Render에 Taipy 앱 배포
이번 강의에서는 Render에서 Taipy 앱을 배포하는 단계를 살펴보겠습니다. Taipy는 프런트엔드 및 백엔드 개발을 모두 지원하는 오픈 소스 Python 라이브러리로, 프로토타입 제작부터 프로덕션 지원 애플리케이션 배포까지 프로세스를 간소화합니다. Render는 앱을 구축, 배포 및 확장할 수 있는 서비스입니다.
전제조건
- Python, Github에 익숙해야 합니다
- Github 계정이 있습니다. 여기서 하나 만드세요
- 렌더링 계정이 있습니다. 여기서 하나 만드세요
- Taipy 앱 보유
절차
- 새 Github 저장소를 생성하세요.
-
Taipy 앱용 요구 사항.txt 파일을 만듭니다.
pip freeze > requirements.txt
로그인 후 복사 Taipy 앱 호스트를 0.0.0.0으로 설정하고 포트를 10000으로 설정하세요.
Taipy 앱을 Github 저장소에 푸시하세요.
Render 계정에 로그인하고 웹 서비스를 선택하세요.
Taipy 앱이 포함된 Github 저장소를 선택하세요.
웹 서비스에 이름을 지정하고 언어로 Python 3을 선택한 후 배포할 Github 브랜치를 선택하세요.
루트 디렉터리(있는 경우)와 시작 명령(앱을 로컬에서 실행하는 데 사용하는 명령)을 입력합니다.
인스턴스를 선택하세요. (무료 등급이 있습니다)
환경 변수를 입력한 다음 웹 서비스 배포
를 클릭하세요.
앱의 URL이 생성됩니다. 앱의 상태가 표시됩니다. 이 경우에는 라이브입니다.
URL로 이동하여 앱을 확인하세요.
앱이 실패하는 경우 앱을 수정하고 Github에 푸시하면 Render가 자동으로 다시 배포할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 수동 배포를 클릭하세요. 이것으로 우리 수업을 마칩니다.
위 내용은 Render에 Taipy 앱 배포의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
