Gunicorn과 Nginx를 사용하여 확장 가능한 Django 애플리케이션 구축
- 성공을 위해서는 웹 앱 확장이 필수적입니다.
- Django도 훌륭하지만 진정한 확장성을 위해서는 Gunicorn과 Nginx가 필요합니다.
- 이 게시물에서는 Gunicorn과 Nginx를 사용하여 확장 가능한 Django 앱을 구축하는 방법을 보여줍니다.
- 본 포스팅은 "Kali Linux"에 이어집니다. 모든 Linux 기반 OS를 사용할 수 있습니다.
소개:
- 점점 늘어나는 사용자와 요청을 처리할 수 있는 웹 애플리케이션을 구축하는 것은 성공적인 프로젝트에 매우 중요합니다.
- 강력한 Python 프레임워크인 Django는 견고한 기반을 제공하지만 진정한 확장성을 위해서는 Gunicorn 및 Nginx와 같은 도구의 강력한 기능을 활용해야 합니다.
- 이 게시물은 Gunicorn과 Nginx를 사용하여 확장 가능한 Django 애플리케이션을 설정하는 과정을 안내하여 웹사이트가 늘어나는 사용자 기반의 요구를 처리할 수 있도록 보장합니다.
⚙️ 설정 -
- Linux에서 하고 있습니다.
- 먼저 python3, pip, nginx가 설치되어 있는지 확인하세요.
- 설치하려면 이 명령을 사용하세요(홈/데스크톱 또는 새 터미널에 설치).
sudo apt install python3 python3-pip nginx
- 이제 가상 환경을 생성하세요(이를 위해 새 폴더 생성 ?)
- 환경 활성화
source environment_name/bin/activate # use name created above "environment_name"
- 이제 패키지를 설치하시겠습니까? 환경에서
- 장고, 군니콘
pip install django pip install gunicorn // or directly install both pip install django gunicorn
Django 프로젝트 생성
- Django 프로젝트를 생성하려면 이 명령을 사용하세요.
django-admin startproject myproject # use any name "myproject"
Gunicorn 구성 파일 생성
- 이 명령을 사용하세요
nano gunicorn_conf.py # use any name but using same better "gunicorn_conf.py"
- "gunicorn_config.py"에 다음 코드를 추가하세요.
import multiprocessing bind = '127.0.0.1:8000' # Django running port/link workers = multiprocessing.cpu_count() * 2 + 1
- "CTRL + o"(저장)를 사용하여 파일을 저장하고, ENTER를 누르고, "CTRL + X"(종료)
- 이렇게 하면 워커가 생성되고 Django 실행 링크도 추가해야 합니다. ### gunicorn으로 Django 프로젝트/애플리케이션 실행
- 먼저 프로젝트 폴더로 이동하세요.
cd myproject # navigate to Django Project "myproject"
- 이제 이 명령을 실행하세요.
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.
- 이제 Django 프로젝트에서 몇 가지 사항을 변경해 보세요
- 먼저 프로젝트 폴더의 settings.py에서 일부 코드를 변경하세요. 디렉토리 myproject/myproject/settings.py > 장고 프로젝트
- 이를 위해 VS Code와 같은 코드 편집기를 사용하세요. 터미널에서 열려면 이 명령을 사용하십시오
code- oss # to open vs code from terminal
- 이 코드를 추가하세요
# example code ALLOWED_HOSTS = ['localhost', '0.0.0.0', '127.0.0.1'] # use IP address here
- 위 명령에서 우리는 IP 주소를 사용하여 다른 새 터미널을 열고 이 명령을 실행하여 네트워크에 대한 모든 정보를 얻었습니다.
ifconfig
Nginx 구성 파일 만들기
- 다른 새 터미널을 열고 다음 명령을 실행하세요.
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
- 해당 nginx 파일에 코드 추가
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; } }
- 파일 저장
- Nginx 구성을 활성화하려면 심볼릭 링크를 생성하고 이 명령을 실행하세요.
sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/myapp /etc/nginx/sites-enabled # change "myapp" to nginx config file name used above
- 그렇습니다. ## 테스트:
- 먼저 Nginx 구성 파일에 구문 오류가 있는지 확인하세요.
sudo nginx -t
- 오류가 없으면 먼저 이 명령을 사용하여 Nginx를 다시 시작하세요.
sudo systemctl restart nginx
Nginx에 대한 방화벽 설정
- 새 터미널을 열고 이 패키지를 설치하세요.
sudo apt install ufw
- 이제 방화벽을 통해 Nginx를 허용하세요.
sudo ufw allow 'Nginx Full'
지침 사용 -
- 먼저 새 터미널을 열어 Nginx를 시작하세요.
sudo systemctl start nginx
- 이제 전체 프로젝트를 시작하려면 터미널을 열고 생성된 virtualenv로 이동하여 활성화하세요.
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
- 이제 전체 프로젝트가 시작되었습니다.
- 이제 IP 주소로 django 프로젝트를 열 수 있습니다.
- 브라우저로 이동하여 IP 주소로 검색하세요.
- Nginx를 중지하려면 다음 명령을 사용하세요.
sudo systemctl stop nginx
즐거운 코딩이 되셨나요? - 게으르다
문의 DM - 트위터(X)
메일 문의 - sanya.san@myyahoo.com
위 내용은 Gunicorn과 Nginx를 사용하여 확장 가능한 Django 애플리케이션 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

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.
