8、使用 Zappa 构建 Django 应用程序

使用Zappa部署Django应用

使用 Zappa 构建 Django 应用程序

在本文中,我们将创建一个基于 Django 的图像画廊应用程序,用户可以在其中创建相册并上传图像。在 Django 中处理静态和媒体内容既有趣又具有挑战性。通常,开发人员通过 URL 将图像存储在文件存储和服务器中。在这里,我们将把图像存储在 AWS S3 中,并通过 AWS CloudFront 服务提供的 CDN 网络提供服务。

1. 技术要求

在开始之前,我们需要满足一些开发此应用程序的先决条件:
- 操作系统:Ubuntu 16.04/Mac/Windows
- 工具和库:Pipenv 工具、Django、Django Storage、Django Imagekit、Boto3、Zappa

我们将使用 pipenv 工具来安装和配置这些包。

2. 安装和配置 Django

配置任何 Python 项目都需要遵循标准来维护必要包的版本。许多开发人员喜欢维护 requirements.txt 文件,以保持应用程序的稳定性。因为 requirements.txt 中特定包的任何版本升级都可能破坏整个应用程序。

2.1 设置虚拟环境

Pipenv 是一个受多种语言的包管理工具(如 npm、Yarn、cargo、composer 等)启发的 Python 包管理工具,它由 Python.org 官方推荐。

  • 安装 pipenv
    • macOS
本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态与轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构和详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态与轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性与测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性与教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学与控制理论的认识,还可培养工程编程能力与实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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