


Verpackung und Entwicklung beherrschen: Apps auf Gunicorn packen und ausführen.
Einführung
In diesem Projekt habe ich eine einfache Flask-App erstellt, die mithilfe von SQLAlchemy eine Verbindung zu einer MySQL-Datenbank herstellt, Daten daraus abruft und sie in einer HTML-Vorlage rendert. Es enthält zwei Tabellen, über die die Daten dynamisch auf der Webseite angezeigt werden. Es handelt sich im Wesentlichen um eine Nachbildung jeder kleinen bis mittelgroßen App.
Dieses Projekt verwendet hauptsächlich Flask, MySQL und Gunicorn:
- Flask: Ein leichtes Python-Framework zum Erstellen von Webanwendungen.
- MySQL: Ein relationales Open-Source-Datenbankverwaltungssystem zum effizienten Speichern, Verwalten und Abrufen strukturierter Daten.
- Gunicorn: Ein leichter Python-basierter WSGI-HTTP-Server, der mit der Bereitstellung produktionsbereiter Flask- oder Django-Anwendungen kompatibel ist.
Projektübersicht
Dieses Projekt demonstriert den Prozess des Einrichtens einer Webanwendung, des Packens in ein wiederverwendbares Modul und der Bereitstellung auf einem Gunicorn-Server. Es dient als praktische Lernerfahrung zum Verständnis der Arbeitsabläufe bei der Anwendungsvorbereitung und -bereitstellung.
Zu den wichtigsten Schritten gehören:
1. Herunterladen und Einrichten des Codes
- Um den Code einzurichten, klonen wir das Repository in einen lokalen Ordner.
- Da wir eine virtuelle Umgebung verwendeten, war die Installation der erforderlichen Abhängigkeiten eine Herausforderung.
- Dies wurde durch die Verwendung einer Anforderungsdatei behoben, die die notwendigen Abhängigkeiten mit kompatiblen Versionen enthielt.
2. Anpassen der Anwendung
Bevor wir die App verpacken und bereitstellen, müssen wir einige Anpassungen vornehmen. Durch diese Änderungen wird die App an Ihre spezifischen Bedürfnisse angepasst:
- Benutzerdefinierte Routen hinzufügen: Fügen Sie benutzerdefinierte Routen in die Flask-App ein, um zusätzliche Funktionen anzubieten, z. B. die Verarbeitung neuer HTTP-Anfragen oder die Bereitstellung verschiedener Seiten.
- Daten dynamisch abrufen: Ändern Sie die App so, dass Daten dynamisch aus einer Datenbank abgerufen und auf der Webseite angezeigt werden. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre App interaktiv bleibt und stets aktuelle Informationen anzeigt.
Diese Anpassungen verbessern das Benutzererlebnis und bereiten die App für die Produktionsumgebung vor.
3. Verpacken der Anwendung
Das Packen Ihrer Flask-App ist ein wesentlicher Schritt vor der Bereitstellung. In diesem Schritt wird ein Skript erstellt, das die Installation der App auf einem Server oder einem anderen Computer automatisiert. Dieses Skript stellt sicher, dass alle erforderlichen Dateien und Abhängigkeiten ordnungsgemäß eingerichtet sind. Außerdem lässt sich die App einfacher verteilen, da sie mit pip.
installiert werden kann- Beim Packen der App sollten Sie Folgendes einschließen:
- Alle Ihre App-Dateien und Abhängigkeiten
- Ein setup.py oder ein ähnliches Skript zur Automatisierung der Installation
Dieser Schritt ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Ihre App portierbar ist und ihre Abhängigkeiten in verschiedenen Umgebungen korrekt beibehalten werden.
4. Bereitstellung auf dem Gunicorn-Server
Sobald Ihre App gepackt ist, ist es an der Zeit, sie auf einem Server bereitzustellen. Eine beliebte Wahl für die Bereitstellung von Flask-Apps ist Gunicorn (Green Unicorn). Gunicorn ist ein WSGI-Server, der Ihre Flask-Anwendung effizient in der Produktion ausführt, indem er eingehende Anfragen verarbeitet und mehrere Worker verwaltet.
- Beim Einsatz bei Gunicorn müssen Sie Folgendes tun:
- Starten Sie den Gunicorn-Server mit Ihrer gepackten Anwendung.
- Geben Sie Parameter wie die Anzahl der Mitarbeiter und das zu bedienende App-Modul an. Dadurch wird sichergestellt, dass die App effizient läuft und mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten kann.
Gunicorn stellt sicher, dass Ihre App produktionsbereit und skalierbar ist und hohen Datenverkehr bewältigen kann.
Herausforderungen und wie ich sie gemeistert habe
Die Arbeit an diesem Projekt stellte mehrere Herausforderungen dar, von denen jede wertvolle Erkenntnisse über Bereitstellungsabläufe lieferte. Einige der Fehler waren:
-
Probleme beim Abhängigkeitsmanagement
- Fehler: Einige Abhängigkeiten waren veraltet oder stimmten nicht mit den Anforderungen des Projekts überein, was zu Kompatibilitätsproblemen führte.
- Lösung: Verwendung einer virtuellen Umgebung zum Isolieren und Verwalten von Abhängigkeiten und Aktualisierung der Anforderungsdatei.
-
Datenbankverbindungsfehler
- Fehler: Flask konnte aufgrund falscher Anmeldeinformationen oder Hosteinstellungen keine Verbindung zur MySQL-Datenbank herstellen.
- Lösung: Datenbankanmeldeinformationen und Konfigurationsdatei überprüft und die Verbindung mit eigenständigen MySQL-Abfragen getestet.
-
Gunicorn-Bereitstellungsfehler
- Fehler: Gunicorn konnte den Einstiegspunkt der Anwendung nicht finden und löste einen ModuleNotFoundError aus.
- Lösung: Die Anwendungsinstanz explizit im Gunicorn-Befehl angegeben (z. B. gunicorn app:app) und vor der Bereitstellung lokal getestet.
-
Sicherheitsrisiken für Anmeldeinformationen
- Fehler: Sensible Anmeldeinformationen (z. B. Datenbankkennwörter) wurden offengelegt oder falsch konfiguriert.
- Lösung: Habe eine .env-Datei zum sicheren Speichern von Anmeldeinformationen verwendet und sie mit python-dotenv in die App geladen.
Ergebnisse
Dieses Projekt konzentrierte sich darauf, ein grundlegendes Verständnis für das Packen und Bereitstellen einer App zu erlangen. Diese Konzepte haben mein Fundament für reale Integrations- und Entwicklungstechnologien gestärkt. Obwohl dieser Prozess manuell erfolgte, können Automatisierungstools ihn erheblich verbessern (wie es die meisten Entwickler tun).
Abschluss
Dieses Projekt war eine großartige Möglichkeit zu lernen, wie reale Apps vorbereitet und bereitgestellt werden. Der manuelle Bereitstellungsprozess war zwar aufschlussreich, zeigte aber auch Bereiche auf, in denen die Automatisierung die Effizienz verbessern könnte. Tools wie Jenkins könnten verwendet werden, um den Prozess des Packens, Testens und Bereitstellens einer Anwendung zu automatisieren, wodurch Zeit gespart und Fehler reduziert werden. Als nächstes plane ich, Jenkins zu verwenden, um den gesamten Workflow zu automatisieren und so eine kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) zu ermöglichen.
Wenn Sie gerade erst mit der Bereitstellung von Apps beginnen, probieren Sie diesen Ansatz aus und denken Sie darüber nach, nach und nach Automatisierungstools wie Jenkins hinzuzufügen. Das spart Ihnen Zeit und hilft Ihnen, größere Projekte problemlos abzuwickeln.
Haben Sie Ihren Bereitstellungsprozess bereits automatisiert? Schreiben Sie einen Kommentar und teilen Sie Ihre Erfahrungen!
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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
