lighttpd django配置

本文介绍如何使用Flup部署Django应用,并通过Lighttpd提供服务。文章详细记录了从安装Flup到配置Lighttpd的全过程,包括解决过程中遇到的/tmp/hello.sock权限问题。
  1. 安装cgi的python包,叫 flup
  2. 建立一个hello.fcgi的文件

    #!/usr/bin/python
    import sys, os
    sys.path.insert(0, "/your dir/")
    os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'your modules.settings'

    from django.core.servers.fastcgi import runfastcgi
    runfastcgi(["method=threaded", "daemonize=false"])
  3. 配置lighttpd.conf 主要是修改如下
    server.modules              = (
                "mod_access",
                "mod_alias",
                "mod_compress",
                "mod_rewrite",
                "mod_fastcgi",
    #           "mod_redirect",
    #           "mod_evhost",
    #           "mod_usertrack",
    #           "mod_rrdtool",
    #           "mod_webdav",
    #           "mod_expire",
    #           "mod_flv_streaming",
    #           "mod_evasive",
                "mod_accesslog"
    )
    
     
server.document-root       = "/opt/development/hello"
fastcgi.server = (
    "/hello.fcgi" => (
        "main" => (
            "socket" => "/tmp/hello.sock",
            "check-local" => "disable"
        )
    )
)

url.rewrite = (
    "^(/.*)$" => "/hello.fcgi$1"
)

 

启动fastcgi 

#python manage.py  runfcgi method=prefork socket=/tmp/hello.sock pidfile=django.pid

重启lighttpd

/etc/init.d/lighttpd restart

其间遇到了问题,总出现 internal server error,最后看了lighttpd 错误日志,才发现是 /tmp/hello.sock的权限问题。至少要加上 rw权限

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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