


Menguasai Pembungkusan dan pembangunan: Pembungkusan dan Menjalankan Apl di Gunicorn.
pengenalan
Dalam projek ini, saya telah mencipta apl Flask asas yang bersambung ke pangkalan data MySQL menggunakan SQLAlchemy, mendapatkan semula data daripadanya dan menjadikannya dalam templat HTML. Ia mengandungi dua jadual di mana data dipaparkan secara dinamik pada halaman web. Ia pada asasnya adalah replika mana-mana apl peringkat kecil hingga pertengahan.
Projek ini terutamanya menggunakan Flask, MySQL dan Gunicorn:
- Kelalang: Rangka kerja Python ringan yang digunakan untuk mencipta aplikasi web.
- MySQL: Sistem pengurusan pangkalan data hubungan sumber terbuka yang digunakan untuk menyimpan, mengurus dan mendapatkan semula data berstruktur dengan cekap.
- Gunicorn: Pelayan HTTP WSGI berasaskan Python ringan yang serasi dengan menggunakan aplikasi Flask atau Django sedia pengeluaran.
Gambaran Keseluruhan Projek
Projek ini menunjukkan proses menyediakan aplikasi web, membungkusnya ke dalam modul yang boleh diguna semula dan menggunakannya ke pelayan Gunicorn. Ia berfungsi sebagai pengalaman pembelajaran langsung untuk memahami penyediaan aplikasi dan aliran kerja penggunaan.
Langkah utama yang terlibat termasuk:
1. Memuat turun dan menyediakan Kod
- Untuk menyediakan kod, kami mengklon repositori ke folder setempat.
- Memandangkan kami menggunakan persekitaran maya, memasang kebergantungan yang diperlukan adalah satu cabaran.
- Ini telah diatasi dengan menggunakan fail keperluan, yang mengandungi kebergantungan yang diperlukan dengan versi yang serasi.
2. Menyesuaikan Aplikasi
Sebelum kami membungkus dan menggunakan apl, kami perlu membuat beberapa penyesuaian. Pengubahsuaian ini akan menyesuaikan apl mengikut keperluan khusus anda:
- Menambah Laluan Tersuai: Memperkenalkan laluan tersuai dalam apl Flask untuk menawarkan kefungsian tambahan, seperti mengendalikan permintaan HTTP baharu atau menyediakan halaman yang berbeza.
- Mengambil Data Secara Dinamik: Ubah apl untuk mengambil data secara dinamik daripada pangkalan data dan memaparkannya pada halaman web. Ini memastikan apl anda kekal interaktif dan sentiasa memaparkan maklumat terkini.
Penyesuaian ini meningkatkan pengalaman pengguna dan menyediakan apl untuk persekitaran pengeluaran.
3. Membungkus Aplikasi
Membungkus apl Flask anda ialah langkah penting sebelum penggunaan. Langkah ini melibatkan mencipta skrip yang akan mengautomasikan proses pemasangan apl pada pelayan atau mesin lain. Skrip ini memastikan semua fail dan kebergantungan yang diperlukan disediakan dengan betul. Ia juga menjadikan apl lebih mudah untuk diedarkan, kerana ia boleh dipasang menggunakan pip.
- Apabila membungkus apl, anda perlu memasukkan:
- Semua fail dan kebergantungan apl anda
- Setup.py atau skrip yang serupa untuk mengautomasikan pemasangan
Langkah ini penting untuk memastikan apl anda mudah alih dan kebergantungannya diselenggara dengan betul merentas persekitaran yang berbeza.
4. Menyebarkan ke Pelayan Gunicorn
Setelah apl anda dibungkus, tiba masanya untuk menggunakan apl itu ke pelayan. Satu pilihan popular untuk menggunakan aplikasi Flask ialah Gunicorn (Green Unicorn). Gunicorn ialah pelayan WSGI yang cekap menjalankan aplikasi Flask anda dalam pengeluaran dengan mengendalikan permintaan masuk dan mengurus berbilang pekerja.
- Apabila menggunakan Gunicorn, anda perlu:
- Mulakan pelayan Gunicorn menggunakan aplikasi berpakej anda.
- Tentukan parameter seperti bilangan pekerja dan modul apl untuk disiarkan. Ini memastikan apl berjalan dengan cekap dan boleh mengendalikan berbilang permintaan serentak.
Gunicorn memastikan apl anda sedia pengeluaran, berskala dan boleh mengendalikan lalu lintas yang padat.
Cabaran Yang Dihadapi dan Bagaimana Saya Mengatasinya
Mengusahakan projek ini membentangkan beberapa cabaran, setiap satu memberikan pengajaran berharga tentang aliran kerja penggunaan. Beberapa ralat ialah:
-
Isu Pengurusan Pergantungan
- Ralat: Sesetengah kebergantungan sudah lapuk atau tidak sepadan dengan keperluan projek, menyebabkan isu keserasian.
- Penyelesaian: Menggunakan persekitaran maya untuk mengasingkan dan mengurus kebergantungan serta mengemas kini fail keperluan.
-
Ralat Ketersambungan Pangkalan Data
- Ralat: Flask tidak dapat mewujudkan sambungan ke pangkalan data MySQL kerana bukti kelayakan atau tetapan hos yang salah.
- Penyelesaian: Menyemak bukti kelayakan pangkalan data dan fail konfigurasi dan menguji sambungan menggunakan pertanyaan MySQL kendiri.
-
Ralat Penggunaan Gunicorn
- Ralat: Gunicorn gagal mengesan titik masuk aplikasi, melontarkan ModuleNotFoundError.
- Penyelesaian: Menentukan contoh aplikasi secara eksplisit dalam arahan Gunicorn (cth., aplikasi gunicorn:app) dan diuji secara setempat sebelum digunakan.
-
Risiko Keselamatan Tauliah
- Ralat: Bukti kelayakan sensitif (cth., kata laluan pangkalan data) telah terdedah atau salah konfigurasi.
- Penyelesaian: Menggunakan fail .env untuk menyimpan bukti kelayakan dengan selamat dan memuatkannya ke dalam apl menggunakan python-dotenv.
Hasil
Projek ini memfokuskan pada memperoleh pemahaman asas tentang pembungkusan dan menggunakan aplikasi. Konsep ini telah mengukuhkan asas saya untuk integrasi dunia sebenar dan teknologi pembangunan. Walaupun proses ini adalah manual, alat automasi boleh meningkatkannya dengan ketara (seperti yang dilakukan oleh kebanyakan pembangun).
Kesimpulan
Projek ini merupakan cara terbaik untuk mengetahui cara apl dunia sebenar disediakan dan digunakan. Walaupun proses penggunaan manual adalah berwawasan, ia menyerlahkan bidang yang automasi boleh meningkatkan kecekapan. Alat seperti Jenkins boleh digunakan untuk mengautomasikan proses pembungkusan, ujian dan penggunaan aplikasi, menjimatkan masa dan mengurangkan ralat. Seterusnya, saya merancang untuk menggunakan Jenkins untuk mengautomasikan keseluruhan aliran kerja, mendayakan penyepaduan berterusan dan penggunaan berterusan (CI/CD).
Jika anda baru mula menggunakan apl, cuba pendekatan ini dan pertimbangkan untuk menambah alat automasi seperti Jenkins semasa anda pergi. Ia akan menjimatkan masa anda dan membantu anda mengendalikan projek yang lebih besar dengan mudah.
Sudahkah anda mengautomasikan proses penempatan anda? Lepaskan ulasan dan kongsi pengalaman anda!
Atas ialah kandungan terperinci Menguasai Pembungkusan dan pembangunan: Pembungkusan dan Menjalankan Apl di Gunicorn.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
