


Gunakan Apl Django daripada GitHub pada AWS Lightsail Menggunakan Bitnami Django Stack
Dec 23, 2024 am 04:58 AMDalam tutorial ini, saya akan membimbing anda menggunakan aplikasi web Django anda yang dihoskan pada GitHub kepada contoh AWS Lightsail menggunakan Bitnami Timbunan Django. Bitnami memudahkan penggunaan dengan menyediakan persekitaran sedia pengeluaran yang diprakonfigurasikan yang merangkumi Django, pelayan web (Nginx atau Apache) dan pangkalan data (PostgreSQL atau MySQL).
Menjelang akhir tutorial ini, anda akan mempunyai projek Django anda daripada GitHub dan berjalan pada AWS Lightsail dengan konfigurasi minimum.
Mengapa Memilih AWS Lightsail untuk Django Deployment?
AWS Lightsail ialah perkhidmatan awan yang mudah digunakan dan berpatutan, sesuai untuk mengehos apl Django. Ia menyediakan pelayan peribadi maya (contoh) dengan ciri pengurusan mudah seperti IP statik, tindanan pra-konfigurasi dan harga boleh diramal. Inilah sebabnya ia merupakan pilihan yang bagus untuk Django:
- Harga Mampu Milik: Kos pendahuluan yang rendah dengan harga yang boleh diramal.
- Persediaan Ringkas: Antara muka yang mudah digunakan untuk penggunaan pantas.
- Skalabiliti: Menskala dengan baik untuk apl kecil hingga sederhana.
- Timbunan Pra-konfigurasi: Persediaan persekitaran yang dipermudahkan, termasuk Django.
Panduan Langkah demi Langkah
1. Buat Contoh Lightsail Menggunakan Tindanan Bitnami Django
Log masuk ke AWS Lightsail:
- Pergi ke Amazon Lightsail Console.
Buat Contoh Baharu:
- Klik pada Buat contoh dalam papan pemuka Lightsail.
- Di bawah Aplikasi, pilih Django daripada pilihan tindanan Bitnami.
- Pilih Wilayah yang paling hampir dengan khalayak sasaran anda untuk mengurangkan kependaman.
- Pilih pelan contoh. Pelan $5/bulan sesuai untuk aplikasi Django yang kecil.
- Namakan contoh anda (cth., django-app-bitnami).
- Muat turun atau gunakan kunci SSH sedia ada untuk menyambung ke tika anda.
- Klik Buat contoh untuk melancarkan tika Django anda.
2. Akses Instance Lightsail Anda
Setelah contoh Lightsail anda dijalankan, anda perlu SSH ke dalamnya.
Dapatkan IP Statik:
- Pergi ke tab Rangkaian dalam konsol Lightsail.
- Peruntukkan dan lampirkan IP Statik pada contoh Lightsail anda. IP statik ini akan digunakan untuk mengakses aplikasi Django anda.
SSH ke dalam Contoh:
- Anda boleh SSH terus dari Lightsail Console dengan mengklik Sambung, atau gunakan arahan terminal:
ssh -i /path/to/your/ssh-key.pem bitnami@<your_instance_ip>
3. Klon Projek Django Anda daripada GitHub
Sekarang anda disambungkan ke contoh Lightsail anda, anda boleh mengklon projek Django anda daripada GitHub.
Pasang Git:
Pertama, pastikan Git dipasang pada contoh Lightsail anda:
sudo apt update sudo apt install git
Klon Repositori GitHub Anda:
Sekarang, navigasi ke direktori tempat anda ingin menyimpan projek anda (cth., /home/bitnami/) dan klon repositori anda:
cd /home/bitnami git clone https://github.com/yourusername/your-django-app.git
Gantikan https://github.com/yourusername/your-django-app.git dengan URL sebenar repositori GitHub anda.
4. Konfigurasikan Tetapan Django
Setelah anda mengklonkan projek Django anda, anda perlu mengkonfigurasi fail settings.py untuk memastikan ia berfungsi dalam persekitaran pengeluaran.
Akses Aplikasi Django:
- Navigasi ke direktori projek. Bitnami memasang Django dalam /opt/bitnami/apps/django/django-project/ secara lalai, tetapi apl anda akan berada dalam folder yang anda klon daripada GitHub.
cd /home/bitnami/your-django-app
Edit tetapan.py Fail:
Gunakan editor teks seperti nano atau vi untuk mengubah suai tetapan anda.py:
sudo nano your-django-app/yourproject/settings.py
Tukar tetapan berikut:
- ALLOWED_HOSTS: Tambahkan IP statik Lightsail atau domain anda (jika anda ada) pada senarai ALLOWED_HOSTS:
ALLOWED_HOSTS = ['<your_instance_ip>', 'yourdomain.com']
- Konfigurasi Pangkalan Data: Tindanan Bitnami menggunakan PostgreSQL secara lalai, jadi gunakan konfigurasi pangkalan data lalai jika anda menggunakan PostgreSQL:
DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql_psycopg2', 'NAME': 'bitnami_django', 'USER': 'bn_django', 'PASSWORD': 'yourpassword', 'HOST': 'localhost', 'PORT': '5432', } }
- Konfigurasi Fail Statik: Pastikan tetapan fail statik berikut betul:
STATIC_URL = '/static/' STATIC_ROOT = '/home/bitnami/your-django-app/static'
5. Jalankan Migrasi dan Kumpul Fail Statik
Selepas mengkonfigurasi tetapan anda, jalankan migrasi dan kumpulkan fail statik.
Jalankan Migrasi Django:
Gunakan sebarang migrasi pangkalan data:
sudo python3 manage.py migrate
Kumpul Fail Statik:
Jalankan arahan berikut untuk mengumpul semua fail statik ke lokasi pusat:
ssh -i /path/to/your/ssh-key.pem bitnami@<your_instance_ip>
6. Akses Aplikasi dalam Pelayar
Setelah anda melengkapkan persediaan di atas, aplikasi Django anda seharusnya boleh diakses melalui IP statik tika Lightsail anda.
- Buka penyemak imbas dan masukkan IP statik contoh Lightsail anda:
sudo apt update sudo apt install git
Anda seharusnya melihat halaman alu-aluan Django atau aplikasi anda jika anda sudah mempunyai kod yang digunakan.
Cubalah dengan Apl Senarai Tugasan Mudah Saya
Klon Apl Django Senarai Tugasan Mudah saya dan ikuti langkah ini untuk menggunakan ia pada AWS Lightsail.
Kesimpulan
Anda telah berjaya menggunakan aplikasi Django anda daripada GitHub pada AWS Lightsail menggunakan Timbunan Bitnami Django. Dengan persediaan ini, anda mempunyai:
- Persekitaran Django yang diprakonfigurasikan, sedia pengeluaran.
- Pangkalan data PostgreSQL.
AWS Lightsail dengan Bitnami menyediakan penyelesaian yang mudah dan kos efektif untuk mengehos aplikasi Django. Sama ada anda menggunakan projek peribadi kecil atau aplikasi pengeluaran, penyelesaian ini memastikan aplikasi Django anda berjalan dengan lancar.
Rujukan
- Dokumentasi Rasmi AWS Lightsail
- Dokumentasi Tindanan Bitnami Django
- Dokumentasi Rasmi Django
Atas ialah kandungan terperinci Gunakan Apl Django daripada GitHub pada AWS Lightsail Menggunakan Bitnami Django Stack. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Python's Unittest and Pytest adalah dua kerangka ujian yang digunakan secara meluas yang memudahkan penulisan, penganjuran dan menjalankan ujian automatik. 1. Kedua -duanya menyokong penemuan automatik kes ujian dan menyediakan struktur ujian yang jelas: Unittest mentakrifkan ujian dengan mewarisi kelas ujian dan bermula dengan ujian \ _; Pytest lebih ringkas, hanya memerlukan fungsi bermula dengan ujian \ _. 2. Mereka semua mempunyai sokongan dakwaan terbina dalam: Unittest menyediakan kaedah AssertEqual, AssertTrue dan lain-lain, manakala PYTest menggunakan pernyataan menegaskan yang dipertingkatkan untuk memaparkan butiran kegagalan secara automatik. 3. Semua mempunyai mekanisme untuk mengendalikan penyediaan ujian dan pembersihan: un

Pythonisidealfordataanalysisysisduetonumpyandpandas.1) numpyexcelsatnumericalcomputationswithfast, multi-dimensiArarraySandvectorizedoperationsLikenp.sqrt ()

Pengaturcaraan Dinamik (DP) mengoptimumkan proses penyelesaian dengan memecahkan masalah kompleks ke dalam subproblem yang lebih mudah dan menyimpan hasilnya untuk mengelakkan pengiraan berulang. Terdapat dua kaedah utama: 1. Top-down (Hafalan): Recursif menguraikan masalah dan menggunakan cache untuk menyimpan hasil pertengahan; 2. Bottom-Up (Jadual): Bangun secara beransur-ansur dari keadaan asas. Sesuai untuk senario di mana nilai maksimum/minimum, penyelesaian optimum atau subproblem yang bertindih diperlukan, seperti urutan Fibonacci, masalah backpacking, dan lain -lain.

Untuk melaksanakan iterator tersuai, anda perlu menentukan kaedah __iter__ dan __Next__ di dalam kelas. ① Kaedah __iter__ mengembalikan objek iterator itu sendiri, biasanya diri sendiri, bersesuaian dengan persekitaran berulang seperti untuk gelung; ② Kaedah __Next__ mengawal nilai setiap lelaran, mengembalikan elemen seterusnya dalam urutan, dan apabila tidak ada lagi item, pengecualian hentian harus dibuang; ③ Status mesti dikesan dengan betul dan keadaan penamatan mesti ditetapkan untuk mengelakkan gelung tak terhingga; ④ Logik kompleks seperti penapisan talian fail, dan perhatikan pembersihan sumber dan pengurusan memori; ⑤ Untuk logik mudah, anda boleh mempertimbangkan menggunakan hasil fungsi penjana sebaliknya, tetapi anda perlu memilih kaedah yang sesuai berdasarkan senario tertentu.

Trend masa depan dalam Python termasuk pengoptimuman prestasi, jenis yang lebih kuat, peningkatan runtime alternatif, dan pertumbuhan berterusan bidang AI/ML. Pertama, Cpython terus mengoptimumkan, meningkatkan prestasi melalui masa permulaan yang lebih cepat, pengoptimuman panggilan fungsi dan operasi integer yang dicadangkan; Kedua, jenis petikan sangat terintegrasi ke dalam bahasa dan alat untuk meningkatkan pengalaman keselamatan dan pembangunan kod; Ketiga, runtime alternatif seperti Pyscript dan Nuitka menyediakan fungsi baru dan kelebihan prestasi; Akhirnya, bidang AI dan Sains Data terus berkembang, dan perpustakaan yang muncul mempromosikan pembangunan dan integrasi yang lebih cekap. Trend ini menunjukkan bahawa Python sentiasa menyesuaikan diri dengan perubahan teknologi dan mengekalkan kedudukan utama.

Modul soket Python adalah asas pengaturcaraan rangkaian, menyediakan fungsi komunikasi rangkaian peringkat rendah, sesuai untuk membina aplikasi klien dan pelayan. Untuk menyediakan pelayan TCP asas, anda perlu menggunakan socket.socket () untuk membuat objek, mengikat alamat dan port, panggilan. Listen () untuk mendengar sambungan, dan menerima sambungan klien melalui .accept (). Untuk membina klien TCP, anda perlu membuat objek soket dan panggilan .Connect () untuk menyambung ke pelayan, kemudian gunakan .sendall () untuk menghantar data dan .recv () untuk menerima respons. Untuk mengendalikan pelbagai pelanggan, anda boleh menggunakan 1. Threads: Mulakan benang baru setiap kali anda menyambung; 2. Asynchronous I/O: Sebagai contoh, Perpustakaan Asyncio dapat mencapai komunikasi yang tidak menyekat. Perkara yang perlu diperhatikan

Jawapan teras kepada pengirim senarai Python adalah menguasai sintaks [Start: End: Step] dan memahami kelakuannya. 1. Format asas pengirim senarai adalah senarai [Mula: akhir: langkah], di mana permulaan adalah indeks permulaan (termasuk), akhir adalah indeks akhir (tidak termasuk), dan langkah adalah saiz langkah; 2. Omit Mula secara lalai bermula dari 0, endek akhir secara lalai hingga akhir, omite langkah secara lalai kepada 1; 3. Gunakan my_list [: n] untuk mendapatkan item n pertama, dan gunakan my_list [-n:] untuk mendapatkan item n yang terakhir; 4. Gunakan langkah untuk melangkau unsur -unsur, seperti my_list [:: 2] untuk mendapatkan angka, dan nilai langkah negatif dapat membalikkan senarai; 5. Kesalahpahaman biasa termasuk indeks akhir tidak

Modul DateTime Python dapat memenuhi keperluan pemprosesan tarikh dan masa asas. 1. Anda boleh mendapatkan tarikh dan masa semasa melalui datetime.now (), atau anda boleh mengekstrak .date () dan .time () masing -masing. 2. Boleh membuat objek tarikh dan masa tertentu secara manual, seperti DateTime (tahun = 2025, bulan = 12, hari = 25, jam = 18, minit = 30). 3. Gunakan .strftime () untuk output rentetan dalam format. Kod biasa termasuk %y, %m, %d, %h, %m, dan %s; Gunakan strpTime () untuk menghuraikan rentetan ke dalam objek DateTime. 4. Gunakan timedelta untuk penghantaran tarikh
