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Maison développement back-end Tutoriel Python Déployer une application Django depuis GitHub sur AWS Lightsail à l'aide de la pile Bitnami Django

Déployer une application Django depuis GitHub sur AWS Lightsail à l'aide de la pile Bitnami Django

Dec 23, 2024 am 04:58 AM

Dans ce didacticiel, je vais vous guider dans le déploiement de votre application Web Django hébergée sur GitHub sur une instance AWS Lightsail à l'aide de Bitnami Pile Django. Bitnami simplifie le déploiement en fournissant un environnement préconfiguré et prêt pour la production qui comprend Django, un serveur Web (Nginx ou Apache) et une base de données (PostgreSQL ou MySQL).

à la fin de ce didacticiel, votre projet Django de GitHub sera opérationnel sur AWS Lightsail avec une configuration minimale.


Pourquoi choisir AWS Lightsail pour le déploiement de Django ?

AWS Lightsail est un service cloud facile à utiliser et abordable, idéal pour héberger des applications Django. Il fournit des serveurs privés virtuels (instances) avec des fonctionnalités de gestion simples telles que des adresses IP statiques, des piles préconfigurées et une tarification prévisible. Voici pourquoi c'est un excellent choix pour Django?:

  • Prix abordables?: faibles co?ts initiaux avec des prix prévisibles.
  • Configuration simplifiée?: interface facile à utiliser pour un déploiement rapide.
  • évolutivité?: s'adapte bien aux petites et moyennes applications.
  • Piles préconfigurées?: configuration d'environnement simplifiée, y compris Django.

Guide étape par étape

1. Créer une instance Lightsail à l'aide de la pile Bitnami Django

Connectez-vous à AWS Lightsail?:

  • Accédez à la console Amazon Lightsail.

Créer une nouvelle instance?:

  • Cliquez sur Créer une instance dans le tableau de bord Lightsail.
  • Sous Applications, choisissez Django parmi les options de la pile Bitnami.

Deploy a Django App from GitHub on AWS Lightsail Using the Bitnami Django Stack

  • Sélectionnez la Région la plus proche de votre public cible pour réduire la latence.
  • Choisissez un plan d'instance. Le forfait à 5?$/mois convient aux petites applications Django.

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  • Nommez votre instance (par exemple, django-app-bitnami).
  • Téléchargez ou utilisez une clé SSH existante pour vous connecter à votre instance.
  • Cliquez sur Créer une instance pour lancer votre instance Django.

2. Accédez à votre instance Lightsail

Une fois votre instance Lightsail exécutée, vous devrez vous y connecter en SSH.

Obtenir l'IP statique?:

  • Accédez à l'onglet Réseau dans la console Lightsail.
  • Allouez et attachez une IP statique à votre instance Lightsail. Cette IP statique sera utilisée pour accéder à votre application Django.

SSH dans l'instance?:

  • Vous pouvez SSH directement depuis la console Lightsail en cliquant sur Connecter ou en utilisant une commande de terminal?:
ssh -i /path/to/your/ssh-key.pem bitnami@<your_instance_ip>

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3. Clonez votre projet Django depuis GitHub

Maintenant que vous êtes connecté à votre instance Lightsail, vous pouvez cloner votre projet Django depuis GitHub.

Installer Git?:

Tout d'abord, assurez-vous que Git est installé sur votre instance Lightsail?:

sudo apt update
sudo apt install git

Clonez votre référentiel GitHub?:

Maintenant, accédez au répertoire dans lequel vous souhaitez stocker votre projet (par exemple, /home/bitnami/) et clonez votre référentiel?:

cd /home/bitnami
git clone https://github.com/yourusername/your-django-app.git

Remplacez https://github.com/yourusername/your-django-app.git par l'URL réelle de votre référentiel GitHub.


4. Configurer les paramètres de Django

Une fois que vous avez cloné votre projet Django, vous devez configurer le fichier settings.py pour vous assurer qu'il fonctionne dans l'environnement de production.

Accédez à l'application Django?:

  • Accédez au répertoire du projet. Bitnami installe Django dans /opt/bitnami/apps/django/django-project/ par défaut, mais votre application sera dans le dossier que vous avez cloné depuis GitHub.
cd /home/bitnami/your-django-app

Modifiez le fichier settings.py?:

Utilisez un éditeur de texte comme nano ou vi pour modifier vos paramètres.py?:

sudo nano your-django-app/yourproject/settings.py

Modifiez les paramètres suivants?:

  • ALLOWED_HOSTS?: Ajoutez votre adresse IP statique ou votre domaine Lightsail (si vous en avez un) à la liste ALLOWED_HOSTS?:
ALLOWED_HOSTS = ['<your_instance_ip>', 'yourdomain.com']
  • Configuration de la base de données?: La pile Bitnami utilise PostgreSQL par défaut, utilisez donc la configuration de base de données par défaut si vous utilisez PostgreSQL?:
DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql_psycopg2',
        'NAME': 'bitnami_django',
        'USER': 'bn_django',
        'PASSWORD': 'yourpassword',
        'HOST': 'localhost',
        'PORT': '5432',
    }
}
  • Configuration des fichiers statiques?: Assurez-vous que les paramètres des fichiers statiques suivants sont corrects?:
STATIC_URL = '/static/'
STATIC_ROOT = '/home/bitnami/your-django-app/static'

5. Exécuter des migrations et collecter des fichiers statiques

Après avoir configuré vos paramètres, exécutez des migrations et collectez des fichiers statiques.

Exécuter les migrations Django?:

Appliquer toutes les migrations de bases de données?:

sudo python3 manage.py migrate

Collecter les fichiers statiques?:

Exécutez la commande suivante pour collecter tous les fichiers statiques dans un emplacement central?:

ssh -i /path/to/your/ssh-key.pem bitnami@<your_instance_ip>

6. Accédez à l'application dans le navigateur

Une fois la configuration ci-dessus terminée, votre application Django devrait être accessible via l'adresse IP statique de votre instance Lightsail.

  • Ouvrez un navigateur et saisissez l'adresse IP statique de votre instance Lightsail?:
sudo apt update
sudo apt install git

Vous devriez voir la page d'accueil de Django ou votre application si vous avez déjà du code déployé.


Essayez-le avec l'application My Simple To-Do List

Clonez mon Application Django Simple To-Do List et suivez ces étapes pour la déployer sur AWS Lightsail.

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Conclusion

Vous avez déployé avec succès votre application Django depuis GitHub sur AWS Lightsail à l'aide de la pile Bitnami Django. Avec cette configuration, vous avez?:

  • Un environnement Django préconfiguré et prêt pour la production.
  • Une base de données PostgreSQL.

AWS Lightsail avec Bitnami fournit une solution simple et économique pour héberger des applications Django. Que vous déployiez un petit projet personnel ou une application de production, cette solution garantit le bon fonctionnement de votre application Django.


Références

  • Documentation officielle AWS Lightsail
  • Documentation de la pile Bitnami Django
  • Documentation officielle de Django

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Polymorphisme dans les classes python Polymorphisme dans les classes python Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Le polymorphisme est un concept de base dans la programmation orientée objet Python, se référant à "une interface, plusieurs implémentations", permettant le traitement unifié de différents types d'objets. 1. Le polymorphisme est implémenté par la réécriture de la méthode. Les sous-classes peuvent redéfinir les méthodes de classe parent. Par exemple, la méthode Spoke () de classe animale a des implémentations différentes dans les sous-classes de chiens et de chats. 2. Les utilisations pratiques du polymorphisme comprennent la simplification de la structure du code et l'amélioration de l'évolutivité, tels que l'appel de la méthode Draw () uniformément dans le programme de dessin graphique, ou la gestion du comportement commun des différents personnages dans le développement de jeux. 3. Le polymorphisme de l'implémentation de Python doit satisfaire: la classe parent définit une méthode, et la classe enfant remplace la méthode, mais ne nécessite pas l'héritage de la même classe parent. Tant que l'objet implémente la même méthode, c'est ce qu'on appelle le "type de canard". 4. Les choses à noter incluent la maintenance

Arguments et paramètres de fonction Python Arguments et paramètres de fonction Python Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Les paramètres sont des espaces réservés lors de la définition d'une fonction, tandis que les arguments sont des valeurs spécifiques transmises lors de l'appel. 1. Les paramètres de position doivent être passés dans l'ordre, et l'ordre incorrect entra?nera des erreurs dans le résultat; 2. Les paramètres de mots clés sont spécifiés par les noms de paramètres, qui peuvent modifier l'ordre et améliorer la lisibilité; 3. Les valeurs de paramètres par défaut sont attribuées lorsqu'elles sont définies pour éviter le code en double, mais les objets variables doivent être évités comme valeurs par défaut; 4. Les args et * kwargs peuvent gérer le nombre incertain de paramètres et conviennent aux interfaces générales ou aux décorateurs, mais doivent être utilisées avec prudence pour maintenir la lisibilité.

Expliquez les générateurs et itérateurs Python. Expliquez les générateurs et itérateurs Python. Jul 05, 2025 am 02:55 AM

Les itérateurs sont des objets qui implémentent __iter __ () et __Next __ (). Le générateur est une version simplifiée des itérateurs, qui implémentent automatiquement ces méthodes via le mot clé de rendement. 1. L'ITERATOR renvoie un élément chaque fois qu'il appelle Next () et lance une exception d'arrêt lorsqu'il n'y a plus d'éléments. 2. Le générateur utilise la définition de la fonction pour générer des données à la demande, enregistrer la mémoire et prendre en charge les séquences infinies. 3. Utilisez des itérateurs lors du traitement des ensembles existants, utilisez un générateur lors de la génération de Big Data ou de l'évaluation paresseuse, telles que le chargement ligne par ligne lors de la lecture de fichiers volumineux. Remarque: les objets itérables tels que les listes ne sont pas des itérateurs. Ils doivent être recréés après que l'itérateur a atteint sa fin, et le générateur ne peut le traverser qu'une seule fois.

Python `@ ClassMethod` Décorateur expliqué Python `@ ClassMethod` Décorateur expliqué Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Une méthode de classe est une méthode définie dans Python via le décorateur @classMethod. Son premier paramètre est la classe elle-même (CLS), qui est utilisée pour accéder ou modifier l'état de classe. Il peut être appelé via une classe ou une instance, qui affecte la classe entière plut?t que par une instance spécifique; Par exemple, dans la classe de personne, la méthode show_count () compte le nombre d'objets créés; Lorsque vous définissez une méthode de classe, vous devez utiliser le décorateur @classMethod et nommer le premier paramètre CLS, tel que la méthode Change_var (new_value) pour modifier les variables de classe; La méthode de classe est différente de la méthode d'instance (auto-paramètre) et de la méthode statique (pas de paramètres automatiques), et convient aux méthodes d'usine, aux constructeurs alternatifs et à la gestion des variables de classe. Les utilisations courantes incluent:

Comment gérer l'authentification de l'API dans Python Comment gérer l'authentification de l'API dans Python Jul 13, 2025 am 02:22 AM

La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Quelles sont les méthodes Python Magic ou les méthodes Dunder? Quelles sont les méthodes Python Magic ou les méthodes Dunder? Jul 04, 2025 am 03:20 AM

Les MagicMethodes de Python (ou Méthodes Dunder) sont des méthodes spéciales utilisées pour définir le comportement des objets, qui commencent et se terminent par un double soulignement. 1. Ils permettent aux objets de répondre aux opérations intégrées, telles que l'addition, la comparaison, la représentation des cha?nes, etc.; 2. Les cas d'utilisation courants incluent l'initialisation et la représentation des objets (__init__, __repr__, __str__), les opérations arithmétiques (__add__, __sub__, __mul__) et les opérations de comparaison (__eq__, ___lt__); 3. Lorsque vous l'utilisez, assurez-vous que leur comportement répond aux attentes. Par exemple, __Repr__ devrait retourner les expressions d'objets refactorables et les méthodes arithmétiques devraient renvoyer de nouvelles instances; 4. Des choses sur l'utilisation ou la confusion doivent être évitées.

Comment fonctionne la gestion de la mémoire Python? Comment fonctionne la gestion de la mémoire Python? Jul 04, 2025 am 03:26 AM

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Python ?@ Property? décorateur Python ?@ Property? décorateur Jul 04, 2025 am 03:28 AM

@Property est un décorateur de Python utilisé pour masquer les méthodes comme propriétés, permettant des jugements logiques ou un calcul dynamique des valeurs lors de l'accès aux propriétés. 1. Il définit la méthode Getter via le décorateur @property, de sorte que l'extérieur appelle la méthode comme l'accès aux attributs; 2. Il peut contr?ler le comportement d'attribution avec .setter, tel que la validité de la valeur de vérification, si le .setter n'est pas défini, il s'agit d'un attribut en lecture seule; 3. Il convient à des scènes telles que la vérification de l'attribution de propriétés, la génération dynamique de valeurs d'attribut et la masquage des détails de l'implémentation interne; 4. Lorsque vous l'utilisez, veuillez noter que le nom d'attribut est différent du nom de variable privé pour éviter les boucles mortes et convient aux opérations légères; 5. Dans l'exemple, la classe Circle restreint le rayon non négatif, et la classe de personne génère dynamiquement l'attribut Full_name

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