在本教程中,我将引导您使用 Bitnami 将 GitHub 上托管的 Django Web 应用程序 部署到 AWS Lightsail 实例 Django 堆栈。 Bitnami 通过提供预配置的生产就绪环境来简化部署,其中包括 Django、Web 服务器(Nginx 或 Apache)和数据库(PostgreSQL 或 MySQL)。
在本教程结束时,您将能够以最少的配置在 AWS Lightsail 上启动并运行 来自 GitHub 的 Django 项目。
为什么选择 AWS Lightsail 进行 Django 部署?
AWS Lightsail 是一种易于使用且经济实惠的云服务,非常适合托管 Django 应用程序。它为虚拟专用服务器(实例)提供简单的管理功能,例如静态 IP、预配置堆栈和可预测的定价。这就是为什么它是 Django 的绝佳选择:
- 价格实惠:前期成本低,价格可预测。
- 简化设置:易于使用的界面,可快速部署。
- 可扩展性:可以很好地扩展中小型应用程序。
- 预配置的堆栈:简化的环境设置,包括 Django。
分步指南
1. 使用 Bitnami Django Stack 创建 Lightsail 实例
登录 AWS Lightsail:
- 转到 Amazon Lightsail 控制台。
创建一个新实例:
- 在 Lightsail 仪表板中单击 创建实例。
- 在 应用程序 下,从 Bitnami 堆栈选项中选择 Django。
- 选择最接近目标受众的区域以减少延迟。
- 选择实例计划。每月 5 美元的计划适合小型 Django 应用程序。
- 为您的实例命名(例如 django-app-bitnami)。
- 下载或使用现有的SSH 密钥连接到您的实例。
- 点击创建实例启动您的Django实例。
2. 访问您的 Lightsail 实例
您的 Lightsail 实例运行后,您需要通过 SSH 访问它。
获取静态IP:
- 转到 Lightsail 控制台中的 网络 选项卡。
- 分配静态 IP 并将其附加到您的 Lightsail 实例。此静态 IP 将用于访问您的 Django 应用程序。
通过 SSH 连接到实例:
- 您可以通过单击 连接 直接从 Lightsail 控制台进行 SSH,或使用终端命令:
ssh -i /path/to/your/ssh-key.pem bitnami@<your_instance_ip> </your_instance_ip>
3. 从 GitHub 克隆您的 Django 项目
现在您已连接到 Lightsail 实例,您可以从 GitHub 克隆您的 Django 项目。
安装 Git:
首先,确保您的 Lightsail 实例上安装了 Git:
sudo apt update sudo apt install git
克隆您的 GitHub 存储库:
现在,导航到您要存储项目的目录(例如 /home/bitnami/)并克隆您的存储库:
cd /home/bitnami git clone https://github.com/yourusername/your-django-app.git
将 https://github.com/yourusername/your-django-app.git 替换为 GitHub 存储库的实际 URL。
4. 配置 Django 设置
克隆 Django 项目后,您需要配置 settings.py 文件以确保其在生产环境中运行。
访问 Django 应用程序:
- 导航到项目目录。默认情况下,Bitnami 将 Django 安装在 /opt/bitnami/apps/django/django-project/ 中,但您的应用程序将位于您从 GitHub 克隆的文件夹中。
cd /home/bitnami/your-django-app
编辑settings.py文件:
使用nano或vi等文本编辑器修改您的settings.py:
sudo nano your-django-app/yourproject/settings.py
更改以下设置:
- ALLOWED_HOSTS: 将您的 Lightsail 静态 IP 或域(如果有)添加到 ALLOWED_HOSTS 列表:
ALLOWED_HOSTS = ['<your_instance_ip>', 'yourdomain.com'] </your_instance_ip>
- 数据库配置: Bitnami 堆栈默认使用 PostgreSQL,因此如果您使用 PostgreSQL,请使用默认数据库配置:
DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql_psycopg2', 'NAME': 'bitnami_django', 'USER': 'bn_django', 'PASSWORD': 'yourpassword', 'HOST': 'localhost', 'PORT': '5432', } }
- 静态文件配置: 确保以下静态文件设置正确:
STATIC_URL = '/static/' STATIC_ROOT = '/home/bitnami/your-django-app/static'
5. 运行迁移并收集静态文件
配置设置后,运行迁移并收集静态文件。
运行 Django 迁移:
应用任何数据库迁移:
sudo python3 manage.py migrate
收集静态文件:
运行以下命令将所有静态文件收集到一个中心位置:
ssh -i /path/to/your/ssh-key.pem bitnami@<your_instance_ip> </your_instance_ip>
6. 在浏览器中访问应用程序
完成上述设置后,您的 Django 应用程序应该可以通过 Lightsail 实例的静态 IP 访问。
- 打开浏览器并输入 Lightsail 实例的静态 IP:
sudo apt update sudo apt install git
如果您已经部署了代码,您应该会看到 Django 欢迎页面或您的应用程序。
尝试使用“我的简单待办事项列表”应用程序
克隆我的简单待办事项列表 Django 应用程序 并按照以下步骤将其部署在 AWS Lightsail 上。
结论
您已使用 Bitnami Django 堆栈 在 AWS Lightsail 上成功部署了来自 GitHub 的 Django 应用程序。通过此设置,您将拥有:
- 预配置、生产就绪的 Django 环境。
- PostgreSQL 数据库。
AWS Lightsail 与 Bitnami 为托管 Django 应用程序提供了一种简单且经济高效的解决方案。无论您是部署小型个人项目还是生产应用程序,此解决方案都能确保您的 Django 应用程序顺利运行。
参考
- AWS Lightsail 官方文档
- Bitnami Django 堆栈文档
- Django 官方文档
以上是使用 Bitnami Django 堆栈在 AWS Lightsail 上从 GitHub 部署 Django 应用程序的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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