在DigitalOcean上部署了flaskblog,项目虽小,部署中也学到了很多东西。
操作系统选择的是Ubuntu14.04,原因就是平时自己主要使用这个版本,顺手而已,所以你自己可以根据需要选择合适的linux版本。
部署方案:
Virtualenv+Gunicorn+Nginx+Supervisor
从这里下载项目的代码flaskblog, 工程中带有简单的配置文件参考。
可以先访问flaskblog看一下。
注意
本文中使用Ubuntu14.04 64位主机, 创建一个名为xin的用户,进行部署。
本文重点部署,所有linux的相关操作不做详细介绍。
部署目录是(/home/xin/www/flaskblog),所以请注意配置文件中的目录。
环境
系统:Ubuntu 14.04 64
Web Server: Nginx
虚拟环境: Virtualenv
WSGI Server: Gunicorn
数据库: MySQL
Monitor: Supervisor
使用supervisor主要是监控gunicorn的运行,保证服务器的可以持续运行。
安装
安装软件
$ sudo apt-get install python-pip $ sudo apt-get install python-dev $ sudo pip install virtualenv $ sudo apt-get install mysql-server $ sudo apt-get install libmysqlclient-dev $ sudo apt-get install nginx $ sudo apt-get install supervisor
下载工程并开启虚拟环境
使用git下载代码到(/home/xin/www/flaskblog)
$ git clone https://github.com/defshine/flaskblog.git $ cd flaskblog
启动虚拟环境,安装工程依赖
$ virtualenv venv $ source venv/bin/activate (venv)$ pip install -r requirements.txt
如何退出虚拟环境
(venv)$ deactivate
数据库
在MySQL数据库中创建数据库(flaskblog),修改 config.py中的数据库的配置
初始化数据库并创建管理员用户
(venv)$ python manage.py create_db (venv)$ python manage.py create_user -u admin -p 123456
开启监控
根据自己的情况,编辑工程下的supervisor配置文件(flaskblog.conf),然后复制到系统目录中
$ sudo cp flaskblog.conf /etc/supervisor/conf.d/
重新载入配置文件,并启动flaskblog
$ sudo supervisorctl reload $ sudo supervisorctl start flaskblog
查看运行状态
$ sudo supervisorctl status
Nginx
修改nginx的配置文件(flaskblog),然后复制到系统目录中去,并创建软链接。重启nignx。
$ sudo cp flaskblog /etc/nginx/site-available/ $ cd /etc/nginx/site-enabled $ sudo ln -s /etc/nginx/site-avalaible/flaskblog . $ sudo service nginx reload $ sudo service nginx restart
查看nginx状态
$ sudo service nginx status
然后,就可以通过ip地址访问了。当然,配置好域名,访问起来更好。
flaskblog这个小项目,刚刚有个小雏形,后续还可以开发一些小特性。

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

에디트플러스 중국어 크랙 버전
작은 크기, 구문 강조, 코드 프롬프트 기능을 지원하지 않음

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

Dreamweaver Mac版
시각적 웹 개발 도구

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU
이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.
