このチュートリアルでは、GitHub でホストされている Django Web アプリケーション を、Bitnami を使用して AWS Lightsail インスタンス にデプロイする手順を説明します。ジャンゴスタック。 Bitnami は、Django、Web サーバー (Nginx または Apache)、データベース (PostgreSQL または MySQL) を含む、事前に構成された本番環境に対応した環境を提供することで、デプロイメントを簡素化します。
このチュートリアルが終わるまでに、GitHub の Django プロジェクトを最小限の構成で AWS Lightsail 上で稼働できるようになります。
Django のデプロイに AWS Lightsail を選択する理由?
AWS Lightsail は、使いやすく手頃な価格のクラウド サービスで、Django アプリのホストに最適です。静的 IP、事前構成されたスタック、予測可能な価格などのシンプルな管理機能を備えた仮想プライベート サーバー (インスタンス) を提供します。これが Django にとって最適な選択肢である理由は次のとおりです:
- 手頃な価格: 予測可能な価格設定による低初期費用。
- 簡素化されたセットアップ: 迅速な導入のための使いやすいインターフェイス。
- スケーラビリティ: 小規模から中規模のアプリに適した拡張性を備えています。
- 事前構成されたスタック: Django を含む簡素化された環境セットアップ。
ステップバイステップガイド
1.
Bitnami Django スタックを使用して Lightsail インスタンスを作成します
AWS Lightsail にログインします:
- Amazon Lightsail コンソールに移動します。
新しいインスタンスを作成します:
- Lightsail ダッシュボードで
- インスタンスの作成 をクリックします。
- アプリケーション で、Bitnami スタック オプションから Django を選択します。
- レイテンシを短縮するには、ターゲット視聴者に最も近い
- リージョンを選択します。 インスタンス プランを選択します。月額 5 ドルのプランは、小規模な Django アプリケーションに適しています。
- インスタンスに名前を付けます (例: django-app-bitnami)。
- インスタンスに接続するには、既存の
- SSH キーをダウンロードするか使用します。
- インスタンスの作成 をクリックして、Django インスタンスを起動します。
2.
Lightsail インスタンスにアクセスします
Lightsail インスタンスが実行されたら、SSH で接続する必要があります。
静的 IP を取得します:
- Lightsail コンソールの ネットワーク タブに移動します。
- 静的 IP を Lightsail インスタンスに割り当てて接続します。この静的 IP は、Django アプリケーションにアクセスするために使用されます。
インスタンスに SSH 接続します:
- 接続 をクリックするか、ターミナル コマンドを使用して、Lightsail コンソールから直接 SSH 接続できます。
ssh -i /path/to/your/ssh-key.pem bitnami@<your_instance_ip> </your_instance_ip>
3. GitHub から Django プロジェクトのクローンを作成します
Lightsail インスタンスに接続したので、GitHub から Django プロジェクトのクローンを作成できます。
Git をインストールします:
まず、Git が Lightsail インスタンスにインストールされていることを確認します。
sudo apt update sudo apt install git
GitHub リポジトリのクローンを作成します:
次に、プロジェクトを保存するディレクトリ (/home/bitnami/ など) に移動し、リポジトリのクローンを作成します。
cd /home/bitnami git clone https://github.com/yourusername/your-django-app.git
https://github.com/yourusername/your-django-app.git を GitHub リポジトリの実際の URL に置き換えます。
4. Django 設定を構成する
Django プロジェクトのクローンを作成したら、本番環境で動作するように settings.py ファイルを構成する必要があります。
Django アプリケーションにアクセスします:
- プロジェクト ディレクトリに移動します。 Bitnami はデフォルトで Django を /opt/bitnami/apps/django/django-project/ にインストールしますが、アプリは GitHub から複製したフォルダーにあります。
cd /home/bitnami/your-django-app
settings.py ファイルを編集します:
nano や vi などのテキスト エディターを使用して settings.py を変更します。
sudo nano your-django-app/yourproject/settings.py
次の設定を変更します:
- ALLOWED_HOSTS: Lightsail の静的 IP またはドメイン (ある場合) を ALLOWED_HOSTS リストに追加します。
ALLOWED_HOSTS = ['<your_instance_ip>', 'yourdomain.com'] </your_instance_ip>
- データベース構成: Bitnami スタックはデフォルトで PostgreSQL を使用するため、PostgreSQL を使用している場合はデフォルトのデータベース構成を使用します。
DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql_psycopg2', 'NAME': 'bitnami_django', 'USER': 'bn_django', 'PASSWORD': 'yourpassword', 'HOST': 'localhost', 'PORT': '5432', } }
- 静的ファイルの構成: 次の静的ファイルの設定が正しいことを確認してください。
STATIC_URL = '/static/' STATIC_ROOT = '/home/bitnami/your-django-app/static'
5. 移行を実行し、静的ファイルを収集します
設定を構成した後、移行を実行し、静的ファイルを収集します。
Django 移行の実行:
データベース移行を適用します:
sudo python3 manage.py migrate
静的ファイルの収集:
次のコマンドを実行して、すべての静的ファイルを中央の場所に収集します。
ssh -i /path/to/your/ssh-key.pem bitnami@<your_instance_ip> </your_instance_ip>
6. ブラウザでアプリケーションにアクセスします
上記のセットアップが完了すると、Lightsail インスタンスの静的 IP を介して Django アプリケーションにアクセスできるようになります。
- ブラウザを開いて、Lightsail インスタンスの静的 IP を入力します。
sudo apt update sudo apt install git
コードがすでにデプロイされている場合は、Django のようこそページまたはアプリケーションが表示されるはずです。
My Simple ToDo リスト アプリで試してみる
Simple To-Do List Django アプリ のクローンを作成し、次の手順に従って AWS Lightsail にデプロイします。
結論
Bitnami Django スタック を使用して、GitHub から AWS Lightsail に Django アプリケーションをデプロイできました。この設定により、次のことが可能になります:
- 事前に構成された、本番環境に対応した Django 環境。
- PostgreSQL データベース。
Bitnami を使用した AWS Lightsail は、Django アプリケーションをホストするためのシンプルでコスト効率の高いソリューションを提供します。小規模な個人プロジェクトをデプロイする場合でも、運用アプリケーションをデプロイする場合でも、このソリューションにより、Django アプリケーションがスムーズに実行されます。
参考文献
- AWS Lightsail 公式ドキュメント
- Bitnami Django スタックのドキュメント
- Django 公式ドキュメント
以上がBitnami Django スタックを使用して GitHub から AWS Lightsail に Django アプリをデプロイするの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

pythonoffersfourmainmethodstoremoveelements fromalist:1)removesthefirstoccurrenceofavalue、2)pop(index(index(index)removes regvess returnsaspecifiedindex、3)delstatementremoveselementselementsbyindexorseLice、および4)clear()

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ArraySarecrucialinpythonimageprocessing asheyenable efficientmanipulation analysisofimagedata.1)画像anverttonumpyArrays、with grayscaleimagesasas2darraysandcolorimagesas.

ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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