部署flask到服务器上

1.上传项目到xshell,使用xshell自带的xftp

2.解压上传项目
tar -zxvf +项目压缩包 
#如果是zip压缩包则使用  unzip+项目压缩包
3.Miniconda3的下载和安装
#Miniconda3的下载和安装
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py39_23.3.1-0-Linux-x86_64.sh
#运行sh文件
bash Miniconda3-py39_23.3.1-0-Linux-x86_64.sh

bash之后,一直回车,最后选择yes,完成安装。

4.列出Conda创建的所有虚拟环境
conda env list
5.创建名为flask-app的虚拟环境,python版本为3.9的
conda create -n flask-app python=3.9 -y
6.激活虚拟程序
conda activate flask-app
7.安装项目依赖rew.txt,这个是自己写的安装依赖
pip install -r rew.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
8.指定端口启动
flask run -h 0.0.0.0 -p 8000

### 部署Flask项目至生产服务器 为了确保Flask应用程序能够在生产环境中稳定高效地运行,需采用更强大的WSGI服务器替代内置的开发服务器。对于Windows平台而言,可考虑通过配置Apache来承载Flask应用。 #### 创建并激活虚拟环境以及安装依赖项 创建独立于全局Python环境的工作空间有助于管理不同项目的特定版本需求。执行如下命令初始化新的虚拟环境,并利用`requirements.txt`文件批量加载所需库: ```bash python -m venv myvenv myvenv\Scripts\activate.bat pip install -r requirements.txt ``` 上述操作确保了所有必要的第三方扩展被正确引入到目标机器上[^1]。 #### 修改入口脚本适应生产模式 默认情况下,开发者会使用简单的`if __name__ == '__main__'`条件语句配合`app.run()`方法启动服务;然而,在实际部署场景下建议替换为更为健壮的服务端实现方式。例如借助gevent库中的`pywsgi.WSGIServer`类实例化一个新的HTTP服务器对象监听指定地址与端口组合,从而提供对外部请求的支持能力: ```python from gevent.pywsgi import WSGIServer # 替代原有的 app.run() http_server = WSGIServer(('', 5000), application) http_server.serve_forever() ``` 此更改使得程序可以处理并发连接而不必受限于单线程模型下的性能瓶颈[^4]。 #### 整合Web Server Gateway Interface (WSGI) 为了让传统的web服务器如Apache能够理解并传递来自客户端浏览器的数据给后端逻辑层(Flask),必须设置好两者之间的桥梁——即遵循WSGI标准的应用接口定义。通常这涉及到编写一个名为`wsgi.py`的小型适配器文件,它负责接收原始HTTP调用并将之转换成适合内部路由机制的形式供后续业务代码解析响应。 ```python import sys sys.path.insert(0, '/path/to/your/project') from yourapplication import app as application ``` 最后一步则是按照所选webserver的具体文档指引完成最终集成工作,比如针对Apache则可能涉及编辑`.htaccess`规则或者修改主配置文件内的VirtualHost段落以包含指向刚才提到的那个特殊处理器路径的信息[^3]。
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