详解centos7+django+python3+mysql+阿里云部署项目全流程

下面我来详细讲解“详解centos7+django+python3+mysql+阿里云部署项目全流程”的完整攻略。

准备阶段

首先,我们需要准备一台阿里云服务器,并登录该服务器的终端。

安装Python3及pip3

由于该攻略中将使用Python3及其相关工具,所以需要在服务器中安装Python3及pip3。

yum install python3
yum install python3-pip

安装MySQL

在该攻略中,我们将采用MySQL作为数据库,因此需要在服务器中安装MySQL。

yum install mysql-server

安装完成后,我们需要启动MySQL服务,并进行一些额外配置。

systemctl start mysqld
mysql_secure_installation

配置防火墙

在安装完所需软件之后,需要对防火墙进行适当的配置,以允许在服务器中运行的应用程序能够正确地访问网络。

firewall-cmd --zone=public --add-port=80/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=8000/tcp --permanent
firewall-cmd --reload

部署项目

接下来,我们将对项目进行部署。在部署项目之前,我们需要在服务器上创建一个新的用户,以便于我们后续进行操作。

adduser username
passwd username
usermod -aG wheel username

安装virtualenv环境

在进行项目部署之前,我们需要在服务器中安装virtualenv环境,并且激活该环境。

pip3 install virtualenv
mkdir ~/project_folder
cd ~/project_folder
virtualenv myenv
source myenv/bin/activate

接下来,我们可以在虚拟环境中安装我们所需的Python包。

拉取项目代码

在搭建好开发环境并准备好相关依赖之后,我们需要将项目代码拉取到服务器上。

git clone https://github.com/myproject.git

安装项目依赖

项目代码拉取之后,我们需要在虚拟环境中安装项目所需的Python包。

cd myproject/
pip install -r requirements.txt

配置本地设置

在安装项目依赖之后,我们需要添加本地配置文件,指定数据库信息等。

vim ~/project_folder/myproject/settings/local.py

在添加完本地配置之后,需要将该配置文件添加到.gitignore文件中,以确保敏感信息不会被提交到Git仓库中。

执行Migrations

在配置好数据库信息之后,我们需要执行数据库迁移脚本。

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

启动应用程序

最后,我们需要使用Django内置的服务器,启动应用程序。

python manage.py runserver

在启动应用程序之后,我们可以使用浏览器访问应用程序,以确保应用程序能够正常工作。

示例1:应用程序的调试和优化

在部署应用程序之后,我们需要对其进行调试和优化,以确保其处理效率和稳定性。

日志记录

在进行调试和优化之前,我们需要对应用程序中的代码进行适当的调整,以确保所有重要操作都能够被记录在日志中。

可以使用Django内置的logging模块进行日志记录,关于如何使用logging模块可以参考Django官方文档

性能优化

在应用程序的运行过程中,我们需要对其进行性能优化,以确保其处理效率和用户体验。

常见的性能优化方法包括:

  • 缓存页面
  • 压缩和合并静态文件
  • 使用CDN
  • 使用异步任务队列

可以参考Django官方文档中的相关内容,对应用程序进行性能优化。

示例2:自动化部署

为了提高开发和维护效率,我们可以使用自动化工具对应用程序进行部署。

自动化部署流程如下:

  1. 编写自动化脚本:编写自动化脚本,包含从Git仓库中拉取代码、执行Migrations、启动应用程序等操作。
  2. 安装自动化工具:安装常见的自动化工具,例如Ansible、Fabric等。
  3. 执行自动化脚本:使用自动化工具,执行自动化脚本进行应用程序的部署。

自动化部署可以大大提高部署效率和稳定性,减少手动操作的出错风险。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:详解centos7+django+python3+mysql+阿里云部署项目全流程 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月14日
下一篇 2023年5月14日

相关文章

  • Python3安装tensorflow及配置过程

    Python3安装TensorFlow及配置过程 本攻略将介绍如何在Python3中安装TensorFlow,并提供一些常见问题的解决方案。 1. 安装Python3 首先,我们需要安装Python3。可以从Python官网下载适合自己操作系统的版本:https://www.python.org/downloads/ 安装完成后,打开命令行窗口,输入以下命令…

    python 2023年5月14日
    00
  • tensorflow模型的save与restore,及checkpoint中读取变量方式

    TensorFlow是一个强大的机器学习框架,它提供了许多工具和API来构建、训练和部署机器学习模型。在TensorFlow中,我们可以使用save和restore函数来保存和加载模型,以及使用checkpoint来保存和恢复变量。 保存和加载模型 保存模型 在TensorFlow中,我们可以使用save函数将模型保存到磁盘上。以下是一个保存模型的示例: i…

    python 2023年5月14日
    00
  • python中的随机数 Random介绍

    当处理与概率和统计相关的问题时,很常见需要使用随机数。Python的标准库中有一个名为“random”的模块,它提供了许多生成随机数的方法。在这里,我们将介绍如何在Python中使用随机数,以及这些方法的一些示例用法。 1. 生成随机浮点数 使用random模块中的uniform方法,可以生成一个指定范围内的随机小数。uniform方法接收两个参数:随机数的…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python 实现将大图切片成小图,将小图组合成大图的例子

    我将为您提供Python实现将大图切片成小图,将小图组合成大图的完整攻略。 1. 切片大图 1.1 导入相关库 首先我们需要导入相关库,这里我们需要用到PIL库,PIL(Python Imaging Library)是Python下最常用的图像处理库之一,可以帮助我们完成图像的读取、处理、保存等操作。 from PIL import Image 1.2 读取…

    python 2023年5月13日
    00
  • 详解Python AdaBoost算法的实现

    题目:详解Python AdaBoost算法的实现 什么是AdaBoost算法? AdaBoost算法是一种利用加法模型(Additive Model)与前向分步算法(Forward Stagewise Algorithm)实现分类和回归任务的有力算法。AdaBoost中的“Ada”代表“Adaptive”,意思是“自适应”。AdaBoost在功能和设计上与…

    python 2023年5月14日
    00
  • 解决usageerror: line magic function “%%time” not found问题

    在Jupyter Notebook中,可以使用“%%time”魔法命令来测量代码块的执行时间。但是,有时会出现“usageerror: line magic function “%%time” not found”错误,这通常是由于未正确导入IPython库导致的。以下是解决“usageerror: line magic function “%%time” …

    python 2023年5月14日
    00
  • python 借助numpy保存数据为csv格式的实现方法

    当我们需要将数据保存为CSV格式时,可以使用Python中的NumPy库。CSV是一种常见的文件格式,用于存储表格数据。本文将详细讲解“Python借助NumPy保存数据为CSV格式的实现方法”,包括使用步骤和示例。 步骤 使用NumPy保存数据为CSV的步骤如下: 导入NumPy库 创建一个NumPy数组。 使用numpy.savetxt()函数将数组保存…

    python 2023年5月14日
    00
  • NumPy索引与切片的用法示例总结

    当我们使用NumPy库进行数组操作时,经常需要使用索引和切片来访问数组中的元素。下面是“NumPy索引与切片的用法示例总结”的完整攻略,包括步骤和示例。 步骤 使用NumPy索引和切片的步骤如下: 导入NumPy库。 创建一个数组。 使用索引和切片问数组中的元素。 下面我们将详细讲解这些步骤。 示例1:使用索引和切片访问一维数组 在个示例中,我们将演示如何使…

    python 2023年5月14日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部