前言
最近在捣鼓如何使用阿里云服务器搭建一个简单的基于Flask框架的后端接口，刚开始为了图方便，就直接买了一个Windows Server 2008系统服务器，这也埋下了不小的坑。
服务买下来后，会给你一个公网IP和内网IP，由于是第一次学习搭建后端接口，对于如何正确使用阿里云服务器，来处理好公网IP和内网IP之间的关系埋下了不小的坑，真是对应的一句话：技术的成长往往是一步一个坑。
下面简单说一下搭建Flask服务器端遇到的问题：
首先，Flask自带了一个服务器，直接使用很方便，不过这个服务器的性能太低，但是对于调试和学习还是绰绰有余。刚开始把代码放到阿里云服务器上，并跑通后，测试接口时公网IP无法访问，那时我以为是Flask自带服务器的问题，即因为Flask自带服务器原因导致无法使用公网IP访问。
那么，问题出现了，就要寻找解决办法吧，网上查找资料给出参照意见：使用nginx +gunicorn来部署Flask相关服务，可以避免公网IP无法访问问题。然后，我就去找资料，安装gunicorn，结果运行测试时一直报错，最后发现gunicorn不支持Windows系统，这也太坑了，早知道我当时买服务器时就不该图方便，直接买一个基于Linux的系统了。
现在，新的问题又来了，既然不能使用nginx +gunicorn来部署Flask相关服务，那就要使用其它方式来解决吧，网上资料参照结果：使用tornado。好，那么我又来查看学习tornado部署应用开发文档，按照开发文档部署完毕后，在服务器上跑通后，发现依旧不能使用公网IP进行接口访问和测试。
到了这里，就让我反思，这个难道真是Flask部署应用服务器问题吗？后来，就在网上找到了一篇关于阿里云公网IP无法访问问题的文章，发现这个需要自己去阿里云官网上去配置设置。
即以上遇到的问题，压根就不是Flask部署服务器问题，是自己没有搞清楚阿里云服务器如何使用的问题......
附：
1 准备工作
导入Flask及相关扩展：
pip install flask
pip install flask-pymongo
pip install tornado（此处可选可不选。如果不选择，直接使用Flask自带的服务器部署即可；如果选择，可以使用tornado部署）
MongoDB数据库绑定服务ip地址设置（PS：如果不进行下述设置，默认ip为本机127.0.0.1地址）：
打开CMD，进入MongoDB安装的bin文件夹下，例如我的安装目录为：C:\Program Files\MongoDB\Server\3.2\bin
然后在CMD中输入mongod.exe --bind_ip yourIPadress
其中参数--bind_ip意思：绑定服务IP，若绑定127.0.0.1，则只能本机访问，不指定默认本地所有IP。（注意：其中yourIPadress填写自己搭建服务器的内网ip地址）
具体如下图：
开启Flask自带的服务器，一般使用app.run()，其中一般使用如下三个参数：host(指定ip地址，如果不填写，默认为127.0.0.1)、port(指定使用的端口，如果不指定，默认为5000端口)、debug(开启调试模式，默认值为Flase，即不开启调试模式，如要开启则可以设置为True)。
如果在服务器上搭建Flask接口相关服务，设置其中host=’0.0.0.0’表示在公网ip下的同一个局域网段所有ip都可以访问这个服务，如果把host指定为其中一个内网ip地址，则这个局域网下所有用户可以通过访问这个指定的ip地址访问Flask服务。
后面介绍可以略微看看，也相当于是了解一下nginx +gunicorn以及tornado的基本概念。也可以忽略，直接查看
使用nginx +gunicorn来部署Flask相关服务，即不使用Flask自带的服务器。
看到上面的部署方式，作为初学者，不免会有新的疑问，什么是nginx和gunicorn呢？
我自己也是新接触的，查看了一下网上资料，大概了解了一下。
什么是nginx呢？
摘抄自百度百科（https://baike.baidu.com/item/nginx/3817705?fr=aladdin）的一段解释：Nginx是一款轻量级的Web服务器/反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器，并在一个BSD-like 协议下发行。其特点是占有内存少，并发能力强，事实上nginx的并发能力确实在同类型的网页服务器中表现较好，中国大陆使用nginx网站用户有：百度、京东、新浪、网易、腾讯、淘宝等。
什么是gunicorn呢？
摘抄自网上一遍文章（http://www.pythontip.com/blog/post/5155/）一段解释：Gunicorn“绿色独角兽”是一个被广泛使用的高性能的Python WSGI UNIX HTTP服务器，移植自Ruby的独角兽（Unicorn ）项目,使用pre-fork worker模式，具有使用非常简单，轻量级的资源消耗，以及高性能等特点。
Gunicorn 服务器作为wsgi app的容器，能够与各种Web框架兼容（flask，django等）,得益于gevent等技术，使用Gunicorn能够在基本不改变wsgi app代码的前提下，大幅度提高wsgi app的性能。
看到上面的解决办法，试着搭建安装，发现gunicorn不支持Windows系统，坑啊，早知道这样就买一个Linux服务器。
使用gunicorn报错信息：
然而我的服务器依旧是Windows版本，Flask服务器环境还是要搭建，那么得采用什么方案呢？
此处推荐采用tornado。
那么什么是tornado呢？
摘抄至网上一篇文章（http://www.tornadoweb.cn/）介绍：Tornado是FriendFeed使用的可扩展的非阻塞式 web 服务器及其相关工具的开源版本。这个 Web 框架看起来有些像web.py或者Google 的 webapp，不过为了能有效利用非阻塞式服务器环境，这个 Web 框架还包含了一些相关的有用工具 和优化。
Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架（包括大多数 Python 的框架）有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。得利于其 非阻塞的方式和对epoll的运用，Tornado 每秒可以处理数以千计的连接，这意味着对于实时 Web 服务来说，Tornado 是一个理想的 Web 框架。我们开发这个 Web 服务器的主要目的就是为了处理 FriendFeed 的实时功能 ——在 FriendFeed 的应用里每一个活动用户都会保持着一个服务器连接。（关于如何扩容 服务器，以处理数以千计的客户端的连接的问题，请参阅C10K problem。）
至于具体怎么运用，可以查看上面文章介绍，也可以参见下文的具体使用代码。
2 具体实现
看到下面具体实现代码，会让大家感叹，Python的确是一个优美的语言，Flask框架也的确是对应小而又轻量级的框架美称呀。使用MongoDB数据库，操作数据库也变得极为简单。
在看下面代码之前，需要简单说一下REST的基本思想原理，也相当于是我自己进一步加深印象吧。下面解释应用自阮一峰博客的一个评论，我感觉这样描述的很在理。
REST四个基本原则：
1.使用HTTP动词：GET POST PUT DELETE；
2.无状态连接，服务器端不应保存过多上下文状态，即每个请求都是独立的；
3.为每个资源设置URI；
4.通过XML JSON进行数据传递；
实现上述原则的架构即可称为RESTFul架构。
1.互联网环境下，任何应用的架构和API可以被快速理解；
2.分布式环境下，任何请求都可以被发送到任意服务器；
3.异构环境下，任何资源的访问和使用方式都统一；
看到上面介绍，既然说了REST方式使用HTTP动词GET POST PUT DELETE来实现相关操作。
那么下面代码就简单实现一下这四个动词的具体操作功能。
GET：实现从服务器后台获取数据功能，例如登陆接口功能实现；
POST：实现向服务器后台提交数据功能，例如注册接口功能实现；
PUT：实现修改服务器后台已有数据功能；
DELETE：实现删除服务器后台已有数据功能。
看完上面介绍，下面就请看代码：
如果不使用tornado，直接使用下面一个mongo.py文件中代码即可实现本文标题所述功能：
看完上面代码，点击运行，即可实现相关接口功能了。既然是接口，GET方式还好说，如果是POST方式，使用浏览器就不那么好操作了，此时我们需要使用一款接口测试软件，在这里我推荐使用Postman（PS：Postman百度经验介绍，Postman官网下载链接, 附加百度云盘WIN64位下载链接：https://pan.baidu.com/s/12t09OMcrezgNY3_JfYFx8g 密码：z1vk）,如果有同学使用基于Linux相关系统，推荐使用CURL来实现。
下面就正式开始使用Postman测试Get、Post、Put和Delete方式接口：
Get方式，选中下图中下拉框GET方式，直接输入URL，然后点击Send蓝色按钮即可得到请求数据。
Post方式，选中下拉框中Post方式，这里由于要发送数据，需要稍微设置一下。
首先，在下图中Headers中要选择Content-Type的数据方式，这里我选择的是json格式：
然后，点开下图中Body，选择raw，添加要存入的json格式数据，如下：
最后，点击Send按钮，在最下面出现相关提示信息后，即可查看Post请求结果。
Put方式操作和Get方式雷同，不同的是需要选中操作方式为Put，具体如下图：
Delete方式和Put请求几乎一样，不同的是一个执行修改操作，一个执行删除操作而已，具体如下图：
基本操作就这样，看完上面代码，发现使用FLask+MongoDB写后端接口是不是特别简单？
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