名,从PyPI寻找最新版本,自动下载、编译、安装
$ easy_install pkg_name

# 通过包名从指定下载页寻找链接来安装或升级包
$ easy_install -f http://pythonpaste.org/package_index.html 

# 指定线上的包地址安装
$ easy_install http://example.com/path/to/MyPackage-1.2.3.tgz

# 从本地的 .egg 文件安装
$ easy_install xxx.egg

# 在安装时你可以添加额外的参数
指定安装目录:--install-dir=DIR, -d DIR
指定用户安装:--user

再者是包的升级

# 从 pypi 中搜索并升级包
$ easy_install --upgrade pkg_name

# 指定版本进行升级
$ easy_install "SomePackage==2.0"

最后是包的删除

$ easy_install -m pkg_name

需要注意的是,这样的删除,仅是在 easy-install.pth 文件中删除,使其不能在 python 中使用 这个模块,但实际的包还在你的电脑中,若要删除彻底,需要你手动删除相关的 .egg 及 其他文件。

默认情况下,easy_install 只会从 pypi 上下载相关软件包,由于这个源在国外,下载包的速度并不理想,使用过pip的朋友自然会想,easy_install 是否能指定源进行安装呢?

答案是,可以的。

编辑配置文件 /root/.pydistutils.cfg

[easy_install]
index-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
find-links=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

以上仅介绍了 easy_install 的一些常用的方法,想要了解更多,你可以点击官方文档:https://setuptools.readthedocs.io/en/latest/easy_install.html

总结一句:setuptools 是官方提供的一个专业用于包分发的工具,若只从安装的角度来看,它的功能确实简单。它更大的意义是对包的分发很有用,定制化程序非常高,我们现在也还在用它进行版本包的发布。

5. 源码包与二进制包什么区别?

Python 包的分发可以分为两种:

  1. 以源码包的方式发布

源码包安装的过程,是先解压,再编译,最后才安装,所以它是跨平台的,由于每次安装都要进行编译,相对二进包安装方式来说安装速度较慢。

源码包的本质是一个压缩包,其常见的格式有:

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  1. 以二进制包形式发布

二进制包的安装过程省去了编译的过程,直接进行解压安装,所以安装速度较源码包来说更快。

由于不同平台的编译出来的包无法通用,所以在发布时,需事先编译好多个平台的包。

二进制包的常见格式有:

花了两天,终于把 Python 的 setup.py 给整明白了

6. eggs 与 wheels 有什么区别?

Egg 格式是由 setuptools 在 2004 年引入,而 Wheel 格式是由 PEP427 在 2012 年定义。Wheel 的出现是为了替代 Egg,它的本质是一个zip包,其现在被认为是 Python 的二进制包的标准格式。

以下是 Wheel 和 Egg 的主要区别:

  • Wheel 有一个官方的 PEP427 来定义,而 Egg 没有 PEP 定义

  • Wheel 是一种分发格式,即打包格式。而 Egg 既是一种分发格式,也是一种运行时安装的格式,并且是可以被直接 import

  • Wheel 文件不会包含 .pyc 文件

  • Wheel 使用和 PEP376 兼容的 .dist-info 目录,而 Egg 使用 .egg-info 目录

  • Wheel 有着更丰富的命名规则。

  • Wheel 是有版本的。每个 Wheel 文件都包含 wheel 规范的版本和打包的实现

  • Wheel 在内部被 sysconfig path type 管理,因此转向其他格式也更容易

wheel 包可以通过 pip 来安装,只不过需要先安装 wheel 模块,然后再使用 pip 的命令。

$ pip install wheel
$ pip wheel --wheel-dir=/local/wheels pkg

7. 超详细讲解 setup.py 的编写?

打包分发最关键的一步是编写 setup.py 文件。

以下是一个 setup.py 简单的使用示例

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name="mytest",
    version="1.0",
    author="wangbm",
    author_email="wongbingming@163.com",
    description="Learn to Pack Python Module  -->公众号:Python编程时光",

    # 项目主页
    url="http://iswbm.com/", 

    # 你要安装的包,通过 setuptools.find_packages 找到当前目录下有哪些包
    packages=find_packages()
)

接下来,我将慢慢扩充这个setup函数,增加更多的参数,以便你能理解setup函数能做哪些事情。

程序分类信息

classifiers 参数说明包的分类信息。所有支持的分类列表见:https://pypi.org/pypi?%3Aaction=list_classifiers

示例:

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    classifiers = [
        # 发展时期,常见的如下
        #   3 - Alpha
        #   4 - Beta
        #   5 - Production/Stable
        'Development Status :: 3 - Alpha',

        # 开发的目标用户
        'Intended Audience :: Developers',

        # 属于什么类型
        'Topic :: Software Development :: Build Tools',

        # 许可证信息
        'License :: OSI Approved :: MIT License',

        # 目标 Python 版本
        'Programming Language :: Python :: 2',
        'Programming Language :: Python :: 2.7',
        'Programming Language :: Python :: 3',
        'Programming Language :: Python :: 3.3',
        'Programming Language :: Python :: 3.4',
        'Programming Language :: Python :: 3.5',
    ]
)

关于文件的分发

from setuptools import setup, find_packages


setup(
    name="mytest",
    version="1.0",
    author="wangbm",
    author_email="wongbingming@163.com",
    description="Learn to Pack Python Module",
    url="http://iswbm.com/", 
    packages=find_packages(),

    # 安装过程中,需要安装的静态文件,如配置文件、service文件、图片等
    data_files=[
        ('', ['conf/*.conf']),
        ('/usr/lib/systemd/system/', ['bin/*.service']),
               ],

    # 希望被打包的文件
    package_data={
        '':['*.txt'],
        'bandwidth_reporter':['*.txt']
               },
    # 不打包某些文件
    exclude_package_data={
        'bandwidth_reporter':['*.txt']
               }
)

除了以上的参数配置之外,还可以使用一个叫做 MANIFEST.in 的文件,来控制文件的分发。

如下这是一个 MANIFEST.in 的样例:

include *.txt
recursive-include examples *.txt *.py
prune examples/sample?/build

这些配置,规定了如下几点

  • 所有根目录下的以 txt 为后缀名的文件,都会分发

  • 根目录下的 examples 目录 和 txt、py文件都会分发

  • 路径匹配上 examples/sample?/build 不会分发

MANIFEST.in 需要放在和 setup.py 同级的顶级目录下,setuptools 会自动读取该文件。

关于依赖包下载安装

from setuptools import setup, find_packages


setup(
    ...

    # 表明当前模块依赖哪些包,若环境中没有,则会从pypi中下载安装
    install_requires=['docutils>=0.3'],

    # setup.py 本身要依赖的包,这通常是为一些setuptools的插件准备的配置
    # 这里列出的包,不会自动安装。
    setup_requires=['pbr'],

    # 仅在测试时需要使用的依赖,在正常发布的代码中是没有用的。
    # 在执行python setup.py test时,可以自动安装这三个库,确保测试的正常运行。
    tests_require=[
        'pytest>=3.3.1',
        'pytest-cov>=2.5.1',
    ],

    # 用于安装setup_requires或tests_require里的软件包
    # 这些信息会写入egg的 metadata 信息中
    dependency_links=[
        "http://example2.com/p/foobar-1.0.tar.gz",
    ],

    # install_requires 在安装模块时会自动安装依赖包
    # 而 extras_require 不会,这里仅表示该模块会依赖这些包
    # 但是这些包通常不会使用到,只有当你深度使用模块时,才会用到,这里需要你手动安装
    extras_require={
        'PDF':  ["ReportLab>=1.2""RXP"],
        'reST': ["docutils>=0.3"],
    }
)

关于 install_requires, 有以下五种常用的表示方法:

  1. 'argparse',只包含包名。这种形式只检查包的存在性,不检查版本。方便,但不利于控制风险。

  2. 'setuptools==38.2.4',指定版本。这种形式把风险降到了最低,确保了开发、测试与部署的版本一致,不会出现意外。缺点是不利于更新,每次更新都需要改动代码。

  3. 'docutils >= 0.3',这是比较常用的形式。当对某个库比较信任时,这种形式可以自动保持版本为最新。

  4. 'Django &gt;= 1.11, != 1.11.1, <= 2',这是比较复杂的形式。如这个例子,保证了Django的大版本在1.11和2之间,也即1.11.x;并且,排除了已知有问题的版本1.11.1(仅举例)。对于一些大型、复杂的库,这种形式是最合适的。

  5. 'requests[security, socks] >= 2.18.4',这是包含了额外的可选依赖的形式。正常安装requests会自动安装它的install_requires中指定的依赖,而不会安装securitysocks这两组依赖。这两组依赖是定义在它的extras_require中。这种形式,用在深度使用某些库时。

关于安装环境的限制

有些库并不是在所以的 Python 版本中都适用的,若一个库安装在一个未兼容的 Python 环境中,理论上不应该在使用时才报错,而应该在安装过程就使其失败,提示禁止安装。

这样的功能,可以使用 python_requires 来实现。

setup(
    ...
    python_requires='>=2.7, <=3',
)

生成可执行文件的分发

from setuptools import setup, find_packages


setup(
    name="mytest",
    version="1.0",
    author="wangbm",
    author_email="wongbingming@163.com",
    description="Learn to Pack Python Module",
    url="http://iswbm.com/", 
    packages=find_packages(),

    # 用来支持自动生成脚本,安装后会自动生成 /usr/bin/foo 的可执行文件
    # 该文件入口指向 foo/main.py 的main 函数
    entry_points={
        'console_scripts': [
            'foo = foo.main:main'
        ]
    },

    # 将 bin/foo.sh 和 bar.py 脚本,生成到系统 PATH中
    # 执行 python setup.py install 后
    # 会生成 如 /usr/bin/foo.sh 和 如 /usr/bin/bar.py
    scripts=['bin/foo.sh''bar.py']
)

上面的 scripts 里有的脚本中有 shpy 后缀,那么安装后,setuptools 会原封不动的移动到 /usr/bin 中,并添加可执行权限。

若你想对这些文件再作一些更改,比如去掉多余的后缀,可以这样做

from setuptools.command.install_scripts import install_scripts

class InstallScripts(install_scripts):

    def run(self):
        setuptools.command.install_scripts.install_scripts.run(self)

        # Rename some script files
        for script in self.get_outputs():
            if basename.endswith(".py"or basename.endswith(".sh"):
                dest = script[:-3]
            else:
                continue
            print("moving %s to %s" % (script, dest))
            shutil.move(script, dest)

setup(
    ...
    scripts=['bin/foo.sh''bar.py'],

    cmdclass={
        "install_scripts": InstallScripts
    }
)

ext_modules

ext_modules 参数用于构建 C 和 C++ 扩展扩展包。其是 Extension 实例的列表,每一个 Extension 实例描述了一个独立的扩展模块,扩展模块可以设置扩展包名,头文件、源文件、链接库及其路径、宏定义和编辑参数等。如:

setup(
    # other arguments here...
    ext_modules=[
        Extension('foo',
                  glob(path.join(here, 'src''*.c')),
                  libraries = [ 'rt' ],
                  include_dirs=[numpy.get_include()])
    ]
)

详细了解可参考:https://docs.python.org/3.6/distutils/setupscript.html#preprocessor-options

指定release

setup.py 里只能指定 version,而不能指定 release,如果你需要变更版本号,可以使用 --release 参数进行指定

python setup.py bdist_rpm --release=20200617

setup.py 的参数非常多,能够不借助文档写好一个setup.py好像没那么简单。为了备忘,我整理了 setup 函数常用的一些参数:

花了两天,终于把 Python 的 setup.py 给整明白了

更多参数可见:https://setuptools.readthedocs.io/en/latest/setuptools.html

8. 打包辅助神器PBR 是什么?

pbr 是 setuptools 的辅助工具,最初是为 OpenStack 开发(https://launchpad.net/pbr),基于d2to1

pbr 会读取和过滤setup.cfg中的数据,然后将解析后的数据提供给 setup.py 作为参数。包含如下功能:

  1. 从git中获取Version、AUTHORS and ChangeLog信息

  2. Sphinx Autodoc。pbr 会扫描project,找到所有模块,生成stub files

  3. Requirements。pbr会读取requirements.txt,生成setup函数需要的install_requires/tests_require/dependency_links

这里需要注意,在 requirements.txt 文件的头部可以使用:--index https://pypi.python.org/simple/,这一行把一个抽象的依赖声明如 requests==1.2.0 转变为一个具体的依赖声明 requests 1.2.0 from pypi.python.org/simple/

  1. long_description。从README.rst, README.txt or README file中生成long_description参数

使用pbr很简单:

from setuptools import setup

setup(
    setup_requires=['pbr'],
    pbr=True,
)

使用pbr时,setup.cfg中有一些配置。在[files]中,有三个key:
packages:指定需要包含的包,行为类似于setuptools.find_packages
namespace_packages:指定namespace packages
data_files: 指定目的目录和源文件路径,一个示例:

[files]
data_files =
    etc/pbr = etc/pbr/*
    etc/neutron =
        etc/api-paste.ini
        etc/dhcp-agent.ini
    etc/init.d = neutron.init

[entry_points] 段跟 setuptools 的方式相同。

到此,我讲了三种编写使用 setup.py 的方法

  • 使用命令行参数指定,一个一个将参数传递进去(极不推荐)

  • 在 setup.py 中的setup函数中指定(推荐使用)

  • 使用 pbr ,在 setup.cfg 中指定(易于管理,更推荐)

9. 如何使用 setup.py 构建包

1、构建源码发布包。

用于发布一个 Python 模块或项目,将源码打包成 tar.gz (用于 Linux 环境中)或者 zip 压缩包(用于 Windows 环境中)

$ python setup.py sdist

那这种包如何安装呢?

答案是,使用下一节即将介绍的 setuptools 中提供的 easy_install 工具。

$ easy_install xxx.tar.gz

使用 sdist 将根据当前平台创建默认格式的存档。在类 Unix 平台上,将创建后缀后为 .tar.gz  的 gzip 压缩的tar文件分发包,而在Windows上为 ZIP 文件。

当然,你也可以通过指定你要的发布包格式来打破这个默认行为

$ python setup.py sdist --formats=gztar,zip

你可以指定的格式有哪些呢?

创建一个压缩的tarball和一个zip文件。可用格式为:

花了两天,终于把 Python 的 setup.py 给整明白了

对以上的格式,有几点需要注意一下:

  • 在版本3.5中才添加了对  xztar 格式的支持

  • zip 格式需要你事先已安装相应的模块:zip程序或zipfile模块(已成为Python的标准库)

  • ztar 格式正在弃用,请尽量不要使用

另外,如果您希望归档文件的所有文件归root拥有,可以这样指定

python setup.py sdist --owner=root --group=root

2、构建二进制分发包。

在windows中我们习惯了双击 exe 进行软件的安装,Python 模块的安装也同样支持 打包成 exe 这样的二进制软件包。

$ python setup.py bdist_wininst

而在 Linux 中,大家也习惯了使用 rpm 来安装包,对此你可以使用这条命令实现 rpm 包的构建

$ python setup.py bdist_rpm

若你喜欢使用 easy_install 或者 pip 来安装离线包。你可以将其打包成 egg 包

$ python setup.py bdist_egg

若你的项目,需要安装多个平台下,既有 Windows 也有 Linux,按照上面的方法,多种格式我们要执行多次命令,为了方便,你可以一步到位,执行如下这条命令,即可生成多个格式的进制包

$ python setup.py bdist

10. 如何使用 setup.py 安装包

正常情况下,我们都是通过以上构建的源码包或者二进制包进行模块的安装。

但在编写 setup.py 的过程中,可能不能一步到位,需要多次调试,这时候如何测试自己写的 setup.py 文件是可用的呢?

这时候你可以使用这条命令,它会将你的模块安装至系统全局环境中

$ python setup.py install

如若你的项目还处于开发阶段,频繁的安装模块,也是一个麻烦事。

这时候你可以使用这条命令安装,该方法不会真正的安装包,而是在系统环境中创建一个软链接指向包实际所在目录。这边在修改包之后不用再安装就能生效,便于调试。

$ python setup.py develop

11. 如何发布包到 PyPi?

通过上面的学习,你一定已经学会了如何打包自己的项目,若你觉得自己开发的模块非常不错,想要 share 给其他人使用,你可以将其上传到 PyPi (Python Package Index)上,它是 Python 官方维护的第三方包仓库,用于统一存储和管理开发者发布的 Python 包。

如果要发布自己的包,需要先到 pypi 上注册账号。然后创建 ~/.pypirc 文件,此文件中配置 PyPI 访问地址和账号。如的.pypirc文件内容请根据自己的账号来修改。

典型的 .pypirc 文件

[distutils]
index-servers = pypi

[pypi]
username:xxx
password:xxx

然后使用这条命令进行信息注册,完成后,你可以在 PyPi 上看到项目信息。

$ python setup.py register

注册完了后,你还要上传源码包,别人才使用下载安装

$ python setup.py upload

或者也可以使用 twine 工具注册上传,它是一个专门用于与 pypi 进行交互的工具,详情可以参考官网:https://www.ctolib.com/twine.html,这里不详细讲了。

参考文章

  • http://blog.konghy.cn/2018/04/29/setup-dot-py/

  • https://note.qidong.name/2018/01/python-setup-requires/

– EOF –

开源框架 Zappa:上线 Python 应用仅需一条命令!

作者:HelloGitHub-吱吱

这里是 HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》系列,今天要向小伙伴们介绍一个 Python 无服务(Serverless)框架 Zappa。

Zappa 让我们可以轻松部署 Python 应用程序:仅需几条命令、打包代码、上传云服务器、程序上线,bingo 一气呵成!从此减少部署成本,放下运维的重担。仅需你有一点点 Python Web 基础!

它到底有多便捷?一条命令即刻部署!

开源框架 Zappa:上线 Python 应用仅需一条命令!

项目地址:https://github.com/Miserlou/Zappa

下面就让我们动手来试试吧!

一、前言

1.1 介绍 Serverless

刚开篇便提到了一个莫名其妙的名词:无服务(Serverless),一开始我也是问号脸,经过多方搜证,我们可以简单的认为 Serverless 是指不必担心底层基础结构,不需要管理服务器,从而来构建和运行应用程序。具体概念小课堂如下:

1.1.1 什么鬼?

回忆一下,平时上线一个简单的 Python Web 应用的过程。

  • 一个 24 小时不间断运行的服务器:比如云主机,用以搭建代码运行环境和进行系统配置,维持着运行我们的应用;
  • 部署 Web 服务器:我们需要选择合适的 Web 服务器,经过配置和启动,实现反向代理和负载均衡;
  • 域名绑定:最后如果要被广泛用户访问,我们需要注册域名,并且绑定在服务器;
  • 运营维护:配置和启动在应用上线之后,我们还需要管理和维护我们的服务器,预防黑客攻击,应对未来用户访问高峰期。

而对于使用 Serverless 架构的应用,我们只需要关心我们的应用编写和核心业务,无需操心云主机、操作系统、资源分配和 Web 服务器配置等相关问题,无需考虑服务器的规格大小、存储类型、网络带宽、自动扩缩容问题,无需再对服务器进行运维、不断打系统补丁和应用补丁、无需进行数据备份等工作。一切非核心业务都外包给了公共云营运商,让开发人员从复杂的部署和运维环境中脱身出来,专注于业务本身的价值。

用 Zappa 里的一句话说就是 “without any permanent infrastructure”(无需任何永久性基础设施)。

敲黑板,尽管从名字上说是 Serverless,但是仍然需要物理服务器,只是我们开发人员成了甩手掌柜。

1.1.2 好处有?

  • 降低运维需求和维护成本;
  • 完全自动化的弹性扩容和缩容:在业务高峰期时,产品的计算能力和容量自动扩大,承载更多的用户请求;反之,在业务下降时,所使用的资源也会同时收缩,避免资源浪费;
  • 节省开支,全新的计量计费模式:开发者仅需根据使用量来付费。在无业务量的情况下,不会有空闲资源占用,也不会有费用产生。

1.1.3 普遍认为 Serverless = FaaS + BaaS

  • BaaS(Backedn as a Service 后端即服务)
    • 后端,指的就是各种云产品和云服务,例如对象存储 OS ,消息队列 MQ,云数据库 DB,云缓存 Redis以及各种以 API 形式提供的服务。用户直接开通即可使用,无需考虑部署、扩容、备份、安全等各种运维工作。
  • FaaS(Functions as a Service 函数即服务)
    • 是 Serverless 的核心,让用户仅需编写和上传核心业务代码,交由平台完成部署、调度、流量分发和弹性伸缩等能力,它提供了一种新的方式来提供计算资源,进一步降低云计算的使用门槛。

1.1.4 AWS Lambda

在该项目中,伸手白piao AWS 海外区域账户免费 AWS Lambda 套餐。AWS Lambda 作为 Serverless 最早的框架产品由亚马逊在2014年推出,是一种无服务器的计算服务,无需预置或管理服务器即可运行代码。Lambda 几乎可以为任何类型的应用程序或后端服务运行代码,我们只需上传相应的代码,它会处理运行和扩展代码所需的一切工作。

开源框架 Zappa:上线 Python 应用仅需一条命令!

1.2 Python 的 Serverless 框架

本篇文章的主角:Zappa 登场!我们可以通过 Zappa 工具体验一下 Serverless 技术,用它实现我们 Python 应用程序的无服务器部署,初步体验无限伸缩扩展、零宕机、零维护的快捷。有了 Zappa,我们无需:

  • 配置 Web 服务器
  • 付费 24/7 服务器的正常运行时间
  • 担心负载平衡和可扩展性
  • 保持自己的服务器时刻在线状态

二、亲自动手

实战时间:已经实验(踩坑)成功(不断)的我就来分享部署一个简单的 Flask 应用的过程,不要担心跟着做你也可以~

2.1 环境

  1. Python版本要求:3.6/3.7/3.8
  2. 测试系统:Ubuntu 18.04.4 LTS

2.2 准备

  1. 保证自己的项目是运行在虚拟环境下。

    # 需要安装 Python 3.x 版本
    python --version

    # 安装 Pipenv
    pip install --user pipenv

    # 进入自己的项目
    cd demo

    # 实例化 pipfile 和 venv
    pipenv shell
    开源框架 Zappa:上线 Python 应用仅需一条命令!
  2. 安装 Zappa 和 Flask,项目需要其他库的话,可自行添加。

     
    nbsp;pipenv install zappa flask
    开源框架 Zappa:上线 Python 应用仅需一条命令!
  3. 在目录下创建 my_app.py 文件,写入官方样例,可以先 pipenv run python my_app.py看看是否能正常运行

    from flask import Flask
    app = Flask(__name__)

    @app.route('/')
    def hello():
        return "hello, from Zappa!n"

    if __name__ == '__main__':
        app.run()
  4. 注册 AWS 账户,并且正确安装 AWS credentials file

    • 登录 AWS,找到 My Security Credentials 下的 Access keys (access key ID and secret access key) ,如果没有则创建一个,记住 access key IDsecret access key

    • 安装 AWS 的命令行界面,添加 credentials

      # 在虚拟环境下安装
      pipenv install awscli

      # 查看信息
      aws configure list

      # 添加,并且按照提示将 access key ID 和 secret access key 填入
      aws configure

      # 后两个 region name 和 output format 选填
      开源框架 Zappa:上线 Python 应用仅需一条命令!
    • 此时在 ~/.aws 目录下会出现两个文件 config 和 credentials,credentials 中储存了 AWS 的 access key IDsecret access key, config 中储存了 region name 和  output format 信息。

    • 如果是在 Windows 上操作的同学,可以查看官方提供的安装 AWS credentials file 的教程。

2.3 安装与配置

  1. 通过执行下面语句进行初始化,定义部署和配置的设置,自动检测应用类型(Flask 或 Django)

     
    nbsp;zappa init

    在执行过程中,可能需要如下设置,后续也可以在新生成的 zappa_setting.json 的配置文件中修改:

    开源框架 Zappa:上线 Python 应用仅需一条命令!

    完成后,我们的项目目录中将有一个 zappa_settings.json 文件,里面是我们刚刚定义的基本部署设置,后期我们可以按照自己的需求修改此文件。

    {
        "dev": {
            "app_function""my_app.app",
            "profile_name"null,
            "project_name""demo",
            "runtime""python3.6",
            "s3_bucket""zappa-ti0ra29xi"
        }
    }
  2. 注意如果之前已经在 ~/.aws/config 文件中添加 region 信息,则会在 zappa init 的时候自动寻找到这些 region 信息,无需后续修改。

    如果之前没有添加,则修改 zappa_settings.json,添加 region 信息如下:

    # 修改如下
    {
        "dev": {
            "app_function""my_app.app",
            "profile_name": null,
            "project_name""demo",
            "runtime""python3.6",
            "s3_bucket""zappa-ti0ra29xi"
            "aws_region""us-west-2"
        }
    }

    region 的信息可以自行选择。

2.4 部署和使用

配置设置后,可以使用如下命令将应用程序打包并部署:

 
nbsp;zappa deploy dev

当我们调用 deploy 时,Zappa 会自动将我们的应用程序和本地虚拟环境打包到 Lambda 兼容的 archive,用为 Lambda 预先编译的版本替换所有依赖项,设置功能处理程序和必要的 WSGI 中间件,然后上传 archive 到 S3,创建和管理必要的Amazon IAM 策略和角色,将其注册为新的 Lambda function,创建新的 API 网关资源,为其创建 WSGI 兼容的路由,将其链接到新的 Lambda function,最后从 S3 bucket 中删除 archive。

执行成功后,就会出现一个链接,点击链接即可访问我们的简易 Web 应用。看到已上线的应用程序,心内窃喜,直呼快准狠。

开源框架 Zappa:上线 Python 应用仅需一条命令!

三、其他命令

  1. 更新操作:假设应用程序已经部署完毕,并且只需要上传新的 Python 代码,而无需修改基础路由,则可以执行以下操作:

     
    nbsp;zappa update dev

    这将创建一个新的 archive,将其上传到 S3 并更新 Lambda function 以使用新代码。

  2. 查看部署和事件计划的状态,只需使用命令:

     
    nbsp;zappa status production
  3. 查看部署的日志:

     
    nbsp;zappa tail dev

    # 过滤 HTTP 请求
     
    nbsp;zappa tail dev --http

    # 执行相反操作,并且仅显示非 HTTP 事件和日志消息
     
    nbsp;zappa tail dev --non-http

    # 选择时长
     
    nbsp;zappa tail dev --since 4h # 4 hours
  4. 回滚操作:通过提供要返回的修订版本数将部署的代码回滚到以前的版本。

    # 回滚到3年前部署的版本
     
    nbsp;zappa rollback production -n 3
  5. 安排 function 定期执行:修改 zappa_setting.json ,加入如下内容:

    {
        "dev": {
            ...
            "events": [{
                // The function to execute
                "function""your_module.your_function",
                // When to execute it (in cron or rate format)
                "expression""rate(1 minute)" 
            }],
            ...
        }
    }

    然后执行如下操作,我们的 function 就会在每分钟执行一次。

     
    nbsp;zappa schedule dev

    # cancal
     
    nbsp;zappa unschedule dev
  6. 取消部署:如果要删除以前发布的 API Gateway 和 Lambda function,则只需:

     
    nbsp;zappa unschedule dev

四、踩坑建议

在成功运行一次之前,踩坑千千万万遍,都是因为自己手残眼瞎魔改了很多地方,把经历过的报错记录下来,分享给和我一样的小小白。

  1. “Unable to import module ‘handler’: attempted relative import with no known parent package”:原因是我们期望的依赖在虚拟的环境中没有,需要查看自己虚拟环境中的依赖是否完整。

  2. 出现如下报错,可以更换一个 region 信息。

     
    nbsp;zappa deploy dev
    Calling deploy for stage dev..
    Creating demo-dev-ZappaLambdaExecutionRole IAM Role..
    Error: Failed to manage IAM roles!
    You may lack the necessary AWS permissions to automatically manage a Zappa execution role.
    Exception reported by AWS:An error occurred (InvalidClientTokenId) when calling the CreateRole operation: The security token included in the request is invalid.
    To fix this, see here: https://github.com/Miserlou/Zappa#custom-aws-iam-roles-and-policies-for-deployment
  3. 如果我们在 zappa init 的时候,不使用默认分配的 s3_bucket ,则须注意自己的名称是不允许重名的,否则会报错 botocore.errorfactory.BucketAlreadyExists: An error occurred (BucketAlreadyExists) when calling the CreateBucket operation: The requested bucket name is not available. The bucket namespace is shared by all users of the system. Please select a different name and try again.

五、写在最后

是不是当自己成功部署后,突然觉得妙不可言,一身轻松,好像再也没有了之前所说的繁琐的过程,反而几条命令,白piao AWS 的服务,咱的应用程序就轻巧上线了呢,还不赶紧把生成的链接分享给小伙伴们点击一下。

至此,我们已经可以基本实现快速部署一个简单的 Flask 应用了,由于篇幅有限,还有部分 Zappa 的高级功能没有提及,以及如何使用 Zappa 部署 Django 应用或者一个更为庞大的项目(包含数据库等),希望感兴趣的小伙伴们能够多多尝试,我已经开始期待得搓搓手了

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/Yfg163FzIY4kZpeTKoU05w

如何过上痛苦而抑郁的生活

结合我个人的经历,有三个办法可以让人过上很痛苦的生活。

1

 止损线

我一直对一夜暴富充满了期待,为了这个目标,这些年干了不少事。
最重要的就是炒股。在炒股之前,我干了一件和很多人一样的事,就是去玩模拟炒股,不玩不知道,一玩发现自己是个股神,玩期货甚至差点财务自由了,如果不是虚拟筹码的话。
当场就坐不住了,然后投入到股市当中,迎来了第一次惨痛的教训。
很多年后,跟一个做私募的哥们聊了起来,他说炒股赚钱这事之所以难,不仅仅是因为这玩意跟写代码做医生一样有一定的技能,更重要的是因为这玩意其实是在跟自己斗争,面对一件事,每个人都蹦出一堆想法,最后某一个想法胜出,然后被执行。问题是绝大部分人总是选择那个容易的操作去做,不但选择容易的选项,还给自己找理由,让自己相信“容易的选项”才是更合理的。
“容易的选项”和“从众心理”在股市里是最危险的。
为啥你买它就跌,你卖它就涨?
一句话说,就是你和其他人的动作是一样的,你们拧成了一股大流,被集中收割了。

网上有个说法,叫“长期持有基金”,很多人就没明白,其实那个长期,是从一个周期开始到暴跌,比如这次暴跌完,就是一个周期开始,那时候开始买基金是最好的时候,等过一两年,涨起来再决定卖掉还是继续持有。

不过大部分人不是这样的,他们平时不关心这玩意,只有再涨了一段时间后,发现周围的人都赚钱了,他们才开始入场,然后在暴涨阶段大幅买入,其实暴涨阶段就是最后阶段了。然后就是暴跌,他们这次被绿的心灰意冷,不玩了,等到下次涨到快要崩的时候又来了,你说不收割这些人等啥?

如果你是长期持有的话,暴跌什么的对你根本没啥影响,比如这几天看着跌得猛,其实也才跌了20%多,要知道,去年明星基金都涨了一倍还多,你惨主要是因为入场太晚,你不是经过深思熟虑进来的,而是跟着大家涌进来的,所以非常危险。

这次暴跌对于新手很痛苦,对于老手们来说暴跌不是坏事,暴跌了才是下一个周期的开始,老手们都是等跌完了才建仓,新手才在山顶建仓,你们仔细体会下。
这么多年来这么多人同时有这样的想法,只能说不是偶然的,而是一种必然,对于大部分人来说,都倾向于做容易的选择。
而机构们都设有止损线,跌到一定程度自动清仓了,做到了“么得感情”,谁屠谁自然是一目了然 。
生活中到处都是这种情况。
面对新东西,绝大部分人的选择都是“等等再看”,其实初期入场难度是最低的;
面对便宜的股票和房产,绝大部分人又看不上,等到它涨得贵的不行再买,一买就成接盘侠。
碰上挑战忍不住想退缩,其实多年后回过头来,才能发现人生的关键点,都是那些挑战。
前段时间看到一个说法,说持有房产涨十倍的人非常多,持有股票涨十倍却非常少,主要原因是你平时没那闲工夫去查自己家房子值多少钱,而且把房子卖掉套现也比较麻烦,可能没地方住了。股票就不一样,随时可以查,随时可以卖,最后的结果是谁都拿不住。
所以说,人类的幸福并不相通,痛苦却是一样的。因为想法千奇百怪,到了落实阶段,绝大多数人选择了容易的选项。选择了容易,往往快乐是一时的,代价却是持续的。
这就好像那种游戏里,你选择了低难度,刷怪确实是容易了,但掉落经验也少,经验值一直上不去。到了后来级别也上不去,打不了更大的怪,级别更上不去,就彻底卡住了。
为啥我拿着虚拟筹码炒股像个股神,因为虚拟的世界里,没有“沉没成本”,做啥选择都不会痛苦,现实世界里,做任何决定都有代价,很多时候正确决定就在眼前,但是就是不敢去做。
所以第一个保持痛苦的秘诀就是一直做容易的选择,坚持一二十年,慢慢人生选择越来越少,也就越来越痛苦。
 

2

 周星驰

前段时间吴孟达去世后,周星驰和吴孟达的关系引发了一系列的讨论,不少人倾向于说他俩的关系正常,并不是外界传言的那样关系很差。
其实这玩意没啥可讨论的,了解周星驰的人都知道,周星驰在电影里嘻嘻哈哈,现实世界里孤僻到了极点,大家可以去看看香港电影圈对他的评价,不是说他不好,而是他对谁都很寡淡,几乎没有人情味。
当然了,这不是在否定周星驰,只是客观描述他那个人,如果你连这个都接受不了,说明你也不是真喜欢他,而是喜欢了一个你自己想象的壳。
而且可以看出来,大家最喜欢他的“无厘头”,其实他自己演了几年后演吐了,根本不想再碰那些东西,这也是为啥不少人说他的电影好像变了个风格似的,不如以前好看了,因为他自己并不喜欢那些东西,所以不想玩了,后期拍出来的东西跟之前完全不一样,一般的评价是“尽管都是烂片”。
这倒是跟小沈阳之前说的一件事比较类似,他说群众想看他表演一个“操着东北话贱兮兮的娘炮”,可是他自己实在是不想继续,他要做个演员,最好是表演艺术家,然后很快就不火了。而同样耍贱起家的岳云鹏却越混越爽,因为小岳岳并不介意一直贱下去,并且乐在其中。
这种人在生活中其实有很多,沉迷于自己的小世界,根本无法自拔,完全孤立于这个世界之外,跟谁都保持着距离。
我倒是不知道周星驰到底痛不痛苦,不过现实生活中这类人普遍过得都不咋地,反正我身边的这类人都谈不上过得多好。
而且“孤僻”这事是一种“下行循环”,你对别人把自己封闭起来,别人不了解你,会以为你讨厌对方,该说的话也没法说,关系自然都不会太深,周围没人,慢慢更封闭。
我前段时间看了一篇论文,分析人际关系对人类大脑的影响,说是跟朋友的亲密关系跟布洛芬有点像,因为人类从社交中得到的欢乐可以抑制痛觉受体,能起到止疼作用。
不仅如此,已经证实孤僻的人更容易得抑郁症,可能是负责奖励的区域长期不被激活,慢慢不起作用了。
关键不是想说这个事,人这辈子跟高考是不一样的,高考主要是靠你自己,分数这玩意基本是你脑子里装多少,就能倒出来多少,等到大学毕业,就会发现一个神奇的问题,没人跟你单打独斗了,往往是纵向和横向资源一起上,比如祖宗三代的资源集中在一代人身上,比如身边有高手提携,如果你这个时候还指望但凭自己的能力打出一片天地,不是说不可能,而是说太理想化。
你需要别人帮你,情绪和物质上的,比如你需要赏识你的领导提携,需要跟你关系好的朋友倾听,防止你自爆掉。
所以说,孤僻这事不仅不利于自己的身心健康,而且对职业生涯也有害无利,这类人承担的压力更大,获得的动力却更少。
当然了,这里并不是孤立无效社交,而是说每个人都应该有一两个时常联系的朋友,平时多唠嗑,互相排解,说不定对你生活有质的影响。
第二个保持痛苦而抑郁的生活的窍门就是保持孤僻,谁也别理,效果非常好。

3

 准备好了再开始

我们从小被灌输“准备好了再开始”。但是美国那边的精英教育中有个原则,叫“先做,再想”。
或者叫“实习生定律”,大家可以回想下,是不是感觉大学四年学的东西都不如实习几个月学到得多?当然了,这里不是否定大学教育,而是说实习期那种模式非常好。
而且实习期间直接让你上手干活,一边干一边学,学了直接使用。这一点对于码农们来说尤其明显,学得最快的就是大学刚毕业那三年,很多东西根本没准备,直接就拉上去。
公司和个人都是一样的,最明显的其实是马斯克,他搞的那个电动车就是一边干一边研究接下来怎么搞,大家可以看看那个初代车型,朴素的根本不像个正儿八经的汽车,下雨天还漏雨,但是他确实这么一路迭代过来了,他的那个电动车跟个哺乳动物似的,一直在进化。
事实上很多时候吧,如果充分认识到了困难,那很多事情根本没法搞,能直接吓退大部分人,甚至很多成功的创业者也表示,当初一腔热血开始搞,根本没意识到后来有那么多麻烦,如果一开始就知道那么艰难,就不会开始了。
大家还记得我之前给举过的例子吧,十年前工业界很不看好新能源车,因为电池贵的不行,造出来的车太贵,根本没法推广,那时候大家更看好氢能源。
事实上在接下来的十年间,随着各个主流电池厂商的不断努力,再加上电动车卖得多,大量科研经费被投入到电池应用上,电动车的价格在十年间降低了90%,现在越来越便宜,如今电动车成了主流,氢能源反倒是提的越来越少。
所以说吧,有啥想法可以先低成本地做起来,一点点迭代,一边做一边学,你不一定用最漂亮的方式解决碰到的问题,哪怕用最笨的方式解决了,也比没解决强。事前想得太多,很容易最后也没成行。 
我以前有一个黄埔系列的文章,里边也提到了这个逻辑,黄埔将星璀璨的那几届学生,并不是学校教得好,其实只上了七个月课,而且也没教啥,大家想想自己7个月能学会啥。
他们都是在后来的战争中成长了起来。这一点后来我国商界也很明显,学习最牛逼的去了美国,剩下的在中国市场化大潮中拼搏,挺过来的都是神。
以小见大,以大见小,逻辑都差不多,事情比知识重要,有事就先做事,一边做一边学,如果一直不开始,时间长了忘了自己一开始准备干啥了。

4

 尾声

今天不准备讲太多了,整体凝聚成三句话:
1、多做艰难的决定;
2、不要总是准备好了再开始;
3、避免孤独前进。
如果希望生活痛苦一些,就可以反着来,非常有效。
 
全文完,
转自微信公众号:九边”。
 

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/VM1DcUZ8qODgfq2K4T-i5A

台湾同胞的世纪大设想!北京修到台北的高铁,大陆早已干了十多年,只剩这一段了

◎智谷趋势(ID:zgtrend) |  S博士、逍道一、尘
一份大陆的官方文件,在台湾岛内已经被热烈讨论了一个月,火爆异常。
它,就是2月8日由国务院印发的《国家综合立体交通网规划》。
这份交通规划包含“6轴、7廊、8通道”,线网总规模将达到70万公里左右,但一部分台湾同胞挂念的就只有那200公里——京台铁路的平潭至台北段。
其实,京台高铁绝不像台湾节目里的那些个嘉宾所说的,只是设想,实际上大陆一边的工作已经进行了超过十年。
永远不要小瞧一条路、一座桥的力量。
对于台海通道的战略意义,铁路的发明者英国人说过的一句话可谓十分准确:铁路是一种可以强化国家存在的工具。
台湾同胞的世纪大设想!北京修到台北的高铁,大陆早已干了十多年,只剩这一段了
铁路的基本功能就是连接。
对于中国这样面积广阔的国家,对于台海当前的现实而言,铁路的价值无疑比交通本身更意味深远。
所以,不管怀着何种心情来看待这个规划,岛内只盯着这200公里也能理解。
S博士去过台湾3次,沿新北一路下到高雄,交流过的地区领导班子成员以及各类“委员”,没有一百也有八十。
岛内的山水人文自然是好的,其实连有些缺点也蛮可爱的,比如不少人那种“天然萌”的没见过世面的样子,即便拥有世界名校的学历,看问题的视野时常越不过阳明山。
所以,看他们的讨论,热闹归热闹,关心归关心,可惜至少弄错了几个基本事实:
第一,台海交通规划不是始于两会前的这份文件,而是更早,至少8年前;
第二,京台铁路不是要建,而是已经建好了一大半,只是剩200公里还没动工;
第三,从北京到台湾,可不是只有京台铁路这一条线而已。
第四,最早提出台海通道设想的其实是一位台湾人。
台湾同胞的世纪大设想!北京修到台北的高铁,大陆早已干了十多年,只剩这一段了
“京台高铁”修到哪了?
在中国的整体交通规划中,我台湾省一直就占有一席之地。这既是惯例,更是中国主权宣示的正常操作。
“京台高铁”在国家规划中,仅仅属于“6轴”中“京津冀-粤港澳”主轴的支线。
台湾同胞的世纪大设想!北京修到台北的高铁,大陆早已干了十多年,只剩这一段了
就中国整体而言,其经济意义远不如六个主轴,但是政治和社会意义突出。
台湾同胞的世纪大设想!北京修到台北的高铁,大陆早已干了十多年,只剩这一段了
事实上,在国家公布综合立体交通网规划的时候,京台高铁的大陆段已经接近完成。
2020年12月26日,耗资147亿的平潭海峡公铁两用跨海大桥通车。
这座大桥是福州至平潭铁路的最后一段,历时6年,建成后从福州市区到平潭的时间缩短到35分钟。
最重要的是,平潭显然不是这条铁路的终点,因为它已经预留了连接台湾的轨道。
所以,京台高铁绝不像台湾节目里的那些个嘉宾所说的,只是设想,实际上大陆一边的工作已经进行了超过十年。
1995年,英吉利海峡海底隧道通车。在实地考察了英吉利海底隧道之后,清华大学土木工程系教授吴之明萌生了“两个不同的国家和民族都能携手共建连接彼此的海峡隧道,为什么被台湾海峡阻隔的中国人不能精诚合作,在台湾海峡下面修建一条海底隧道”的设想。
于是,吴教授提交了一份报告《英吉利海峡隧道工程的经验教训和台湾海峡隧道的构想》,这也是改革开放后中国首次提出台海隧道的构想。
从那时起,建设台湾海峡隧道的构想就成了世人瞩目的焦点
1998年11月,台湾海峡通道工程学术研讨会在福建召开。跨越海峡通道的可行性研究从那时起就开始进入初步的探讨了。
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涵盖台湾的交通规划,是中国长期以来稳步推进的战略工程
一条京台高铁,其实主要就是台海跨海通道,突然在岛内引发的热度其实稍有点令人意外。
因为,这实在不是什么新鲜事。只要不是一味坐井观天,就知道这是大陆一以贯之的动作。
我们从公开渠道看到的资料显示,至少在十二五期间调整过的中国铁路网中长期规划图上,就已经能够看到图上清晰地标明了通往台北的铁路。
当时的时间是2008年。
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到2016年公布的十三五规划纲要中,京台高铁已经赫然在列。
现实中,铁路已经属于慢的了,领先的是公路。
“京台高速公路”的字样直接出现在“十二五规划”中。
2016年12月9日始,只要驾车经过北京南五环与104国道京岚线的交叉口,就能看到电子显示牌上巨大的“京台高速欢迎您”七个大字闪烁。
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京台高速北京段26.6公里建成通车,北京境内为双向8车道,设计时速120公里。
这条高速在国家道路编号为G3,也就是3号国道的意思。
4年后的2020年国庆节,京台高速公路福建长乐至平潭段正式通车,这是京台高速大陆部分的最后一段,比铁路提前了两个多月。
为什么公路没能像铁路带给岛内剧烈的心理震撼,其原因就在文章开头那句英国人的老话中——铁路是一个可以强化国家存在的工具。
对于一个国家而言,有形的、物质的连接比虚拟的网络连接更容易建立起超越空间的心理接近。
从这个意义上讲,京台高铁和广深港高铁、港珠澳大桥拥有相似的意义。
铁路的本质是连接。当然,它指的不只是铁轨这种有形的,还包括通勤的时间、流程、便利性等诸多无形的方面。
当年,为了确保欧洲联盟的成功,即使背上高额的债务也下定决心要建造英吉利海峡海底隧道。
1994年,当第一列欧洲之星通过海底隧道连接起了英国与法国,在欧洲人的内心,英国才真正不再是那个总是冷眼旁观游离在欧洲大陆之外的经济体。
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这项工程是对人类智慧的终极挑战
规划了十多年,台湾海峡跨海通道早晚是要建的。因为这是弥合两岸民族分裂几十年的需要,也是将台湾融入大陆经济圈的需要,其政治意义,历史意义都是中华文明五千年历史中最高等级的标志性工程。
但是,建这条跨越80海里(约130公里)的跨海通道绝非易事,放几年前都被说成是天方夜谭。
就以跨越平潭海峡的公铁两用桥为例,台海的风高浪急让这座16公里的桥用了超过6年建设。
台湾海峡的情况要比平潭海峡复杂、恶劣得多。就以最窄处平潭到新竹为例,距离大约130公里,是港珠澳大桥的两倍多,平均水深60米,而且风向、洋流复杂,如果动工,这将是世界上技术难度最大的工程。
中国已经建成了一些跨海隧道,比如国内最长的胶州湾隧道、第一条完全由国内专家设计的厦门翔安隧道,但是这两条海域段都只有4公里上下,和台海隧道相比就是小学生与博士生之间的差距。
台海隧道放在世界上也是难以想象的。
英吉利海峡海底隧道是目前海底段最长的,全长50.5公里,海底段37.9公里。
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(英吉利海峡海底隧道)
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(日本青函隧道)
还有位于日本津轻海峡,当今世界最长的连接本州与北海道两大本岛的青函隧道,全长也只有53.85公里,海底部分为23.3公里。
日本青函隧道1987年完工时,造价为36亿美元;英吉利海峡海底隧道1995年完工时总造价为95亿英镑,考虑货币购买力的水平,台海通道也是一个千亿的工程。
港珠澳大桥施工中有段长达5.6公里的海底隧道,也曾被称为人类迄今最复杂的工程,外国专家曾断言中国绝无可能完成。
然而,中国在海底隧道的施工硬是研发了一整套的新材料,新工艺、新设备、新技术来功攻克关。
比如说海底隧道,每节沉管重达7.5万吨,相当于一艘航空母舰的重量。如何克服气象、海流、淤泥、浮力的障碍,在46米深的海水中精准对接33节巨型沉管,并把误差保持在2.5厘米之内,做到滴水不漏?
全世界最大的起重船,单臂固定起吊12000吨;全世界最大的深水碎石整平装备,碎石基床铺设可以全部自动化控制;世界首创的深插钢圆筒快速筑岛技术,221天快速成岛……
如此艰巨的工程,恐怕也只有今天的中国有这个财力、智慧以及雄心去完成。
台湾同胞的世纪大设想!北京修到台北的高铁,大陆早已干了十多年,只剩这一段了
站在历史的高度上,台海陆路连接通道的意义怎么高估都不为过。
这条隧道将会跨越时间、心理、经济等各种因素的天堑,让大陆与台湾更紧密的联系在一起,有利于消除两地心理上的隔阂,增进普通人的联系和认同感。
事实上,作为中长期综合立体规划,时间安排中期到2035年,远期到本世纪中叶,并没有严格限定京台高铁要在2035年完成。
最后讲一个小秘密。
很多人想当然的认为,台海隧道的构想一定是海峡这边的有“基建狂魔”之称的大陆提出的。
但最早提出这个设想的偏偏就是一位台湾人,他的名字叫方晓阳。
上世纪,台湾文化人对大陆有一种浓浓的乡愁,它充分体现在余光中那首《乡愁》中:
乡愁是一湾浅浅的海峡,
我在这头,
大陆在那头。
方晓阳毕业于台湾之江大学,1947年在台湾大学任教。那年爆发了二二八事件。骨肉相残的悲剧让土木专业出身的方晓阳陷入思索:如何能愈合地理和历史的鸿沟在两岸中国人心理造成的巨大伤痕?
于是,1948年,方晓阳向台湾当局提出了一个石破天惊的设想——修建连通海峡两岸的通道。只是时局不稳,胎死腹中,方晓阳也远走美国。
70年后,台海通道终于再次浮出水面。
 

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/b7Z1Iz9ss5bNd8LdfVZk0Q

没有退路!中国又给自己定了一个“不可能完成的任务”

◎作者 | 林达理

煤炭时代成就了日不落帝国,油气时代造就了美国,低碳时代会出现新崛起的强国吗?

参透了历史的叙事主线,也许你就能明白中国加速推进碳中和的奥义。

 

2021年的两会,对中国未来影响最大的或许不是房地产调控,也不是重设GDP增长目标,而是 “碳中和”。

“碳排放力争于2030年前达到峰值,争取2060年前实现碳中和”,今年两会的政府工作报告,再次强调了这个时间表的重要性,这是中国做出一个划时代的承诺。

很少有人清楚这个deadline意味着什么。

发达国家基本在上世纪就达到了排放峰值,它们有50-80年时间完成碳中和目标。而中国给自己划定的过渡期仅仅30年,而且工业化、城镇化仍在途中,这意味着中国又给自己出了一个misson impossible。

回顾历史,过去四十年中,中国有好几次这样倒逼自己——1979年的改革开放,2001年加入世界贸易组织,还有现在的碳中和。

都是设定一个高目标,然后努力接近、达到甚至超出最终的设想。

碳中和普通人也许只看到了节能减排,但是这却是国家战略的重要一跃,中国抢的是新能源技术时代的战略先机。

这不是弯道超车,这是堂堂正正的直道超车。

大国博弈,要的就是这个气势。

没有退路!中国又给自己定了一个“不可能完成的任务”

新的世纪竞赛加速到来。

低碳时代即将引爆新一轮工业革命。

气候变化已经是全人类的生存危机,为了将温度上升幅度限制在1.5摄氏度以内,目前已经有超过120个国家、2/3的经济体加入碳中和的大转型中,主要经济体都承诺在2050年前后实现。

没有退路!中国又给自己定了一个“不可能完成的任务”

这个趋势正在重塑全球产业链,催生出更多的“绿色低碳”新兴技术、产业和商业模式,推动传统产业的生产流程和技术路线发生深刻变革。

发达国家煤炭消耗比例已经下降到30%-40%,美国低至20%,转型难度并不大。

中国呢?因富煤缺油少气的化石资源禀赋,煤炭消耗比例还在59%左右。

如果再花30-40年重复发达国家的能源转型老路,那时全球新一轮的产业布局、地缘政治重构和话语权分配已经结束,中国又慢人一步。

事实上,国人都知道中国是世界第一大能源消耗国,却可能不知道中国同时也是世界第一大新能源生产国。

这不仅是一次能源革命,更是一场重塑未来全球经济秩序的工业革命。而中国早已在为未来进行着准备。

没有退路!中国又给自己定了一个“不可能完成的任务”

从去年开始,双循环很热。其实,“低碳化”已深深嵌入双循环经济中。

在外循环中,高碳产业在全球贸易体系中会加快失去竞争优势。

大家很快就会看到,也许就在2021年,碳定价权博弈将会成为大国博弈的重要内容之一。

所谓碳定价,就是对二氧化碳的排放量设置一个价格,通过价格信号来引导生产、消费、投资向低碳转型,方式主要是碳税和碳排放交易。

目前各国的碳定价差别大,平均定价低。据 IMF 估算,全球平均碳价格仅为 2 美元 / 吨 。世行2020年的报告显示,全球碳价从低于1美元/吨二氧化碳当量到 119 美元 / 吨二氧化碳当量不等, 碳定价机制所覆盖区域的碳排放量中, 近一半定价低于10美元/吨。

没有退路!中国又给自己定了一个“不可能完成的任务”

已实施碳定价机制的碳价 来源:世界银行

中国试点的碳价大幅低于欧盟。为了保护欧洲企业的竞争力,欧盟为此提出了“碳边境调节机制”,简单来说就是要收“碳关税”,计划今年6月份宣布具体方案。

“碳关税”大棒高高举起,而且欧盟极大可能会先拿钢铁、水泥行业开刀。

中国的出口市场主要在欧美,钢铁、化工等高排放的制造业产品又占大头,碳壁垒 也许很快就会成为中国这个“世界工厂”面临的新壁垒。

碳定价对中国的产业要求激增,长期来看确实会保护生态环境,倒逼中国高碳产业加速调整,但却要以牺牲中国外贸的成本优势、限制现阶段的优势产业来实现。

大众汽车就要求中国钢铁企业提供的钢板要制定“可测量、可核查、可报告”的碳中和行动计划和路线图,如果中国钢铁企业拒绝,那就可能面临高额关税。

有多个研究测算,随着碳关税税率的增加,中国各产业的产值会不断下降。而且,当碳关税税率分别为30美元/吨和60美元/吨时,就业人数将分别下降1.22%和2.39%,越高对中国就业的影响越大。

如果中国的传统产业不尽早应对,会非常被动。

在内循环中,绿色低碳经济是中国经济的新引擎。

可再生能源不仅能让中国把能源安全牢牢掌握在自己手中。而且没有哪个国家比中国更有潜力成为世界绿色科技超级大国。

目前,中国的风电、光伏发电设备制造已形成完整产业链,制造规模和部分技术水平处于世界前列,相比于 2010 年,2019 年中国光伏发电成本降低了82%,陆上风电降低了39%。

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中国还是世界上最大的氢能生产国和消费国,生产了全球超过一半的电动汽车,生产了全球超过60%的动力电池。

清华大学与可持续发展研究院的《中国长期低碳发展战略与转型路径研究》预估,在今后30年,中国若要接近实现净零排放,需要低碳投资138万亿元。

高盛研究部预计,到2060年,中国的清洁能源基础设施投资规模将达到16万亿美元(约合人民币超100万亿),创造4000万个净新增工作岗位并推动经济增长。

百万亿级别的投资机会,意味着中国固有的经济体系会发生颠覆性变化,意味着绿色低碳有望成为动力源来畅通中国经济的双循环。

表面上看一切只是为了低碳环保,本质却是一个基于新能源的工业体系全面升级的新战场。

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与其被动迎接,不如主动出击,争夺筹码。这就是中国的策略。

工业体系全面升级的阶段性目标是什么?“打造一个基于零碳能源的新工业体系。”这也是远景科技集团CEO张雷在本次两会中提出的建议。

他认为,中国制造的产品不仅将因零碳新工业体系获得外循环的“绿色通行证”,绕开碳关税,而且还因去碳而成本更低,中国制造的优势将进一步凸显,中国将从“人口红利”转向“绿能红利”,成为全球零碳新工业的中心。

张雷还认为,工业体系去碳化带来的重构,提供了中国高端制造业“换道超车”的机会,在交通领域,中国的动力电池技术正在取代德国擅长的发动机技术;在发电领域,中国的智能风机正在取代美国擅长的燃汽轮机;在材料领域,中国崛起的合成生物技术将超越传统的化工技术。

这会是中国制造又一次腾飞的机会。

那么,中国哪个地方最有潜力率先建立起零碳新工业体系呢?

答案可能会超出很多人的想象,就是在之前热议的南北差距日益被拉大的北方地区。

 

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现在中国GDP前十的城市中,北方城市只剩下北京一座城市,拿南北前十的城市总量一一对比,南方城市GDP除京沪外,几乎都是相对应北方城市的2倍。北方经济模式以重工业为主,过度依赖资源,在过去长达9年的大宗商品熊市中抵抗力太低,产能过剩问题严重,工业利润遭到严重挤压。

而中国的风能资源高值区主要分布在 3 个地带:一是包括西北地区大部、华北北部、东北大部的北部风能资源丰富带;二是沿海风能资源丰富地带;三是青藏高原腹地。

在未来十年,可再生能源将首次成为中国增量能源需求的主力。而根据2019年中电联发布的《煤电机组灵活性运行政策研究》显示,三北地区的风电、太阳能发电装机分别占全国的72%、61%。

据远景CEO张雷称,三北地区的风电成本和青海等地的光伏成本已在0.2元/度以下,2023年成本更将降到0.1元/度。

在低碳经济的转轨上,三北地区无疑是赢在起跑线上了,历史从不会轻易放弃谁!

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围绕新能源重构工业体系,将会使中国广大北方、西部摘掉“高碳耗”帽子的同时,赢得后发制人的契机。

历史无数次证明,仅凭资源是无法实现一个地区经济的高科技、高质量、高效益发展的,反而容易陷入“资源诅咒”中。

工业体系的建设决定了一个地区乃至国家的历史和未来。在旧工业体系中,交通和资源一般象征着先进生产力。

比如在东南沿海地区,当中国深度参与国际分工时,海岸线和深水港口就是建成工业体系的无形之手。

比如在长江经济带,航道长,连接的腹地深,航运价值高,就带动起了沿岸的平原形成像“珍珠链”一样的工业集聚。

比如在内陆地区,铁路能连接到的城市,命运就会被彻底改写,如果还是资源型城市,历史上总有过高光时刻。

新中国的“工业摇篮”东北地区就是典型。

清末俄国在东北修了一条中东铁路,成功把这块当时仍是由柳条边墙“保育”的龙兴之地带入工业社会,由此奠定了东北工业体系的发展格局。

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仔细看地图,东北的工业城市基本都是沿着中东铁路呈现T型带状分布。

最戏剧的一幕因此出现,当初中东铁路故意绕开黑龙江经济中心齐齐哈尔20多公里,穿过小渔村哈尔滨,不通当时吉林的省会吉林,反而连接了长春,不去旅顺军港,而是选择大连成为最南。最终,齐齐哈尔被哈尔滨冲击,长春替代了吉林成为省会,大连成为东北亚举足轻重的大港。工业体系不带你玩,你就会被彻底抛弃。

后来还有一系列资源型城市的崛起,比如石油城市大庆,因煤而建的辽源、鹤岗。随着资源日渐枯竭,更多东北城市也陷入收缩中。

如今的东北,本身工业基础雄厚,但主要是以钢铁、机械、能源、汽车、造船等重工业为主的高耗能产业,在面对“碳中和”目标时,转型和减排压力有多大不言而喻。

但你再看看东北现在空守着一座宝山,想不痛心都难。

吉林省风电资源开发量位居全国前列,可开发规模超过 5000 万千瓦,即使在不考虑特高压外送的前提下,可再生能源完全可以满足本省用电需求。特别是西部地势开阔,年发电量超过3400小时,跟火电上网价持平甚至还可以更低。

据远景测算,吉林西部大部分地区利用远景的技术,风电度电成本已低于 0.2 元/kWh。

但吉林省目前还未有效搭建起可再生能源发电+储能的配套系统,风电资源开发量不足20%,加上当地缺煤,火电装机少,导致吉林省大工业平均电价一度达到 0.56 元/kWh,完全无法体现当地低成本的绿色电力优势。

企业用电成本高,形成高科技产业的集群效应困难重重。

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但吉林省也有把绿能资源转换为产业升级力量的典范,比如吉林白城。

2014年白城被国家列为新能源示范城市首批创建名单,截至2019年,白城共并网风电项目333.5万千瓦,并网太阳能光伏发电项目132.3万千瓦,生物质能装机规模9万千瓦。

2018年白城瞄准氢能,野心勃勃提出要打造“北方氢谷”,力争到2035年,白城风电装机2000万千瓦、光伏装机1500万千瓦,年生产氢气能力达百万吨级,产值近2000亿元,累计投资可达2000亿元,创造就业机会5万人以上,形成具有国际影响力的新能源与氢能区域产业集群。

没有技术、资金的涌入,这一切当然无从谈起。但如果没有破釜沉舟的决心,那么振兴东北最好的机会也将失去。绿色能源产业,可以成为地区振兴的“第一推动力”。

低成本绿色电力不仅是产业和科技的制高点,也是经济高质量发展的竞争力,将推动地方产业转型和新工业体系的建立。

不过,资源禀赋和历史积累并非竞争力的关键,简单建厂生产出几台新能源汽车、几块光伏组件,也不叫建成体系。

新工业体系和旧工业体系不变的是,必须要对地区经济发展有带动作用。而最大的变化是要基于碳中和的目标,对整个工业生产工艺、技术、产业布局作出一系列的调整,形成绿色能源科技的产业集群。

这是在新能源革命的基础上,围绕“零碳”技术作出的全局性、系统性调整,拼的是学习速度和绿色资源的高效开发,是用低碳化、数字化和智能化为手段实现产业升级。

以重工业为主的三北地区不能再错失零碳的发展先机了。

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三北地区还有一条产业快速升级的路径,那就是多引入高能耗企业。

只有创造出足够的需求,才能就地消纳发展绿色产业,实现工业振兴。

说到这里,肯定很多人要反对了,这不是污染转移吗。

别急,高能耗也可以是零排放。

先说说近来发生的比较奇葩的两件事。

  • 第一件事:

去年底,浙江义乌因为要落实十三五期间的节能指标,尤其是单位GDP能耗,于是向全城下达了“限电令”。

据财新报道,这一要求落入基层之后,迅速走向极端,直接导致了义乌三天“灭灯”,影响了居民生活和企业生产。

  • 第二件事:

内蒙古计划4月底前关停所有虚拟货币挖矿项目,因为挖矿实在耗能太大。所以这个事也被称为“电子矿难”。

即便碳中和在高层已经得到了高度重视,但基层往往理解不足,也缺乏相应的专业能力和技术手段,在能耗的考核指标下,只能用简单的行政手段减少高峰用电负荷,直接限电。

但中国发展还是大势,不能被能耗指标束缚了手脚。

今年的政府工作报告提出,十四五时期,单位国内生产总值能耗和二氧化碳排放分别降低13.5%、18%。这两项指标将作为约束性指标进行管理。

张雷认为,十四五期间要从考核“能耗”向考核“碳排放”过渡。进一步完善能耗双控制度,引入碳排放总量控制指标。现有的能耗考核方法不区分绿电和煤电,可再生资源丰富的地区没有动力打造先进的能源体系发展当地的产业。

那些绿电资源丰富的地区工业欠发达,往往把发出的绿电输送出去而不是本地消纳,绿色能源优势没有体现出来。鼓励这些地区加速开发绿电,可以吸引高能耗产业,构建零碳产业体系,实现绿色发展。

例如内蒙古的乌兰察布,陆上风电资源得天独厚,利用绿电交易和储能技术建立新能源体系,就能把绿电优势转化为产业优势。把绿电与发展结合得越好,发展的空间越大,如中国海上风电资源丰富的盐城打造的千亿级绿色装备制造业、白城利用丰富的风电资源大力发展绿色制氢,进而打造新工业体系。

欧盟环境署的“碳中和”指标中,也是以温室气体的排放量和排放强度作为衡量标准。中国的考核体系也应该有所改进。

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一场从煤碳和油气,化石能源撤资、投资可再生能源的运动已经在全球迅速壮大。

伦敦智库“碳追踪计划”公开报告称,随着电信、电力、交通运输和建筑这四大责任行业开始与化石燃料脱钩,转向更便宜的绿色能源,幕后的激烈斗争可能将导致化石燃料“约100万亿美元的资产面临‘碳搁浅’”。

美国作家杰里米·里夫金断言,碳泡沫是人类历史上最大的经济泡沫,化石燃料文明的崩溃,可能发生在2023到2030年之间。

这不是危言耸听。中国各行业都要从底层逻辑去重新理解碳中和转型带给中国工业体系的革命性挑战与机遇。

事情已在起变化。

两会前,工信部就表示中国钢铁冶炼能力要大幅压缩。而欧洲早已经开始布局用可再生能源制造的绿氢来冶炼钢铁。

这是新的一轮产业大洗牌,中国制造必须主动出击。

参考文献:
《碳关税与中国产业结构相关性研究》
《碳中和愿景为深度脱碳提速》
《碳定价机制发展现状与未来趋势 2020》
《碳关税对制造业全球价值链嵌入的影响研究——基于 WTO 改革背景》

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/CDGr4sYjnw6QVKXwbVUDJw