lighttpd (http://www.djangoproject.com/r/lighttpd/) 是一个轻量级的Web服务器,通常被用来提供静态页面的访问。 它天生支持FastCGI,因此除非你的站点需要一些Apache特有的特性,否则,lighttpd对于静态和动态页面来说都是理想的选择。
确保 mod_fastcgi 在模块列表中,它需要出现在 mod_rewrite 和 mod_access ,但是要在 mod_accesslog 之前。
将下面的内容添加到你的lighttpd的配置文件中:
server.document-root = "/home/user/public_html" fastcgi.server = ( "/mysite.fcgi" => ( "main" => ( # Use host / port instead of socket for TCP fastcgi # "host" => "127.0.0.1", # "port" => 3033, "socket" => "/home/user/mysite.sock", "check-local" => "disable", ) ), ) alias.url = ( "/media/" => "/home/user/django/contrib/admin/media/", ) url.rewrite-once = ( "^(/media.*)$" => "$1", "^/favicon\.ico$" => "/media/favicon.ico", "^(/.*)$" => "/mysite.fcgi$1", )
在一个lighttpd进程中运行多个Django站点
lighttpd允许你使用条件配置来为每个站点分别提供设置。 为了支持FastCGI的多站点,只需要在FastCGI的配置文件中,为每个站点分别建立条件配置项:
# If the hostname is 'www.example1.com'... $HTTP["host"] == "www.example1.com" { server.document-root = "/foo/site1" fastcgi.server = ( ... ) ... } # If the hostname is 'www.example2.com'... $HTTP["host"] == "www.example2.com" { server.document-root = "/foo/site2" fastcgi.server = ( ... ) ... }
你也可以通过 fastcgi.server 中指定多个入口,在同一个站点上实现多个Django安装。 请为每一个安装指定一个FastCGI主机。

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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