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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内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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