Python Django uwsgi Nginx 部署

本文详细介绍了Django项目从开发服务器测试到生产环境部署的全过程,包括安装nginx、uwsgi,配置静态文件,以及nginx的配置与验证,确保项目顺利上线。

部署前的测试

运行开发服务器测试,确保开发服务器下能正常打开网站。

安装 nginx 和 需要的包
安装 nginx 等软件
ubuntu / Linux Mint 等,下面简写为 (ubuntu):

sudo apt-get install python-dev nginx 
centos / Fedora/ redhat 等,下面简写为 (centos)

sudo yum install epel-release 
sudo yum install python-devel nginx

安装配置uwsgi
安装uwsgi
 

验证uwsgi

进入到和django项目的manage.py所在的文件夹,运行如下命令:

配置uwsgi:

a)在/root/project下输入如下命令:

b)编辑uwsgi.ini并保存,编辑内容如下:0

c)验证uwsgi,在本目录下输入如下命令:

d)正确运行如下所示:

e)用本地电脑登录远程服务器8000端口 
这个是用来验证其他电脑能不能登录服务器运行的项目,如果不能登录,将uwsgi.ini里面的socket改为http,若这样登录成功就证明没问题。然后记得把http改回socket。

收集静态文件

这一步将项目的静态文件全部集中到一个文件夹,如果你的工程的所有静态文件都一同一个文件夹下,则跳过此步骤。

首先修改settings.py,添加如下内容:

在/home/lee/bbs/目录下输入如下命令:

完成后,会发下目录下多了一个static文件夹。

配置nginx

1)安装nginx:

注意:在安装之前,要确定你的服务器上已经安装了nginx的依赖库。

nginx的命令如下:

2)配置nginx.conf: 
a)在/root/project目录下输入如下命令:

b)编辑内容如下:

/home/lee/bbs/static 和 /home/lee/bbs/media 换成你自己的路径

3)将nginx.conf移动到nginx的配置文件目录下: 
a)输入如下命令:

b)再输入如下命令:

将刚才的nginx.conf复制到此文件夹下并且也命名为nginx.conf 
同时将此文件夹下的defaule文件删除(rm -f default.conf) 
此外,也将这个文件复制到/etc/nginx/sites-available文件夹下并删除default.conf文件。

c)重新启动nginx:

如果failed,则输入nginx -t查看错误信息,找到nginx.conf哪一行出错修改即可。

d)验证nginx配置: 
回到/home/lee/bbs/文件夹下,输入uwsgi –ini uwsgi.ini启动项目,然后在本地电脑登录服务器ip地址即可(不用指定端口,现在是默认访问80端口,而非8000端口)。

至此,整个项目部署完毕。

以上文章转自链接:https://blog.youkuaiyun.com/u010525694/article/details/82284228

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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