패키징 및 개발 마스터하기: Gunicorn에서 앱 패키징 및 실행.
소개
이 프로젝트에서는 SQLAlchemy를 사용하여 MySQL 데이터베이스에 연결하고, 여기에서 데이터를 검색하고, HTML 템플릿으로 렌더링하는 기본 Flask 앱을 만들었습니다. 여기에는 데이터가 웹 페이지에 동적으로 표시되는 두 개의 테이블이 포함되어 있습니다. 본질적으로 중소 규모 앱의 복제본입니다.
이 프로젝트는 주로 Flask, MySQL, Gunicorn을 사용합니다.
- Flask: 웹 애플리케이션을 만드는 데 사용되는 경량 Python 프레임워크입니다.
- MySQL: 구조화된 데이터를 효율적으로 저장, 관리 및 검색하는 데 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다.
- Gunicorn: 프로덕션용 Flask 또는 Django 애플리케이션 배포와 호환되는 경량 Python 기반 WSGI HTTP 서버입니다.
프로젝트 개요
이 프로젝트는 웹 애플리케이션을 설정하고 이를 재사용 가능한 모듈로 패키징한 후 Gunicorn 서버에 배포하는 과정을 보여줍니다. 애플리케이션 준비 및 배포 워크플로를 이해하기 위한 실습 학습 경험을 제공합니다.
관련 주요 단계는 다음과 같습니다.
1. 코드 다운로드 및 설정
- 코드를 설정하기 위해 저장소를 로컬 폴더에 복제합니다.
- 가상환경을 사용하다보니 필수 의존성을 설치하는 것이 어려웠습니다.
- 이 문제는 호환되는 버전과 필요한 종속성을 포함하는 요구 사항 파일을 사용하여 해결되었습니다.
2. 애플리케이션 사용자 정의
앱을 패키징하고 배포하기 전에 몇 가지 맞춤설정을 해야 합니다. 이러한 수정을 통해 앱은 특정 요구 사항에 맞게 조정됩니다.
- 사용자 정의 경로 추가: Flask 앱에 사용자 정의 경로를 도입하여 새로운 HTTP 요청 처리 또는 다른 페이지 제공과 같은 추가 기능을 제공합니다.
- 동적으로 데이터 가져오기: 데이터베이스에서 데이터를 동적으로 가져와 웹페이지에 표시하도록 앱을 변경하세요. 이렇게 하면 앱이 대화형 상태를 유지하고 항상 최신 정보를 표시할 수 있습니다.
이러한 사용자 정의는 사용자 경험을 향상시키고 프로덕션 환경에 맞게 앱을 준비합니다.
3. 애플리케이션 패키징
Flask 앱 패키징은 배포 전 필수 단계입니다. 이 단계에는 서버나 다른 컴퓨터에 앱을 설치하는 프로세스를 자동화하는 스크립트를 만드는 작업이 포함됩니다. 이 스크립트는 모든 필수 파일과 종속성이 올바르게 설정되었는지 확인합니다. 또한 pip를 사용하여 설치할 수 있으므로 앱을 더 쉽게 배포할 수 있습니다.
- 앱을 패키징할 때 다음을 포함해야 합니다.
- 모든 앱 파일 및 종속성
- 설치 자동화를 위한 setup.py 또는 유사한 스크립트
이 단계는 앱의 이식성을 보장하고 앱의 종속성이 다양한 환경에서 올바르게 유지관리되도록 하는 데 중요합니다.
4. Gunicorn 서버에 배포
앱이 패키징되면 이제 서버에 배포할 차례입니다. Flask 앱 배포를 위한 인기 있는 선택 중 하나는 Gunicorn(Green Unicorn)입니다. Gunicorn은 들어오는 요청을 처리하고 여러 작업자를 관리하여 프로덕션 환경에서 Flask 애플리케이션을 효율적으로 실행하는 WSGI 서버입니다.
- Gunicorn에 배포할 때 다음을 수행해야 합니다.
- 패키지 애플리케이션을 사용하여 Gunicorn 서버를 시작합니다.
- 작업자 수, 제공할 앱 모듈과 같은 매개변수를 지정합니다. 이를 통해 앱이 효율적으로 실행되고 여러 동시 요청을 처리할 수 있습니다.
Gunicorn은 앱이 프로덕션 준비가 되어 있고 확장 가능하며 과도한 트래픽을 처리할 수 있도록 보장합니다.
직면한 과제와 이를 극복한 방법
이 프로젝트를 진행하면서 여러 가지 과제가 발생했는데 각 과제는 배포 워크플로에 대한 귀중한 교훈을 제공했습니다. 일부 오류는 다음과 같습니다.
-
의존성 관리 문제
- 오류: 일부 종속성이 오래되었거나 프로젝트 요구 사항과 일치하지 않아 호환성 문제가 발생했습니다.
- 해결책: 가상 환경을 사용하여 종속성을 분리 및 관리하고 요구 사항 파일을 업데이트했습니다.
-
데이터베이스 연결 오류
- 오류: 자격 증명이나 호스트 설정이 잘못되어 Flask가 MySQL 데이터베이스에 연결할 수 없습니다.
- 해결책: 데이터베이스 자격 증명 및 구성 파일을 확인하고 독립 실행형 MySQL 쿼리를 사용하여 연결을 테스트했습니다.
-
Gunicorn 배포 오류
- 오류: Gunicorn이 애플리케이션의 진입점을 찾지 못해 ModuleNotFoundError가 발생했습니다.
- 해결책: Gunicorn 명령(예: gunicorn app:app)에서 애플리케이션 인스턴스를 명시적으로 지정하고 배포하기 전에 로컬에서 테스트했습니다.
-
자격증명 보안 위험
- 오류: 민감한 자격 증명(예: 데이터베이스 비밀번호)이 노출되었거나 잘못 구성되었습니다.
- 해결책: .env 파일을 사용하여 자격 증명을 안전하게 저장하고 python-dotenv를 사용하여 앱에 로드했습니다.
결과
이 프로젝트는 앱 패키징 및 배포에 대한 근본적인 이해를 얻는 데 중점을 두었습니다. 이러한 개념은 실제 통합 및 개발 기술에 대한 기반을 강화했습니다. 이 프로세스는 수동이었지만 자동화 도구를 사용하면 (대부분의 개발자가 그렇듯이) 프로세스를 크게 개선할 수 있습니다.
결론
이 프로젝트는 실제 앱이 어떻게 준비되고 배포되는지 배울 수 있는 좋은 방법이었습니다. 수동 배포 프로세스는 통찰력이 있었지만 자동화가 효율성을 향상시킬 수 있는 영역을 강조했습니다. Jenkins와 같은 도구를 사용하면 애플리케이션 패키징, 테스트 및 배포 프로세스를 자동화하여 시간을 절약하고 오류를 줄일 수 있습니다. 다음으로 Jenkins를 사용하여 전체 워크플로를 자동화하여 지속적인 통합과 지속적인 배포(CI/CD)를 지원할 계획입니다.
앱 배포를 막 시작했다면 이 접근 방식을 시도하고 진행하면서 Jenkins와 같은 자동화 도구를 추가하는 것을 고려해 보세요. 시간을 절약하고 대규모 프로젝트를 쉽게 처리하는 데 도움이 됩니다.
배포 프로세스를 자동화했습니까? 댓글을 달고 경험을 공유해 주세요!
위 내용은 패키징 및 개발 마스터하기: Gunicorn에서 앱 패키징 및 실행.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

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.

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.

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.

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.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
