CentOS6.4 搭建Django+Nginx+uWSGI

本文介绍如何在CentOS 6.4上搭建Django+Nginx+uWSGI环境,包括安装必要的软件包、配置Nginx及uWSGI等关键步骤。

CentOS6.4 搭建Django+Nginx+uWSGI

步骤1:

yum –y install gcc gcc-c++

yum –y install pcre pcre-devel zlib zlib-devel openssl openssl-devel python-devel mysql-devel

这里是为了后面的编译安装做准备,不然会缺少模块的(例如,如先不执行这个命令,后面执行virtualenv建立工程的时候会出现缺少zlib模块)

 

步骤2:

安装mysql、nginx,这里mysql建议安装系统的时候自带安装,版本够用了。

./configure –prefix=/usr/local/nginx-1.4.2

make && make install

 

步骤3:

安装python2.7.5

./configure –prefix=/usr/local/python-2.7.5

make && make install

建立python2.7的软链接

ln –s /usr/local/python-2.7.5/bin/python2.7/usr/bin/python2.7

 

步骤4:

安装virtualenv(virtualenv旨在建立一个脱离系统自带的独立的python环境)

进入virtualenv的目录,执行python2.7 setup.py install(注意这里是python2.7)

(virtualenv 1.10不再单独的需要setuptools和distribute)

 

步骤5:

构建虚拟环境,进入/usr/local/python-2.7.5/bin目录找到 virtualenv-2.7,执行./virtualenv-2.7/usr/mypython

 

步骤6:

进入虚拟环境 source /usr/mypyhon/bin/activate (退出执行命令 deactivate)

 

步骤7:

进入虚拟环境在虚拟环境的基础上安装django,uwsgi,mysql-python(这个需要安装),

pip install django  pip install uwsgi  pip install mysql-python

 

步骤8:

配置nginx

 server {

       listen       80;

       server_name  localhost;

 

       #charset koi8-r;

 

       access_log  logs/host.access.log;

 

       location / {

           uwsgi_pass 127.0.0.1:9090;

           include uwsgi_params;

          

       }

}

其他的nginx设置在这里不再列出

 

步骤9:

配置uwsgi,uwsgi可以支持xml,json,ini,yaml四种配置文件,但是在使用的时候xml说缺少libxml2,而且命令里没有看到(uwsgi -h)--xml所以还是直接使用ini文件了

 

[uwsgi]

socket=127.0.0.1:9090

threads=40

master=1

pythonpath=/usr/mypython/

pythonpath=/home/minisites

env=DJANGO_SETTINGS_MODULE=firstapp.settings

chdir=/home/minisites

module=django.core.handlers.wsgi:WSGIHandler()

(minisites为工程名字)

 

 

至此,环境搭建成功!

期间由于步骤,或者想的不对,出现了好多的问题,感谢老大的帮助@东哥~~~~

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
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