nginx部署python应用

本文详细介绍了如何使用NGINX配置文件与Python项目进行高效部署,包括下载NGINX、配置NGINX服务器、启动Python项目及访问方法等步骤。重点突出NGINX在现代Web开发中的应用与优化。

1.nginx下载地址http://nginx.org/en/download.html

2.nginx配置文件如下:#位于  /nginx/conf/nginx.conf

#user nobody;
worker_processes 1;

events {
worker_connections 1024;
}


http {
include mime.types;
default_type application/octet-stream;
sendfile on;
keepalive_timeout 185;

server {
listen 8088;#对外的端口
server_name localhost;

location /media/ {
alias D:/hujin/DMMS/static/;
expires 30d;
}
#静态资源
location /static/
{
alias D:/hujin/DMMS/static/;
expires 30d;
}

location / {
fastcgi_read_timeout 30m;#一般用于后台长时间处理时保持不断开
fastcgi_pass 127.0.0.1:8080;#python启动的地址和端口
fastcgi_param PATH_INFO $fastcgi_script_name;
fastcgi_param REQUEST_METHOD $request_method;
fastcgi_param QUERY_STRING $query_string;
fastcgi_param CONTENT_TYPE $content_type;
fastcgi_param CONTENT_LENGTH $content_length;
fastcgi_param SERVER_PROTOCOL $server_protocol;
fastcgi_param SERVER_PORT $server_port;
fastcgi_param SERVER_NAME $server_name;
fastcgi_pass_header Authorization;
fastcgi_intercept_errors off;
}

error_page 500 502 503 504 /50x.html;
location = /50x.html {
root html;
}
}
}

3.启动python:

进入项目所以的路径

python manage.py runfcgi method=threaded host=127.0.0.1 port=8080

5.启动nginx(双击即可)

在浏览器中输入:localhost:8088即可看到你的项目了。这时你的项目可以在局域网里访问了

 

注意:nginx每次双击都会创建一个新的进程,所以在修改了配置文件后即可在任务管理器中把nginx的进程结束掉再启动新的,不然修改的就没用了

 

转载于:https://www.cnblogs.com/smallcoderhujin/archive/2013/05/04/3059628.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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