linux系统下部署Django 1、Python3安装 2、setuptools安装 3、django安装
我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题,例如 A 项目依赖于 Django 1.5,而 B 项目又依赖 Django 2.0,而我们的系统却只有一个 Python 解释器,我们所有的包都被装在了 Python 安装目录的 site-packages 目录下,所以 Django 只能是某个特定的版本,所以这样就会导致运行的时候导致 A 或 B 项目出现兼容问题。为了解决这个问题,我们可能会使用 virtualenv 来为项目创建一套独立的 Python 运行环境,或者我们可能会使用 Docker 容器来实现不同项目的隔离运行,但总的来说,它们使用起来其实并没有那么方便。另外在进行 Python 包管理时,requirements.txt 这样的包依赖标识文件也显得很鸡肋,在某些情况下可能会带来一些麻烦。为了解决这些问题,一个更加使用方便的包管理工具诞生了,叫做 Pipenv,接下来就让我们一起来了解一下它的用法。
我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题,例如 A 项目依赖于 Django 1.5,而 B 项目又依赖 Django 2.0,而我们的系统却只有一个 Python 解释器,我们所有的包都被装在了 Python 安装目录的 site-packages 目录下,所以 Django 只能是某个特定的版本,所以这样就会导致运行的时候导致 A 或 B 项目出现兼容问题。为了解决这个问题,我们可能会使用 virtualenv 来为项目创建一套独立的 Python 运行环境,或者我们可能会使用 Doc
设计、构建、测试和维护一个网页应用有许多工作要做。许多Python 和 Django 项目都有常见的共同问题。可重用将会节省这些重复性工作。
不出意外的话,Centos7默认安装的是Python2.7.5版本。因为目前做的项目和当前趋势都已经向Python3看齐了,所以咱也赶上时代的潮流,把Python版本升级到3。
python诞生于1989年,创始人 吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)。python是一种 C和shell 之间,功能全面,易学易用,可拓展的语言。 如下是最新的TIOBE排行榜(https://www.tiobe.com/tiobe-index )
本高级教程上接教程 6。我们将把我们的网页投票转换成一个独立的Python包,这样你可以在其它项目中重用或者分享给其它人。
之前部署Django项目到服务器上的时候出现了各种问题,现在总结一下方便以后查阅,也希望能够帮到有同样问题的你。(如果有帮助记得点赞哦!?) Linux 升级 Python 至 3.x 一般情况下自
就算所有人都不支持你。这条路会很曲折,你也会一度认为是不是自己选错了,但只要坚持,就算最后没有成功,但努力了就不会有遗憾。
centos7原本就安装了Python2,yum依赖于它。如果要替换掉,需要使用特殊方法。
最近自己在搞linux+python+django服务简单的整理下自己得环境搭建与建立服务,启动服务,
more installation and initialization 1. Install or upgrade by python pip ## python > 3.6 && django > 3.x (latest) # python -m pip install --upgrade pip setuptools # python -m pip install django ## -U = --upgrade pip install -U django 2. Install or upgrade
virtualenvwrapper: 基于 virtualenv 之上的一个工具,通过它可以方便的创建/激活/管理/销毁虚拟环境,没它的话进行上面的操作将会相当麻烦。
在开发过程中,使用python的包时可以联网安装,使用sudo pip install 包名称,可以安装包,可是如果使用上面的命令,在同一个目录下安装或者更新,其它的项目必须就无法运行了,怎么办呢?
大家都学过了django,用django写了各种功能,写了bbs项目,写了路飞学城。
在安装了python3之后,在项目开发的过程中,使用pip3进行库安装都会下载安装到环境变量设置好的地方,也就是python3安装的根目录下。 但是如果同时要开发多个不同的应用项目,而不同应用项目对于同一个库需要适配不同的版本,这种情况怎么办呢?
Saleor 是一个快速发展的开源电子商务平台,基于 Python 和 Django开发,且持续更新中,一点不用担心版本过旧的问题。
Django 中提供了开发网站经常用到的模块,常见的代码都为你写好了,通过减少重复的代码,Django 使你能够专注于 web 应用上有 趣的关键性的东西。为了达到这个目标,Django 提供了通用Web开发模式的高度抽象,提供了频繁进行的编程作业的快速解决方法,以及为“如何解决问题”提供了清晰明了的约定。Django的理念是DRY(Don't Repeat Yourself)来鼓励快速开发!
前言:这是2018年push的一篇文章,但是最近有很多人在群里或者私我咨询说linux安装python(较多)django(较少)问题,这里就再次整理一下推送出来,一切的开始都是友谊的开始。
在实际的项目中,是不是一定要用“最新版”的模块或包呢?不一定。实际的项目要求往往比较复杂,比如有一个比较“古老的”网站项目中使用了 Django 2.2(参阅第12章12.3节),现在又要新建一个网站,要求使用 Django 3 。如此,在本地计算机的开发环境中就出现了同一个包的不同版本冲突,如何解决?
缘起~为什么会有这样的一篇文章呢?因为我最近在读Python的官方文档,里面正好读到了这里安装Python模块,然后我天天也在读源码,也在实践中得到了一些佐证。所以记录一下。
源码地址:https://github.com/iOSDevLog/slmethod
这篇文章解释了如何在Mac OS X中安装Python 3,包括Mavericks和Yosemite。如果要清理安装Python 2.7,请查看此帖子。你也可以同时安装!? 它还展示了如何在Pytho
Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成。采用了MVC的软件设计模式,即模型M,视图V和控制器C。它最初是被开发来用于管 理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的,即是CMS(内容管理系统)软件。并于2005年7月在BSD许可证下发布。这套框架是以比利时的吉 普赛爵士吉他手Django Reinhardt来命名的。
默认系统已经自带了python2.7。在安装python3.5的时候,不要将python2.7的版本删掉,因为系统本身有很多功能都是需要python2.7的支持。可以通过vitrualenv工具,给不同python版本做环境隔离,应该就可以让不同版本的python共存了。其实,在安装python3.5的时候,注意配置一下安装路径,重新建立软链接就能很好地区分python2.7和3.5了,不需要用到vitrualenv。
安装虚拟环境包装器的目的是使用更加简单的命令来管理虚拟环境。 pip3 install virtualenvwrapper
安装必要工具 yum-utils ,它的功能是管理repository及扩展包的工具 (主要是针对repository)
第一次接触 uwsgi 和 nginx ,这个环境搭建,踩了太多坑,现在记录下来,让后来者少走弯路。 本来在 Ubuntu14.04 上 搭建好了环境,然后到 CentOS7.4 就遇到了一堆问题。下面把步骤记录下来,中间会记录遇到的问题及解决方案。
启动后使用xshell远程连接宿主机的10022端口是无法连接成功的,此时我们需要进入docker容器内部进行一些操作:
$ sudo apt-get install mysql-server mysql-client
安装python3及ipython整体环境,非常麻烦,不注意会经常报错,安装不成功,折腾了一天才搞定,流程记录如下:
Python 今天我们就不聊了。接下来咱们说说virtualenv,英文比较好的同学,可能已经猜到了一半,virtual,即:虚拟的。那env是什么鬼?environment吗?所以翻译成中文就是”虚拟环境“。 到底什么是虚拟环境呢?顾名思义,它是一个虚拟出来的环境。通俗的来讲,可以借助虚拟机,docker来理解虚拟环境,就是把一部分内容独立出来,我们把这部分独立出来的东西称作“容器”,在这个容器中,我们可以只安装我们需要的依赖包,而且各个容器之间互相隔离,互不影响。我们要学习Django,我们通过这个环境搞一个Django的虚拟环境就好了。 【前提概要】 Django也是一个非常流行的web框架。由于Django的迭代更新非常快,也比较频繁,所以有一些过时的东西需要丢弃掉,一些新的东西需要加进来,从而导致不同的版本之间不兼容。比如Django1.3、Django1.4、Django1.8之间就有很大的差异性。 或者是说,以Python的版本举例,现在工作中使用的Python版本与Python2.x和Python3.x两种。 【故事背景】 假设要进行Python web开发,使用的是Django。手上还有两个老项目A和B需要维护,而新项目C也正在开发中。这里项目A使用的是django1.3,项目B使用的是django1.4,而新项目C使用的是Django1.8。那么问题来了,如何同时在本地进行ABC这三个项目的开发和维护? 正常的模式可能是这样:现在在A项目上有一个BUG需要修复,于是,先执行下面的命令,删除掉原来的版本:
在开发Python程序的过程中,若有两个项目都依赖同一个第三方模块,但是依赖的版本不同,这个时候就无法保证两个项目都能够正常运行~,virtualenv 正是用于解决这类问题。
环境:CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) mini
有时候安装了一个Python库,可能在IDE如PyCharm中不能使用,这是因为: 通过pip安装的库默认一般在全局环境中,而PyCharm一般会默认创建虚拟环境,所以两者的环境不一致,导致安装的包不能正常导入使用,解决办法有2种:
用wget下载python3的源码包;使用淘宝镜像,替换了官网下载python3,提高下载速度
近年来得益于其轻量、易学易用、第三方支持依赖库多的特点,Python 语言大量被用于机器学习相关的研究、项目开发。在学术界,有以 Scikit-Learn 为代表的全能机器学习库;在产业界,有以 TensorFlow、PyTorch 为代表的生产级机器学习模型计算框架。(当然,学术界实际上构建大规模深度学习模型时也会用到 PyTorch 等计算框架。)但对于大多数人来说,学习这些库、框架或者借助它们从事某些研究、项目开发时,可能还是在用自己的笔记本、台式机。哪怕是在高校的实验室里,这种事情也是屡见不鲜。因此,有交互界面、相对容易上手的 Anaconda 可能会作为大家管理 Python 环境的首选。
最近把之前的服务器做了转移,重新部署,竟然发现有些生疏,在此做下总结以便日后可以熟悉点,亦可以帮助有需要的人。这里只写大流程可能会遇到一些问题可以参考 Linux 下部署Django项目你可能会遇到的问题!
一般centos系统自带的Python是2.6.6版本,由于版本太老有些好用的模块及功能需要Python2.7才支持。简单写一下如何升级Python2.6到Python2.7并能同步使用pip,以及通过pip安装Django。踩过不少坑,总结了下,按下面步骤逐步安装不然会有报错。
新租了服务器,想做个简单的服务端,测试以下网络质量。刚开始打算用npm的http-server做一个,无奈出问题了。后来还是觉得干脆装个django
小伙伴们可以通过官方模块库来下载:https://pypi.python.org/pypi
我们用python在本地电脑上开发完成一个python自动化项目用例,或者开发完成一个django项目。 需要部署到另外一台电脑或者服务器上的时候,需要导入python相关的依赖包,可以用freeze一键生成requirements.txt文件
本文基于《Python自动化运维 技术与最佳实践》第十三章内容“从零开始打造B/S自动化运维平台”。
概览 这里主要收集python项目的打包、发布和部署的常用方法,只是入门级别,深入的流程还是以官方文档为准(链接每节都已经给出)。 distutils,setuptools,pip,virtualenv 官网资料(Python Packaging User Guide): https://packaging.python.org/key_projects/#setuptools 简介 distutils - Python自带的基本安装工具, 适用于非常简单的应用场景使用, 不支持依赖包的安装
pip 是一个安装和管理 Python 包的工具,python安装包的工具有easy_install, setuptools, pip,distribute等。distribute是setuptools的替代品,是对标准库disutils模块的增强,我们知道disutils主要是用来更加容易的打包和分发包,特别是对其他的包有依赖的包。distribute被创建是因为Setuptools包不再维护了。而pip是easy_install的替代品
PEP 582 是 Python 的一个隔离项目环境的提案。PDM 作为现有的唯一一个具有完备 PEP 582 支持的包管理器,在实现的过程中也并非一帆风顺。本文将介绍一些关键 PEP 582 特性的实现方法和历程。
作为一个流行的开源开发项目,Python拥有一个活跃的贡献者和用户支持社区,这些社区也可以让他们的软件可供其他Python开发人员在开源许可条款下使用。这允许Python用户有效地共享和协作,从其他人已经创建的解决方案中受益于常见(有时甚至是罕见的)问题,以及可以提供他们自己的解决方案。
virtualenv 是用来创建 Python 的虚拟环境的库,虚拟环境能够独立于真实环境存在,并且可以同时有多个互相独立的 Python 虚拟环境,每个虚拟环境都可以营造一个干净的开发环境,对于项目的依赖、版本的控制有着非常重要的作用。
pypi 作为python最知名的第三方库,牵扯着全世界python开发者的神经。
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