Elastic Beanstalk simplifies this process by managing the Amazon SQS queue and running a daemon process on each instance that reads from the queue for you. When the daemon pulls an item from the queue, it sends an HTTP POST request locally to http://localhost/ with the contents of the queue message in the body. All that your application needs to do is perform the long-running task in response to the POST. You can configure the daemon to post to a different path, use a MIME type other than application/JSON, connect to an existing queue, or customize connections, timeouts, and retries.

import logging
logging.basicConfig(filename='log.txt', format=logging.BASIC_FORMAT)
logging.error('OH NO!')
try:
raise Exception('Foo')
except:
logging.exception("Oops:")

Cycle de vie des messages Amazon SQS

Les messages stockés dans Amazon SQS ont un cycle de vie facile à gérer, mais qui garantit le traitement de tous les messages.

Un système qui doit envoyer un message sélectionne une file d'attente Amazon SQS et utilise SendMessage pour lui envoyer un nouveau message.
Un autre système traitant des messages doit traiter plus de messages : il appelle donc ReceiveMessage, et ce message est renvoyé.
Dès lors qu'un message est renvoyé par ReceiveMessage, il ne sera pas renvoyé par une autre demande ReceiveMessage avant que le délai de visibilité ne soit expiré. Ainsi, plusieurs destinataires peuvent traiter le même message simultanément.
Si le système de traitement des messages termine avec succès le traitement de ce message, il appelle DeleteMessage, ce qui supprime le message de la file d'attente pour que personne d'autre ne le traite. Si ce système ne réussit pas à traiter le message, il sera alors lu par un autre appel ReceiveMessage dès que le délai de visibilité sera expiré.
Si vous avez associé une file d'attente de lettre morte à une file d'attente source, les messages seront déplacés vers la file d'attente de lettre morte lorsque le nombre de tentatives d'envoi que vous avez défini aura été atteint.

Running Bottle with a different server

As said above, the standard server is perfectly suitable for development, personal use or a small group of people only using your application based on Bottle. For larger tasks, the standard server may become a bottleneck, as it is single-threaded, thus it can only serve one request at a time.

But Bottle has already various adapters to multi-threaded servers on board, which perform better on higher load. Bottle supports Cherrypy, Fapws3, Flup and Paste.

If you want to run for example Bottle with the Paste server, use the following code:

from bottle import PasteServer
...
run(server=PasteServer)

This works exactly the same way with FlupServer, CherryPyServer and FapwsServer.