Как распечатать переменную среды в Python?
Для переменных во всех переменных среды мы можем использовать петлю для цикла:
for var in os.environ:
print(var)
Для среды Windows 10, частичный список переменных среды следующий:
| AllusersProfile. | ДОРОЖКА | Преданность |
| ДАННЫЕ ПРИЛОЖЕНИЯ | ДАННЫЕ ПРОГРАММЫ | ИМЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ |
| Гомосемя | ПРОГРАММНЫЕ ФАЙЛЫ | ПРОФИЛЬ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ |
| Домут | Публичный | Вина |
Эти переменные полезны для настройки, доступа и хранения данных в месте, где пользователь еще имеет доступ даже при роуминге на локальной сети/WAN.
“Для” Заявление только что используется, предоставляет несортированный список всех переменных окружающей среды. Чтобы переменные перечислены в порядке возрастания, мы можем использовать Функция:
for var in sorted(os.environ): print(var)
Использование Поналичите список в по убыванию порядок :
for var in sorted(os.environ, reverse=True):
Примечание: это значение по умолчанию Функция, и нет необходимости указывать ее.
Как насчет получения ценностей каждой переменной? Как отображаться соответствующие значения?
Есть пара способов, которыми мы можем использовать, чтобы получить соответствующие значения. Поскольку Os.environ возвращает словарь, и Заявление, которое мы использовали выше, отображает Из каждой записи в словаре мы можем использовать Словарь Обозначения Чтобы вернуть значение каждого ключа:
for var in sorted(os.environ): print(var, os.environ)
или поочередно использовать метод получателя
for var in sorted(os.environ): print(var, os.environ.get(var))
Мы можем использовать знакомые стили форматирования строки, чтобы отобразить список, как нам нравится. Чтобы отобразить список переменных окружающей среды аналогичным образом, отображаемый, когда мы используем Команда Windows, мы можем использовать F Формат :
Это один из способов. Другой способ – использовать Вместо этого коллекция:
for v, k in os.environ.items():
print(f"{v} = {k}")
Мы также можем преобразовать словарь переменных среды в список кортежей и нарезать его, чтобы получить подмножество переменных среды, например, Первые 10 переменных:
envl=list(os.environ.items())
for v, k in envl:
print(f"{v} = {k}")
С таким количеством способов получить ключевую пару переменных среды, мы удивляемся, какой из них лучше. Мы верим, что эффективность должна быть основной причиной выбора одного утверждения над другим. Один из способов времени съемки кода – использовать ноутбук Jupyter Magic Magic Отказ
Поэтому мы предшествуем трем Для заявлений описано выше с , и мы видим, что заявление с использованием самый медленный , где два других имеют одинаковое время исполнения.
%%time
for v, k in os.environ.items():
print(f"{v} = {k}")
Вышесказанное для петли медленнее на 1 мс. Для этого это не имеет значения, так как он все еще очень быстро. Тем не менее, это то, что нужно помнить, так как звонки на медленнее и дороже, чем локальная библиотека, как мы продемонстрировали.
Создание и использование виртуальной среды
является инструментом для создания изолированных сред Python. Эта программа создает папку, которая содержит все необходимые исполняемые файлы для использования пакетов, необходимых для проекта Python.
Установка инструмента virtualenv
Это требуется только один раз. программа может быть доступна через распределение. На Debian-подобных дистрибутивов, пакет называется или .
В качестве альтернативы вы можете установить с помощью пип :
Создание новой виртуальной среды
Это требуется только один раз для каждого проекта. При запуске проекта, для которого вы хотите изолировать зависимости, вы можете настроить новую виртуальную среду для этого проекта:
Это создаст папку , содержащую оснастку сценариев и копию самого двоичного файла. Название папки не имеет значения. После того , как виртуальная среда создана, она является самодостаточной и не требует дальнейшей манипуляции с инструментом. Теперь вы можете начать использовать виртуальную среду.
Активация существующей виртуальной среды
Чтобы активировать виртуальную среду, некоторые оболочки магии требуется , чтобы ваш Python является один внутри вместо системы один. Это цель файл, который вы должны источник в текущую оболочку:
Пользователи Windows должны набрать:
После того, как виртуальная среда была активирована, и исполняемых файлов и все скрипты , установленные модули сторонних те внутри . В частности, все модули , установленные с будут развернуты в виртуальной среде, что позволяет содержимого среды разработки. Активация виртуальной среды также должна добавить префикс к вашему приглашению, как показано в следующих командах.
Настраиваем подключение к базе данных
Откройте настройки Settings вашего приложения:
В разделе Config Vars нажмите кнопку Reveal Config Vars — откроется список переменных конфигурации.
Сейчас нас интересует переменная CLEARDB_DATABASE_URL, в которой содержится строка-ссылка для доступа к БД с указанием логина, пароля и других параметров подключения.
Рассмотрим подробнее эту строку и её составляющие:
mysql://b04d2ddd4273f2:63623d8c@eu-cdbr-west 02. cleardb.net/heroku_b72e9b34372c084? reconnect=true
Здесь в строке уже есть протокол, имя пользователя, пароль и хост, где находится наша база данных. Параметры упакованы в эту строковую переменную по схеме:
[protocol://]]@]host
Подробнее о том, как это работает, можно почитать в разделе «Подключение к серверу с помощью строк типа URI или пар „ключ-значение“» официальной документации по MySQL 8.0.
Чтобы наше приложение и БД работали в кодировке UTF, необходимо после знака вопроса добавить в строку подключения (через амперсанд) следующие параметры: useUnicode=true, characterEncoding=utf-8, reconnect=true.
В итоге должно получиться следующее:
mysql://b04d2ddd4273f2:[email protected]/heroku_b72e9b34372c084? useUnicode=true& characterEncoding=utf-8& reconnect=true
Теперь, когда разобрались с форматом, можно открыть ваш любимый клиент для работы с MySQL и создать новое подключение, используя данные из строки CLEARDB_DATABASE_URL.
Неплохой выбор утилиты для работы с БЗ — community-версия DBeaver. Она совершенно бесплатна и есть для всех ОС.
На этом этапе и далее запускайте утилиту с параметром reconnect=true, как показано на скриншоте. Чтобы проверить, правильно ли настроен драйвер, просто нажмите Test Connection. Вы должны получить примерно такое сообщение в модальном окне.
В том случае, если ваше приложение не должно самостоятельно создавать структуру БД, придётся это сделать вручную. Также не забудьте перенести в БД на Heroku дамп тестовых данных. После этих операций база готова, мы можем использовать её для дальнейшей работы.
Настраиваем Java-Spring-приложение
Теперь добавим в наше Java-Spring-приложение настройки, необходимые для его отправки и запуска в контейнере Heroku.
Все дальнейшие действия будут показаны на примере операционной системы Windows. На других ОС всё очень похоже, потому что мы везде используем консольную утилиту heroku cli.
Для примера я взял одну из дипломных работ студентов курса «Профессия Java-разработчик». Ваши файлы с параметрами могут немного отличаться, но все остальные настройки будет примерно такими же.
Клонируйте ваш репозиторий и/или откройте проект в IDE — на скриншотах примера показана работа с IntelliJ IDEA Community 2020. Проект должен находиться в корне репозитория.
Первое, что нужно сделать, — добавить в файл конфигурации application.properties наши настройки параметров базы данных и номер порта веб-сервера, по которому приложение будет доступно в браузере. Если его не указать, Heroku назначит порт при запуске проекта самостоятельно.
Пример расположения файлов проекта
Откройте application.properties. Сейчас там такой код:
Добавьте параметры в формате ${Имя_Параметра:Значение_по_умолчанию} для spring.datasource.url и server.port, если их там не было:
Если коротко, такая запись означает, что, если в параметрах запуска присутствует параметр PORT, следует использовать его либо применить значение по умолчанию — 8080. Для переменной spring.datasource.url настройка параметра CLEARDB_DATABASE_URL работает таким же образом — в локальном окружении и в контейнере Heroku. Мы можем открыть наш проект локально c MySQL на порту 3306, а при деплое будут использоваться параметры, передаваемые приложению в строке запуска.
Проверьте, что всё написано верно, и передайте в параметрах строку доступа к созданной нами БД. Для этого откройте параметры запуска приложения, выбрав в меню Run → Edit Configurations… Или выберите на панели инструментов:
Если у вас пока нет ни одной готовой конфигурации, создайте новую или просто запустите приложение. Подойдёт даже неудачный запуск — конфигурация появится в любом случае.
Допишите параметры запуска приложения в поле Environment variables. Удобно зайти в список (кнопка в конце поля, отмеченная на скриншоте) и там ввести значения, если их несколько.
Введите параметр доступа к БД:
Не забудьте, что логин и пароль уже есть в строке соединения, поэтому отдельные строки данных, прописанные в конфигурации, не используются. Копируйте только ту строку, которую сгенерировал вам Heroku в параметрах Config Vars. Номер порта для тестового запуска менять не нужно.
Теперь попробуйте запустить приложение. Если дамп был загружен на Heroku и у него верная структура, то ваша программа будет работать локально, но использовать при этом облачную БД.
После успешного запуска переходите к следующему этапу.
Авторизуемся в сервисе Heroku с помощью клиентского приложения
Теперь самое время авторизоваться на heroku.com через консольную утилиту. Наберите в терминале:
Процесс происходит через веб, поэтому нажатием любой клавиши перейдите в ваш браузер по умолчанию или, если решили отказаться, нажмите q для выхода.
Когда откроется браузер, потребуется ввести логин и пароль. А если вы уже были авторизованы в heroku.com, то останется только подтвердить действие и нажать Log in.
Затем можно просто вернуться в терминал — вы увидите, что успешно залогинились в консольном приложении.
Чтобы проверить, кто сейчас авторизован в системе, используйте команду:
Да, всё в порядке, и ответ системы это подтверждает.
Указание интерпретатора Python в файле web.config
Файл web.config вашего приложения содержит сведения для веб-сервера IIS (версии 7 и более поздней версии), работающего в ОС Windows, о том, как обрабатывать запросы для приложения Python с помощью обработчика FastCGI или HttpPlatform (рекомендуется). Visual Studio 2015 и более ранних версий вносит эти изменения автоматически. При использовании Visual Studio 2017 и более поздних версий нужно изменить файл web.config вручную.
Настройка обработчика HttpPlatform
Модуль HttpPlatform передает подключения через сокет напрямую в автономный процесс Python. Такая сквозная передача позволяет запускать нужный веб-сервер, но требует выполнения скрипта запуска на локальном веб-сервере. Укажите скрипт в элементе файла web.config, где атрибут указывает на интерпретатор Python для расширения сайта, а атрибут указывает скрипт и содержит все аргументы для него:
Показанная здесь переменная среды содержит порт, который должен прослушивать локальный сервер для соединений от localhost. Этот пример также показывает, как при необходимости создать другую переменную среды, в данном случае это .
Настройка обработчика FastCGI
FastCGI — это интерфейс, работающий на уровне запроса. Службы IIS принимают входящие подключения и перенаправляют каждый запрос в приложение WSGI, работающее в одном или нескольких сохраняемых процессах Python.
Для использования этого обработчика сначала установите и настройте пакет wfastcgi, как описано на странице pypi.org/project/wfastcgi/.
Далее измените файл web.config своего приложения, указав полные пути к файлам python.exe и wfastcgi.py в ключе . Для выполнения описанных ниже инструкций нужно, чтобы интерпретатор Python был установлен в папке c:\python36-32, а код приложения находился в папке c:\home\site\wwwroot. Укажите соответствующие пути:
Измените запись в файле web.config таким образом, чтобы путь соответствовал папке, где установлен Python. Точные сведения см. в справочнике по настройке IIS (iis.net).
В разделе файла web.config добавьте ключи , (не обязательно) и :
Эти значения доступны для вашего приложения в качестве переменных среды:
Значение можно свободно расширить, однако оно должно включать корень приложения.
должен указывать на приложение WSGI, импортируемое из приложения.
является необязательным, но рекомендуется для отладки приложения.
Задайте запись в файле web.config в соответствии с используемой платформой:
Bottle. Обязательно используйте скобки после , как показано ниже. Это необходимо, так как объект является функцией (см. app.py), а не переменной.
Flask: измените значение на , где соответствует имени проекта. Узнать точный идентификатор можно в операторе в файле runserver.py. Например, если проект имеет имя FlaskAzurePublishExample, эта запись будет выглядеть так:
Django: для проектов Django необходимо внести два изменения в файл web.config. Во-первых, измените значение на (объект находится в файле wsgi.py).
Во-вторых, добавьте следующую запись под записью , заменив на имя проекта:
Только для приложений Django: в файле settings.py проекта Django добавьте домен URL-адреса вашего сайта или его IP-адрес в параметр , как показано ниже, заменив «1.2.3.4» своим URL-адресом или IP-адресом:
Если не добавить URL-адрес в массив, возникнет ошибка Запрещенный узел в / Недопустимый заголовок HTTP_HOST: «»
Возможно, необходимо добавить «» в ALLOWED_HOSTS.
Обратите внимание, что, если массив пуст, Django автоматически разрешает localhost и «127.0.0.1». Но при добавлении URL-адреса рабочего развертывания эта возможность становится недоступной
Поэтому, возможно, потребуется создать отдельные копии settings.py для разработки и рабочей среды или использовать переменные среды, чтобы контролировать значения времени выполнения.
Как получить и установить переменные среды в Python?
Предоставляет структуру данных словаря всех переменных среды, установленных для конкретной операционной системы. Следовательно, можно использовать все методы словаря Python для управления словарем и получить необходимую информацию.
Как только модуль OS загружен, создание новой переменной среды и доступа к его значению проста.
import os os.environ = 'username' # SET environment variable ENV_VAR
Тем не менее, если существует переменная среды, мы перезаписываем ее значение, и, возможно, приложение, использующее его неисправность.
Чтобы убедиться, что мы не перезаписываем существующую переменную, мы можем использовать оператор IF для проверки переменного существования:
If os.environ == None:
os.environ ='value'
else:
print("Environment Variable Exists")
Один из способов получить Значение переменной среды состоит в том, чтобы использовать оператор нотации словаря Python, который мы использовали для установки значения переменной: Os.environ Возвращает значение, назначенное для
Другой способ – использовать Словарь Способ получения значения переменной среды
Третий способ получения значения переменной среды является использование метод. Этот метод похож на Описанный выше, но требуется два необходимых параметра: имя переменной мы ищем и значение по умолчанию, если переменная не существует.
os.environ.setdefault('ENV_VAR', 'Variable Does not Exist')
Кто-то может спросить, как насчет метод? Что это делает, и зачем использовать его вместо использования словаря утверждение?
Основная причина в том, что Словарь Метод записи Поднимет исключение, когда переменная не существует, а если не обрабатывает правильно, приложение будет сбой. С другой стороны, вернется (поведение по умолчанию), если переменная среды не существует. Мы можем установить значение по умолчанию для чего-то более подходящего, указав дополнительную строку после имени переменной:
Можно сказать, что это улучшенная версия с Значение по умолчанию, где Требуется значение по умолчанию Отказ
Так как мы использовали Чтобы получить значение переменной окружающей среды, мы думаем использовать Чтобы установить новую переменную среды. Мы попробуем команду уверенно, это будет работать:
os.setenv('NewVar', 'VALUE')
Мы получаем сообщение об ошибке вместо этого:
Мы, вероятно, ошиблись имя; Поэтому мы пытаемся и пройти все методы и атрибуты. Нет метод. Чем ближе вы найдете, это и мы даем это попробовать:
Похоже, это работает; Мы не получаем никаких сообщений об ошибках. Мы запускаем команды, описанные выше, ищете вариабельную созданию, но переменной там нет.
Python Docs Посоветуйте, используя Для создания и назначения значений в переменные среды.
«Назначения предметов в автоматически переводятся в соответствующие звонки на ; однако звонки на не обновляйте , Так что на самом деле предпочтительно назначать предметы ( https://docs.cython.org/3/Library/os.html )
Итак, какова цель метод?
Метод использует его для установки значения переменной среды.
def __setitem__(self, key, value):
key = self.encodekey(key)
value = self.encodevalue(value)
putenv(key, value)
self._data = value
Мы видим, что когда мы создаем неверное оператор назначения, такое как следующий:
os.environ ='value' if 'ENV_VAR' not in os.environ else print("Wrong Value")
Класс Startup и его методы для разных сред
Внедрение IHostingEnvironment в Startup.Configure
Внедрите IHostingEnvironment в . Этот подход удобен, когда для приложения требуется просто настроить всего для нескольких сред с минимальными различиями в коде для каждой среды.
Внедрение IHostingEnvironment в класс Startup
Внедрите IHostingEnvironment в конструктор и назначьте службу полю для использования в рамках всего класса . Этот подход удобен, когда для приложения требуется настроить запуск всего для нескольких сред с минимальными различиями в коде для каждой среды.
В следующем примере:
- Среда хранится в поле .
- используется в и для применения конфигурации запуска на основе среды приложения.
Соглашения о классе Startup
При запуске приложения ASP.NET Core класс Startup выполняет его начальную загрузку. Приложение может определять отдельные классы для различных сред (например, ). Подходящий класс выбирается во время выполнения. Класс, у которого суффикс имени соответствует текущей среде, получает приоритет. Если соответствующий класс не найден, используется класс . Этот подход удобен, когда для приложения требуется настроить запуск для нескольких сред с многочисленными различиями в коде для каждой среды.
Чтобы реализовать классы на основе среды, создайте класс для каждой используемой среды и резервный класс :
Используйте перегрузку UseStartup(IWebHostBuilder, String), которая принимает имя сборки:
Соглашения о методах Startup
Методы Configure и ConfigureServices поддерживают версии для конкретных сред в формате и . Этот подход удобен, когда для приложения требуется настроить запуск для нескольких сред с многочисленными различиями в коде для каждой среды.
Установка
Для начала нам необходимо убедиться, что Node.js и npm установлены глобально на нашем компьютере. Мы можем это проверить при помощи выполнения команды с флажком , в результате чего будут показаны установленные версии этих инструментов. Откройте вашу консоль и введите туда следующую команду:
Версии, установленные на вашем компьютере, могут слегка отличаться от тех, что установлены у меня, однако если оба инструмента имеются, то можем приступить.
Давайте создадим папку проекта под названием и перейдем в нее.
Теперь, когда мы в ней, мы можем инициализировать наш проект, выполнив команду init.
В результате вам будет предложен ряд вопросов о проекте, на которые вы можете как отвечать, так и нет. После настройки у вас будет файл package.json, который выглядит следующим образом:
Теперь, когда у нас есть package.json, мы можем установить зависимости, необходимые для нашего проекта. К счастью, нам нужны только следующие:
- body-parser – промежуточное ПО для разбора тела запросов;
- express – веб-фреймворк с самым необходимым функционалом, который мы будем использовать для создания нашего сервера;
- mysql: драйвер MySQL;
- request (необязателен) – легкий способ выполнения запросов HTTP;
Мы воспользуемся командой , за которой будут следовать все зависимости, для завершения настройки нашего проекта.
В результате будут созданы файл package-lock.json, папка node_modules, и package.json теперь будет выглядеть подобно следующему:
ARG против ENV
1) Краткое пояснение: ARG доступен только во время сборки образа Docker (RUN и т. д.), но не после создания образа и запуска из него контейнеров (ENTRYPOINT, CMD).
Для контейнеров доступны значения ENV , а также команды в стиле RUN во время сборки Docker, начиная со строки, в которой они введены. Если вы установите переменную среды в промежуточном контейнере с помощью bash (RUN export VARI = 5 &&…), она не сохранится в следующей команде.
2) Более подробное объяснение: ARG также известны как переменные времени сборки. Они доступны только с момента «объявления» в Dockerfile с помощью инструкции ARG до момента создания образа. Запущенные контейнеры не могут получить доступ к значениям переменных ARG. Это также относится к инструкциям CMD и ENTRYPOINT, которые просто говорят, что контейнер должен запускаться по умолчанию. Если вы укажете Dockerfile ожидать различные переменные ARG (без значения по умолчанию), но при запуске команды сборки они не будут предоставлены, появится сообщение об ошибке.
Однако значения ARG можно легко проверить после создания образа, просмотрев историю Docker для образа. Таким образом, они не подходят для конфиденциальных данных.
Переменные ENV также доступны во время сборки, как только вы вводите их с помощью инструкции ENV. Однако, в отличие от ARG, они также доступны из контейнеров, запускаемых из финального образа. Значения ENV можно переопределить при запуске контейнера, подробнее об этом ниже.
3) С диагремом: Вот упрощенный обзор возможностей ARG и ENV в процессе создания образа Docker из файла Docker и запуска контейнера.
Они перекрываются, но ARG нельзя использовать изнутри контейнеров.
Обновление Requirements
Heroku ожидает, что зависимости будут в файле requirements.txt, точно так же, как я определил в главе 15. Но для запуска приложения на Heroku мне нужно добавить две новые зависимости к этому файлу.
Heroku не предоставляет собственный веб-сервер. Вместо этого он ожидает, что приложение запустит свой собственный веб-сервер по номеру порта, указанному в переменной среды . Поскольку Веб-сервер разработки flask недостаточно надежен для использования в работе, я собираюсь снова использовать gunicorn, сервер, рекомендованный Heroku для приложений Python.
Приложение также будет подключаться к базе данных Postgres, и для этого SQLAlchemy требует установки пакета .
И и нужно быть добавленным в файл requirements.txt.
Развертывание приложений в Heroku
В этом разделе вы узнаете, как использовать интерфейс командной строки Heroku и Git для развертывания веб-приложения. Первым шагом является создание файла с именем Procfile в корневом каталоге проекта. Этот файл рассказывает Героку, как запустить приложение. Вы можете создать его, выполнив следующую команду:
$ echo "web: gunicorn app:app" > Procfile
GunicornPython Web Server Gateway Interface (WSGI)
$ python3 -m pip install gunicorn==20.0.4 $ python3 -m pip freeze > requirements.txt
$ git add Procfile requirements.txt $ git commit -m "Add Heroku deployment files"
Начните с создания приложения Heroku с помощью интерфейса командной строки Heroku. В этом учебнике в качестве имени приложения используется реальное приложение python-example-app. Вы можете создать приложение в Heroku, выполнив следующую команду:
$ heroku create realpython-example-app
$ git push heroku master
Enumerating objects: 6, done. Counting objects: 100% (6/6), done. Delta compression using up to 8 threads Compressing objects: 100% (4/4), done. Writing objects: 100% (6/6), 558 bytes | 558.00 KiB/s, done. Total 6 (delta 0), reused 0 (delta 0) remote: Compressing source files... done. remote: Building source: remote: remote: -----> Building on the Heroku-18 stack remote: -----> Python app detected remote: -----> Installing python-3.6.12 remote: -----> Installing pip 20.1.1, setuptools 47.1.1 and wheel 0.34.2 remote: -----> Installing SQLite3 remote: -----> Installing requirements with pip remote: Collecting click==7.1.2 remote: Downloading click-7.1.2-py2.py3-none-any.whl (82 kB) remote: Collecting Flask==1.1.2 remote: Downloading Flask-1.1.2-py2.py3-none-any.whl (94 kB) remote: Collecting itsdangerous==1.1.0 remote: Downloading itsdangerous-1.1.0-py2.py3-none-any.whl (16 kB) remote: Collecting Jinja2==2.11.2 remote: Downloading Jinja2-2.11.2-py2.py3-none-any.whl (125 kB) remote: Collecting MarkupSafe==1.1.1 remote: Downloading MarkupSafe-1.1.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl remote: Collecting Werkzeug==1.0.1 remote: Downloading Werkzeug-1.0.1-py2.py3-none-any.whl (298 kB) remote: Installing collected packages: click, Werkzeug, itsdangerous, MarkupSafe, Jinja2, Flask remote: Successfully installed Flask-1.1.2 Jinja2-2.11.2 MarkupSafe-1.1.1 Werkzeug-1.0.1 click-7.1.2 itsdangerous-1.1.0 remote: -----> Discovering process types remote: Procfile declares types -> (none) remote: remote: -----> Compressing... remote: Done: 45.1M remote: -----> Launching... remote: Released v1 remote: https://realpython-example-app.herokuapp.com/ deployed to Heroku remote: remote: Verifying deploy... done. To https://git.heroku.com/realpython-example-app.git * master -> master
https://realpython-example-app.herokuapp.com/
$ heroku open
Теперь давайте внесем небольшое изменение в приложение и посмотрим, как вы можете его повторно развернуть. Править app.py и измените строку, возвращаемую index (), как показано в следующем блоке кода:
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def index():
return "Hello this is the new version!"
$ git add app.py $ git commit -m "Change the welcome message" $ git push heroku master
В этом разделе вы узнали, как создать и развернуть приложение на Heroku с помощью Git и интерфейса командной строки Heroku. Дополнительные сведения об использовании интерфейса командной строки Heroku для развертывания приложений Python см. в разделе Начало работы с Heroku с Python.
Использование конвейеров Heroku для реализации рабочего процесса развертывания
В этом разделе вы узнаете, как реализовать рабочий процесс для развертывания приложения с помощью конвейеров Heroku. Этот конкретный рабочий процесс использует три отдельные среды, называемые локальной, промежуточной и производственной. Этот вид настройки широко используется в профессиональных проектах, поскольку он позволяет тестировать и просматривать новые версии перед их развертыванием в рабочей среде и выставлением перед реальными пользователями.
Создаём Add-on для работы с MySQL/Postgres
Если ваше приложение использует файловую базу данных или не использует БД вообще, этот шаг вы можете пропустить.
На этом этапе потребуется ввести данные вашей банковской карты. Деньги не будут списаны, пока вы пользуетесь бесплатным тарифом и не превышаете лимиты. Этого более чем достаточно для демонстрации работы приложения и обучения, но для серьёзной работы придётся подписаться на один из платных тарифов Heroku.
Откройте список ваших приложений и зайдите в панель управления приложения, которое мы недавно создали. Затем перейдите в закладку Resources и в поле ввода Add-ons наберите mysql. Если планируете работать с движком MySQL, найдите в списке ClearDB MySQL, а если с Postgres — Heroku Postgres.
Бесплатный тариф здесь называется Ignite — Free. Выберите его. После подтверждения вас попросят ввести данные банковской карты.
Когда введёте информацию о банковской карте, снова перейдите в Add-ons и создайте базу данных ClearDB — в окне выбора тарифа нажмите Provision. После этого в вашем списке Add-ons появится эта новая БД. Теперь самое время попробовать подключиться к ней и задать структуру.
(издание 2018)
Miguel Grinberg
Туда Сюда
Это восемнадцатая часть серии Мега-учебников Flask, в которой я собираюсь развернуть микроблог на облачной платформе Heroku.
Под спойлером приведен список всех статей этой серии 2018 года.
Примечание 1: Если вы ищете старые версии данного курса, это здесь.
Примечание 2: Если вдруг Вы захотели бы выступить в поддержку моей(Мигеля) работы, или просто не имеете терпения дожидаться статьи неделю, я (Мигель Гринберг)предлагаю полную версию данного руководства(на английском языке) в виде электронной книги или видео. Для получения более подробной информации посетите learn.miguelgrinberg.com.
В предыдущей статье я показал вам «традиционный» способ размещения приложения Python, и представил вам два реальных примера развертывания на Linux-серверах. Если вы не на «ТЫ» системой Linux, то вероятно вам показалось, что объем затраченных усилий на такое развертывание был слегка больше ожидаемого, и, безусловно, должен быть более простой способ.
В этой главе я покажу вам совершенно другой подход, в котором вы полагаетесь на стороннего провайдера облачного хостинга при выполнении большинства задач администрирования, что позволяет вам больше времени работать над самим приложением.
Многие облачные хостинг-провайдеры предлагают управляемую платформу, на которой можно запускать веб-приложения. Все, что вам нужно предоставить, чтобы ваше приложение было развернуто на этих платформах, — это фактическое приложение, потому что аппаратное обеспечение, операционная система, интерпретаторы языка сценариев, база данных и т.д. управляются службой. Этот тип сервиса называется Platform as a Service или PaaS.
Звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой, не так ли?
Я буду развертывать Microblog на Heroku, популярном облачном сервисе, который также очень удобен для приложений Python. Я выбрал Heroku не только потому, что он популярен, но и потому, что у него есть бесплатный уровень обслуживания, который позволит вам следовать за мной и выполнять полное развертывание, не тратя никаких денег.
Ссылки GitHub для этой главы: Browse, Zip, Diff.
