wesgi

wesgi implementa un procesador ESI como middeware WSGI & nbsp;. Está dirigido principalmente a los entornos de desarrollo para simular la ESI Procesador producción.
Las especificaciones y documentos relevantes son:
- Http://www.w3.org/TR/esi-lang
- Http://www.akamai.com/dl/technical_publications/esi_faq.pdf
Lo completo
Esta aplicación actualmente sólo implementa .
Rendimiento
Siendo realistas, bajo estándar de Python, middleware WSGI es sincrónico. Para un procesador ESI para llegar a niveles muy altos de rendimiento, es probable que sea necesario para que sea asíncrono. Eso probablemente pone un límite superior en el perfomance de este middleware.
Sin embargo, dependiendo de la situación, puede ser suficiente performant.
Uso:
& Nbsp; >>> from MiddleWare importación wesgi
& Nbsp; >>> from wsgiref.simple_server demo_app importación
Para usarlo en el mismo de la configuración predeterminada de un servidor de desarrollo:
& Nbsp; >>> aplicación = MiddleWare (demo_app)
Para simular un entorno Akamai Producción:
& Nbsp; >>> aplicación = MiddleWare (demo_app, la política = 'akamai')
Para simular un entorno de producción con Akamai "redirección persecución" encendido:
& Nbsp; >>> from AkamaiPolicy importación wesgi
& Nbsp; >>> política = AkamaiPolicy ()
& Nbsp; >>> policy.chase_redirect = True
& Nbsp; >>> aplicación = MiddleWare (demo_app, la política de la política =)
Si desea utilizarlo para un servidor de producción, es aconsejable activar el modo debug off:
& Nbsp; >>> app = middleware (demo_app, debug = false)

¿Qué es la nueva en esta versión:

• Características :
• Añadir wesgi.filter_app_factory que puede ser utilizado por la pasta para configurar wesgi como un filter_app_factory.
• Una opción max_object_size para wesgi.LRUCache para limitar el tamaño máximo de los objetos almacenados.
• Mayor refactorización utilizar httplib2 como backend para obtener ESI incluye. Esto trae consigo HTTP Caching.
• Una aplicación basada en la memoria de la caché de algoritmo LRU en wesgi.LRUCache.
• Manejar comentarios ESI.
• Corrección de errores:
• Fix bug donde la expresión regular para encontrar src:. Incluye podría tardar mucho tiempo
• Suspiro. Añadir MANIFEST.in lo que los archivos necesarios terminan en el archivo comprimido.

¿Qué hay de nuevo en la versión 0.8:

• Una opción max_object_size para wesgi.LRUCache para limitar el tamaño máximo de los objetos almacenados.

Requisitos

• Python