Django 调用外部 Python 程序的完整指南（附项目实战与调试技巧）

作者：FeiLink
本文部分内容由 AI 辅助生成，并经人工整理与验证，仅供参考学习，欢迎指出错误与不足之处。

目录

文章目录

一、为什么 Django 需要调用外部 Python 程序

Django 是 Web 框架，但它经常需要与外部脚本互动，例如：

  • 启动某个独立运行的监控脚本
  • 执行训练模型、特征提取脚本
  • 启动 CPU / 内存压力脚本
  • 调用分析脚本并返回结果
  • 运行系统层面的 Python 工具

你的 AIOps 场景就是典型需求：
点击前端按钮 → 启动 CPU 压力脚本 → 持续采集数据

二、三种常见的调用方式

方式 1：直接 import 调用（轻量级）

写一个外部脚本：

# scripts/calc.py
def calc():
return 1 + 1

Django 中调用：

from scripts.calc import calc
def index(request):
result = calc()
return HttpResponse(result)

这种方式最简单，但缺点也明显：
不能用于启动长期运行的脚本（比如你的压力脚本），因为会阻塞 Django。

方式 2：subprocess 启动外部进程（最常用）

适用于：

  • CPU 压力脚本
  • 特征提取脚本
  • 数据处理脚本
  • 长时间运行程序

示例：

import subprocess
def run_script():
subprocess.Popen(["python", "scripts/load_cpu.py"])

它会启动一个完全独立的 Python 进程，不会阻塞 Django。

方式 3：Django 异步任务（高级版）

使用 Celery、Django-Q、Huey 等任务队列：

  • 任务会进入队列，不阻塞网页
  • 可以查看任务运行状态
  • 可以重试、监控

大型公司一般采用这种方式。但对入门来说略复杂。

三、完整项目实战：用 Django 按钮启动 CPU 负载脚本

假设你想用 Django 前端按钮启动下面这个脚本负载 CPU：

# scripts/cpu_stress.py
import time
def stress():
while True:
x = 0
for i in range(10_000_000):
x += i  # 消耗 CPU
time.sleep(0.1)

不要让 Django import 运行，而是让它跑在独立进程：

Step 1：将脚本放入项目目录

project/
  scripts/
      cpu_stress.py
  app/
      views.py

Step 2：创建启动脚本的 view

# app/views.py
import subprocess
from django.http import JsonResponse
import os, sys
PROCESS = None
def start_stress(request):
global PROCESS
if PROCESS and PROCESS.poll() is None:
return JsonResponse({"msg": "已在运行中"})
script = os.path.join(os.getcwd(), "scripts", "cpu_stress.py")
PROCESS = subprocess.Popen([sys.executable, script])
return JsonResponse({"msg": "启动成功"})
def stop_stress(request):
global PROCESS
if PROCESS:
PROCESS.terminate()
PROCESS = None
return JsonResponse({"msg": "已停止"})
return JsonResponse({"msg": "没有正在运行的任务"})

Step 3：前端按钮示例

<button onclick="fetch('/start_stress').then(r=>r.json()).then(alert)">启动负载</button>
<button onclick="fetch('/stop_stress').then(r=>r.json()).then(alert)">停止负载</button>

前端只需发起请求，Django 随即启动或终止压力脚本。

四、常见错误示例与调试技巧

错误 1：使用 import 直接运行死循环

错误写法：

from scripts.cpu_stress import stress
def start(request):
stress()  # ❌ 会把 Django 线程卡死

原因：
压力脚本死循环 → Django 视图无法返回 → 网站挂掉。

错误 2：subprocess 没写绝对路径

错误写法：

subprocess.Popen(["python", "cpu_stress.py"])  # ❌ 找不到脚本

正确写法：

script = os.path.join(os.getcwd(), "scripts", "cpu_stress.py")
subprocess.Popen([sys.executable, script])

错误 3：Windows 进程无法 terminate

在 Windows 上，某些子进程会继续挂着，可以改为：

PROCESS.kill()

调试技巧：查看子进程是否启动

Linux / WSL：

ps aux | grep cpu_stress

Windows：

tasklist | findstr python

这类调试技巧在 AIOps 项目中非常常用。

五、生产环境高级技巧

1. 使用日志记录子进程输出

subprocess.Popen(
    [sys.executable, script],
    stdout=open("out.log", "w"),
    stderr=open("err.log", "w")
)

方便你排查模型脚本/压力脚本的问题。

2. 给脚本加锁，避免重复启动

if PROCESS and PROCESS.poll() is None:
# 已经在运行中

防止用户疯狂点击按钮导致重复启动多个压力脚本。

3. 使用 Redis / 数据库存储子进程 PID

生产环境推荐：

  • Django View 启动脚本
  • 保存 PID 到 Redis
  • 前端通过 PID 判断脚本是否在运行

4. 避免 SQLite 作为生产数据库

你的前端压力脚本会导致 SQLite 锁表问题。
生产中建议使用：

  • PostgreSQL（最常用）
  • MySQL / MariaDB

SQLite 不适合频繁写入+多进程并发。

六、背后原理与机制拓展

Django 本身不能跑长任务

Django 是典型的：

  • 同步请求 → 同步响应
  • 一个请求不能占用长时间

所以它天生不适合：

  • 死循环脚本
  • 深度学习训练任务
  • CPU 压力测试脚本
  • 视频特征提取任务

这类任务应该由：

  • subprocess
  • Celery
  • 后台 Worker

来完成。

为什么 subprocess 是最常用方案？

因为：

  • 独立进程，不影响 Django 主进程
  • 可以 kill / terminate
  • 支持长时间运行
  • 支持日志
  • 支持参数传递
  • Windows / Linux 都能跑

它是 AIOps 平台后台运行脚本的最基础工具。

总结

文章介绍了 Django 调用外部 Python 脚本的三种方法，并通过完整的项目案例展示如何用 Django 前端按钮启动与停止 CPU 压力脚本，同时补充了常见错误、调试技巧、高级实践和背后原理。