


Erstellen einer skalierbaren Django-Anwendung mit Gunicorn und Nginx
- Die Skalierung Ihrer Web-App ist entscheidend für den Erfolg.
- Django ist großartig, aber für echte Skalierbarkeit werden Gunicorn und Nginx benötigt.
- Dieser Beitrag zeigt Ihnen, wie Sie mit Gunicorn und Nginx eine skalierbare Django-App erstellen.
- Dieser Beitrag folgt in „Kali Linux“. Sie können jedes Linux-basierte Betriebssystem verwenden.
Einführung:
- Der Aufbau einer Webanwendung, die eine wachsende Anzahl von Benutzern und Anfragen bewältigen kann, ist für jedes erfolgreiche Projekt von entscheidender Bedeutung.
- Django, ein leistungsstarkes Python-Framework, bietet eine solide Grundlage, aber für echte Skalierbarkeit müssen Sie die Leistungsfähigkeit von Tools wie Gunicorn und Nginx nutzen.
- Dieser Beitrag führt Sie durch den Prozess der Einrichtung einer skalierbaren Django-Anwendung mit Gunicorn und Nginx, um sicherzustellen, dass Ihre Website den Anforderungen einer wachsenden Benutzerbasis gerecht wird.
⚙️ Einrichten -
- Ich mache das unter Linux.
- Überprüfen Sie zunächst, ob Python3, Pip und Nginx installiert sind oder nicht.
- Zur Installation verwenden Sie diesen Befehl (Installation im Home/Desktop oder neuen Terminal)
sudo apt install python3 python3-pip nginx
- Erstellen Sie nun eine virtuelle Umgebung (dazu einen neuen Ordner erstellen?)
- Aktivieren Sie die Umgebung
source environment_name/bin/activate # use name created above "environment_name"
- Jetzt Pakete installieren? in der Umwelt
- Django, Gunicorn
pip install django pip install gunicorn // or directly install both pip install django gunicorn
Django-Projekt erstellen
- Verwenden Sie diesen Befehl, um ein Django-Projekt zu erstellen
django-admin startproject myproject # use any name "myproject"
Erstellen Sie eine Gunicorn-Konfigurationsdatei
- Verwenden Sie diesen Befehl
nano gunicorn_conf.py # use any name but using same better "gunicorn_conf.py"
- Fügen Sie den folgenden Code in „gunicorn_config.py“ hinzu.
import multiprocessing bind = '127.0.0.1:8000' # Django running port/link workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1
- Speichern Sie die Datei mit „STRG + O“ (zum Speichern), drücken Sie ENTER, „STRG + X“ (zum Beenden)
- Dadurch werden Worker erstellt und wir sollten außerdem unseren Django-Lauflink hinzufügen. ### Führen Sie das Django-Projekt/die Django-Anwendung mit gunicorn aus
- Navigieren Sie zunächst zum Projektordner
cd myproject # navigate to Django Project "myproject"
- Führen Sie nun diesen Befehl aus
gunicorn myapp.wsgi:application -c ../gunicorn_conf.py # here myapp is myproject # here "myapp" is a Django project name, and at last gunicorn_conf.py is a gunicorn configuration file which created above/before.
- Nehmen Sie nun einige Änderungen im Django-Projekt vor
- Ändern Sie zunächst etwas Code in „settings.py“ im Projektordner. Verzeichnis myproject/myproject/settings.py > Django-Projekt
- Verwenden Sie dazu einen beliebigen Code-Editor wie VS Code. Um vom Terminal aus zu öffnen, verwenden Sie diesen Befehl
code- oss # to open vs code from terminal
- Fügen Sie diesen Code hinzu
# example code ALLOWED_HOSTS = ['localhost', '0.0.0.0', '127.0.0.1'] # use IP address here
- Im obigen Befehl haben wir die IP-Adresse verwendet, um ein weiteres neues Terminal zu öffnen und diesen Befehl auszuführen, um alles über das Netzwerk zu erfahren.
ifconfig
Erstellen Sie eine Nginx-Konfigurationsdatei
- Öffnen Sie ein weiteres neues Terminal und führen Sie diesen Befehl aus
sudo nano /etc/nginx/sites-available/myapp # use any name "myapp" # better use vs code instead of nano sudo code- oss /etc/nginx/sites-available/myapp # check code-oss
- Fügen Sie Code in dieser Nginx-Datei hinzu
server { listen 80; server_name your_domain.com; # Replace with your domain or IP address # example for aboveline: server_name 'ipaddress' 'another domain' ; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8000; # Gunicorn's default address proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; } }
- speichern Sie die Datei
- Erstellen Sie einen symbolischen Link, um die Nginx-Konfiguration zu aktivieren, und führen Sie diesen Befehl aus
sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/myapp /etc/nginx/sites-enabled # change "myapp" to nginx config file name used above
- Das ist es. ## Testen:
- Überprüfen Sie zunächst die Nginx-Konfigurationsdatei auf Syntaxfehler.
sudo nginx -t
- Wenn Sie keine Fehler haben, starten Sie zunächst Nginx mit diesem Befehl neu
sudo systemctl restart nginx
Einrichten einer Firewall für Nginx
- Öffnen Sie ein neues Terminal und installieren Sie dieses Paket
sudo apt install ufw
- Jetzt Nginx durch die Firewall zulassen
sudo ufw allow 'Nginx Full'
Gebrauchsanweisung -
- Starten Sie Nginx zunächst, indem Sie ein neues Terminal öffnen
sudo systemctl start nginx
- Um nun das komplette Projekt zu starten, öffnen Sie ein Terminal und gehen Sie zur erstellten und aktivierenden virtuellen Umgebung
gunicorn myapp.wsgi:application -c ../gunicorn_conf.py # in above code "myapp" is a Django project name # last gunicorn_conf.py is a gunicorn configuration file name
- Nun startete das komplette Projekt.
- Jetzt können Sie Ihr Django-Projekt mit Ihrer IP-Adresse öffnen.
- Navigieren Sie zum Browser und suchen Sie mit Ihrer IP-Adresse.
- Um Nginx zu stoppen, verwenden Sie diesen Befehl
sudo systemctl stop nginx
Viel Spaß beim Codieren? - Sei faul
DM kontaktieren – Twitter(X)
Kontakt-Mail – sanya.san@myyahoo.com
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen einer skalierbaren Django-Anwendung mit Gunicorn und Nginx. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
