


Pengaturcaraan pelayan Python: Gunakan Fabric untuk menggunakan kod dengan cepat
Python ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dengan komuniti pembangun yang besar dan pelbagai alatan pembangunan yang sangat baik. Antaranya, Fabric ialah alat pengaturcaraan Python yang boleh membantu pembangun dengan cepat melaksanakan operasi biasa seperti penggunaan kod dan pemindahan fail. Dalam pengaturcaraan pelayan Python, penggunaan Fabric adalah sangat penting Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Fabric untuk penggunaan kod.
1. Apakah itu Fabrik?
Fabric ialah alat pengaturcaraan Python yang boleh membantu pembangun mengautomasikan pelbagai penempatan, pemindahan fail dan operasi lain. Ia berdasarkan protokol Paramiko dan SSH dan boleh melaksanakan operasi ssh dan scp Ia juga menyediakan perpustakaan fungsi yang kaya yang boleh dengan mudah melakukan operasi biasa seperti operasi fail dan pemprosesan rentetan. Selain itu, Fabric juga menyokong pemprosesan berbilang benang dan boleh menyelesaikan pelbagai tugas dengan cepat.
2. Pemasangan Fabrik
Di Ubuntu, Fabric boleh dipasang melalui arahan apt-get: sudo apt-get install fabric
Dalam MacOS, Fabric boleh dipasang melalui pip untuk memasang: sudo pip install fabric
3. Gunakan Fabric untuk menggunakan kod
1. Tulis fail fabfile.py
Pertama, anda perlu menulis fail fab. py fail. Fail ialah fail masukan untuk Fabric beroperasi. Dalam fail ini, pelbagai fungsi tugas dan maklumat pelayan perlu ditakrifkan.
Contoh:
from fabric.api import * env.hosts = ['user@yourhost.com'] env.key_filename = ['~/.ssh/yourkey.pem'] def deploy(): with cd('/var/www/myproject'): run('git pull') run('pip install -r requirements.txt') sudo('service gunicorn restart')
Kod di atas mentakrifkan fungsi tugas bernama "deploy". Dalam fungsi ini, fungsi yang disediakan oleh Fabric seperti cd, run, sudo, dll. digunakan untuk penempatan kod. beroperasi. Pada masa yang sama, maklumat pelayan untuk operasi ditentukan melalui env.hosts dan env.key_filename.
2. Jalankan fungsi tugas
Menjalankan fungsi tugas adalah sangat mudah, cuma jalankan arahan berikut:
fab deploy
Arahan di atas akan akan dilaksanakan fungsi tugas menggunakan untuk melengkapkan operasi penggunaan kod. Dalam penggunaan sebenar, kita boleh mentakrifkan berbilang fungsi tugas seperti yang diperlukan, dan hanya menentukan fungsi yang perlu dilaksanakan semasa pelaksanaan.
4. Ringkasan
Menggunakan Fabric untuk penggunaan kod dalam pengaturcaraan pelayan Python ialah cara yang berkesan untuk membantu pembangun menyelesaikan tugasan dengan cepat. Melalui Fabric, kami boleh melakukan operasi ssh dan scp dengan mudah, sambil menikmati keupayaan pemprosesan yang berkuasa bahasa Python. Walaupun Fabric tidak dikemas kini untuk masa yang lama, ia masih menjadi peneraju dalam pengaturcaraan pelayan Python dan patut mendapat perhatian dan penggunaan pembangun.
Atas ialah kandungan terperinci Pengaturcaraan pelayan Python: Gunakan Fabric untuk menggunakan kod dengan cepat. 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.
