简介: python编程:linux环境gunicorn+nginx部署django项目 安装包 pip install gunicorn supervisor gunicorn 确保django项目中有 wsgi.py 文件 通过gunicorn启动django项目(project需要换为相应的名称) gunicorn --chdir project_dir --pythonpath venv/bin/python -w4 -b0.0.0.0:8090 project_name.wsgi:application ...
先将之前启动的gunicorn关闭, 再启动supervisor,这样可以确保程序异常退出后自动重启 python supervisord -c supervisord.conf 1. 参考 django2.0+uwsgi+nginx部署查看nginx配置文件路径mac环境composer新建php的symfony项目并用nginx配置python编程:mac环境gunicorn+nginx部署flask项目Django 部署(Nginx)django 中静态文件配置 st...
$ pip3install-r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple$ pip3installgunicorn -i 为指定国内镜像源 1.3 虚拟环境运行flask 启动项目 1 $ python start.py 成功启动,代表成功将flask部署到Linux 2.使用supervisor管理flask 安装好后在/etc/会生成一个supervisord.conf文件及一个supervisord...
之后的项目维护中,如果更改了 gunicorn 的配置文件,那么需要依次执行下面两条语句去重启服务,如果只是修改了 Django 项目的内容,只需要单独执行第二条重启命令即可: 代码语言:javascript 复制 ~$ sudo systemctl daemon-reload~$ sudo systemctl restart gunicorn_tendcode 如果修改了 Nginx 的配置文件,那么需要依次执行...
Gunicorn:用于linux的 python wsgi Http服务器,常用于各种django,flask结合部署服务器。 mode_wsgi:实现了Apache与wsgi应用程序的结合 uWSGI:C语言开发,快速,自我修复,开发人员友好的WSGI服务器,用于Python Web应用程序的专业部署和开发。 在部署python程序web应用程序时,可以根据性能的需求,选择合适的wsgi server,不同的...
Ubuntu16.04+Anaconda2+nginx+gunicorn+flask+supervisor 概述: 把Python的Flask框架开发的Web应用,在Ubuntu上用gunicorn部署起来,用supervisor实现进程守护,用nginx实现代理和负载均衡。其中的python使用的是anaconda2 这个集成包里的。并在anaconda创建的虚拟环境中运行应用。关于虚拟环境的解释见下文。
初次部署Django project in ubuntu server Init env: python -V 2.7.3 Django 1.6 Linux ubuntu Steps: install nginx install gunicorn sudo apt-get install gunicorn create django project ...
$ pip install gunicorn 1. 配置 Gunicorn 最有吸引力的一个地方就是它的配置非常简单。处理配置***的方法就是在 Django 项目的根目录下创建一个名叫 Gunicorn 的文件夹。然后在该文件夹内,创建一个配置文件。 在本篇教程中,配置文件名称是 gunicorn-conf.py。在该文件中,创建类似于下面的配置: ...
gunicorn mysite.wsgi -c config.py /opt/django_pro/mysite/mysite$ sudo python3 manage.y runserver http://192.168.0.103:8000/ 有个小插曲,django我开始用apt安装的,竟然默认是1.0的版本 sudo apt install python3-django 好古老的页面 image.png ...
把Python的Flask框架开发的Web应用,在Ubuntu上用gunicorn部署起来,用supervisor实现进程守护,用nginx实现代理和负载均衡。其中的python使用的是anaconda2 这个集成包里的。并在anaconda创建的虚拟环境中运行应用。关于虚拟环境的解释见下文。 当然,你也可以不用创建虚拟环境,直接在个人用户下执行,只需将下文中虚拟环境部分改...