30、扩展CodePipeline:构建、测试与部署全流程指南

扩展CodePipeline:构建、测试与部署全流程指南

1. 推送代码到Bitbucket仓库

在审查完下载代码的更改后,需要将这些更改推送到Bitbucket仓库。具体操作如下:
- 把所有文件复制到Bitbucket仓库。
- 运行 git add git commit git push 命令来推送源代码。

推送更改后,可在Bitbucket UI中查看这些更改。此时,源代码和仓库已准备好进行构建。

2. 创建Jenkins构建服务器

可以通过运行Jenkins的Docker镜像或下载Java JAR文件在Apache Tomcat容器中运行来启动Jenkins。这里使用EC2实例创建Jenkins服务器,步骤如下:
1. 初始化Terraform
- 从GitHub仓库(https://github.com/PacktPublishing/Building-and-Delivering-Microservices-on-AWS/tree/main/chapter_14/terraform )下载Terraform模板。
- 执行 terraform init 命令初始化Terraform。
2. 查看资源信息 :运行 terraform plan 命令,该模板将在AWS账户中创建以下资源:
| 资源名称 | 描述 |
| ---- |

内容概要:本文深入探讨了Django REST Framework(DRF)在毕业设计中的高级应用性能优化,围绕智能校园系统案例,系统讲解了DRF的核心进阶技术,包括高级序列化器设计、视图集定制、细粒度权限控制、查询优化、缓存策略、异步任务处理以及WebSocket实时通信集成。文章通过详细的代码示例,展示了如何利用DynamicFieldsModelSerializer实现动态字段返回、使用select_related和prefetch_related优化数据库查询、通过Celery实现异步任务、并集成Channels实现WebSocket实时数据推送。同时介绍了基于IP的限、自定义分页、聚合统计等实用功能,全面提升API性能安全性。; 适合人群:具备Django和DRF基础,正在进行毕业设计或开发复杂Web API的高校学生及初级开发者,尤其适合希望提升项目技术深度系统性能的学习者。; 使用场景及目标:①构建高性能、可扩展的RESTful API,应用于智能校园、数据分析、实时监控等毕业设计项目;②掌握DRF高级技巧,如动态序列化、查询优化、缓存、异步任务实时通信,提升项目竞争力;③优化系统响应速度用户体验,应对高并发场景。; 阅读建议:此资源以实战为导向,建议读者结合代码逐项实践,重点理解性能优化架构设计思路,同时动手搭建环境测试缓存、异步任务和WebSocket功能,深入掌握DRF在真实项目中的高级应用。
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