在软件开发和运维领域，自动化部署是一个至关重要的环节。它能够极大地提高部署效率，减少人为错误，同时增强整个部署过程的可控性和一致性。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，为自动化部署提供了丰富的工具和库。本文将介绍如何使用Python进行自动化部署，并提供代码实例来说明。
在上一篇文章中，州的先生介绍了一个 Windows 下部署 Django 应用的面板，通过这个面板可以全程鼠标点击完成 Django 应用在 Windows 下的部署。
在当今软件开发领域中，自动化部署与持续集成技术是至关重要的一环。Python作为一种强大且易于使用的编程语言，在自动化部署和持续集成方面有着广泛的应用。本文将介绍Python中如何利用各种工具和库来实现自动化部署和持续集成，并提供代码示例来说明实际操作。
PyCharm是一款非常好用的Python集成开发环境，它可以帮助我们更加高效地编写Python程序。在PyCharm中，我们可以快速地创建Python项目，并且可以使用丰富的代码编辑功能来编写代码。此外，PyCharm还提供了很多有用的工具来帮助我们进行调试、测试和部署Python程序。
虽然 Linux 受到了绝大多数互联网公司的青睐，但是 Windows 服务器在中小企业的服务器选择中依然还是首选。
随着云计算和微服务架构的流行，容器化技术已经成为现代应用程序开发的重要组成部分。在容器化应用开发领域，Docker和Kubernetes是两个最流行和广泛使用的工具。Python作为一种简单、易用且功能强大的编程语言，与Docker和Kubernetes的集成能力非常强大。本文将介绍如何使用Python语言结合Docker和Kubernetes来开发容器化应用。
深度学习模型的成功不仅仅依赖于训练效果，更重要的是将模型部署到生产环境，使其能够实际应用并为用户提供服务。本文将详细介绍如何使用Python实现深度学习模型的部署与生产环境应用，包括基本概念、常用工具、代码实现和示例应用。
引用 @Rio 的看法：我觉得 Python 不会像 PHP 那样流行，根本原因在于部署的难易程度。 PHP 从语言层面上讲几乎是一无是处，具体实现的质量也乏善可陈，但它胜在最要命的部署上：没有任何其他语言有像 PHP 一样适合大规模部署的方式。基本上装好 Apache/mod_php 之后，PHP 应用的部署就简化为了复制文件。 即便是考虑到性能原因等采用 nginx/FastCGI 等替代方式，额外的工作也只是在于最初配置。一旦配置完成，之后的部署都是文件复制。服务器重启后通常会自动启动 apach
在学习python过程中，centos系统自带的python版本比较滞后。在测试过程中，往往需要多个版本，但又不想影响系统自带的版本；尤其是在学习django过程中，python版本切换更加频繁，因此有了多版本切换需求。
在 使用 Nginx 和 Gunicorn 部署 Django 博客 中，我们通过手工方式将代码部署到了服务器。整个过程涉及到十几条命令，输了 N 个字符。一旦我们本地的代码有更新，整个过程又得重复来一遍，这将变得非常繁琐。 使用 Fabric 可以在服务器中自动执行命令。因为整个代码部署过程都是相同的，只要我们用 Fabric 写好部署脚本，以后就可以通过运行脚本自动完成部署了。 安装 Fabric Fabric 目前仅支持 Python2，如果你的系统中只有 Python3 版本，请先安装一个 Pyth
去中心化金融（DeFi）是区块链和智能合约世界中最重要的进步之一，通常被称为“新金融科技”。在这个教程中，我们将逐步介绍如何利用Python的Brownie框架开发一个简单的以太坊DeFi项目来读取ChainLink预言机提供的以太坊价格。
序言： 作为年后的首篇实操干货文章，番茄风控一如既往向业内小伙伴输出相关的干货文章。有实操能落地，有数据可撸码，继续将会是番茄风控提供给各位小伙伴的业内标配内容。
使用python密钥指定python版本。当我们更新Python构建映像时，别名3.6会指向不同的确切版本或补丁级别。
最近因工作需要，研究了一款Python项目。作为java程序猿，习惯于java项目一个包就可以在任何平台上运行，因此在研究该项目伊始，本着也能够将Python项目打包部署的期望，研究了下python项目部署方法。
> 本文作者来自MLSQL社区 & Kyligence 机器学习平台工程师 Andie Huang
开源优测的老粉丝应该很清楚，我已经很久没更新了，进入2024年，计划更新两个方向：
在实际的工作中，不管你是开发、测试还是运维人员，都应该掌握的一项技能就是部署项目，简单说就是把项目放到服务器中，使其正常运行。今天猪哥就以咱们的微信机器人项目为例子，带大家来部署一下项目。本文将会详细介绍从服务器的选购、Python3.7的安装、使用Pycharm上传和启动项目这几个方面，让零基础的同学也能学会将项目部署到服务器中。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 本文主要讲解几个部分，（适合一些在读的研究生啥也不会然后接到一些项目无从下手，如果是大佬的话就可以跳过了）先看看网络摄像头的效果吧（在2060的电脑上运行 ） 转自《知乎——kaka》 实践时间Pipeline 2021年9月18日，在github上发布了一套使用ONNXRuntime部署anchor-free系列的YOLOR，依然
大家好，我是猫哥，今天分享的是一篇超详细的教程。这篇教程手把手教你购买云主机、安装 Python3.7、使用 Pycharm 部署项目，详细到想学不会都难。
基于 Python 开发的 Web 应用（Django、Flask、Tornado 等）基本上都是部署在 Linux 服务器上的。鉴于 Linux 上部署 Python 应用的便利性，这是大多数项目推荐的部署方式，也是大多数人的选择。
最近看技术论坛，发现提到 fly.io 的次数越来越多了。 fly.io 是一个容器化的部署平台，只需要一个Dockerfile文件就能部署代码到fly.io 的服务器上，同时还自动生成域名。其他的好处多多，我根据自己体验，我总结成了下面的这些条：
非常抱歉的是，因为突如其来的疫情，我的hadoop系列断更了，很难受，因为我的分布式环境在学校，我的笔记本配置带不起来，代码跑不起来我是不敢写博客的，然后寒假在家写代码也没啥意思，看了非常多的书，把计网和操作系统重新学了一遍。因为实习的需要，未来我更多的技术可能在Python这块，但是java相关的内容我也会努力保持更新，同时也会出更多的入门教程给大家谢谢大家。
在scf的使用过程中，我们收到了不少关于如何部署pytorch到scf，为啥numpy版本不对等等问题，这里让我们来一步一步训练模型并将模型部署到scf函数。我们将使用scf提供的CustomRuntime的能力自定义我们的python版本并通过cos打包上传比较大的依赖层。首先让我们来编译以来的python
我在 github 托管 Python 代码，然后将包发布到 Pypi，通常的操作步骤是，更新完代码将提交到 github ，然后手动将包更新到 pypi，这样比较繁琐，就想到了使用github+travis-ci 构建一个自动部署环境。
在 Docker 中高效部署 Python 应用程序始于一个看似不起眼但至关重要的步骤：选择正确的 Python 镜像。这一选择可以显著影响项目的性能、安全性和兼容性，本文旨在指导选择最适合 Docker 项目的 Python 镜像，确保部署尽可能顺利且高效。
部署 Django 应用程序涉及将我们的应用程序从开发环境部署到生产环境，并确保它可以在生产服务器上安全运行和扩展。其实了解几种部署方案，相信你对将来的项目更得心应手。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
Linux系统中默认的python版本为Python 2，而根据Python的官方邮件消息，Python 2即将于2020年终止所有的支持。简单的将Python由2升级至3则会有很大的技术风险隐患，因为Linux的一些常用指令，如yum指令，会对python存在依赖。所以我们需要找到一种对linux系统无影响的python3环境搭建过程，而本文即是对此的记录和思考。
Cloud Studio会为我们自动构建一个Cloud Studio 功能的 Python 示例。
Flask本身就可以直接启动HTTP服务器，但是受限于管理、部署、性能等问题，在生产环境中，我们一般不会使用Flask自身所带的HTTP服务器。
一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多GPU分布式训练。但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个GPU机器甚至嵌入式平台（比如 NVIDIA Jetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学习环境，如caffe，TensorFlow等。由于训练的网络模型可能会很大（比如，inception，resnet等），参数很多，而且部署端的机器性能存在差异，就会导致推理速度慢，延迟高。这对于那些高实时性的应用场合是致命的，比如自动驾驶要求实时目标检测，目标追踪等。所以为了提高部署推理的速度，出现了很多轻量级神经网络，比如squeezenet，mobilenet，shufflenet等。基本做法都是基于现有的经典模型提出一种新的模型结构，然后用这些改造过的模型重新训练，再重新部署。
近日，使用 Serverless 开发了一个应用。其中 CI/CD，是需要考虑的一个问题。这里用到了 Jenkins 和 Docker。并且 Jenkins Pipeline 运行在容器中。
在 Windows 平台部署基于 Python 的网站是一件非常折腾的事情，Linux/Unix 平台下有很多选择，本文记录了 Flask 部署到 IIS 的主要步骤，希望对你有所帮助。
在工作中，有时候我们需要部署自己的Python应用 或进行私有化部署时，尤其现在都是通过docker镜像部署，我们并不希望别人能够看到自己的Python源程序。
手记，以免下次配置再入坑。有些细节未做详细描述，如果有问题，可以评论或私信我。 初次尝试搭python服务器，强撸python3，花样作死。过程中出现各种错误，不停google，搜到的时间大部分在2012年－2014年。让我不禁怀疑，真的没人用py搭服务器嘛？怎么比ruby还少。。。 相关技术点：django， gunicorn， virtualenv， circus， nginx 陆续花了一个月时间，先是折腾flask，完了折腾django，再到部署。感觉身体被掏空。说好的人生苦短，要用python呢。相
这一篇，我们介绍一下使用Gitlab-runner进行持续集成与部署，经过以往的经验，我们使用Jenkins的时候，会在jenkins中安装一系列的开发环境包，比如：
最近遇到了一个场景：需要将Python项目文件打包到无法联网的主机上部署执行，本篇文章记录针对于该场景的处理方案。
Aws Lambda是Amazon推出的“无服务架构”服务。我们只需要简单的上传代码，做些简单的配置，便可以使用。而且它是按运行时间收费，这对于低频访问的服务来说很划算。具体的介绍可以常见aws lambda的官网。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
简介 软件开发最大的麻烦事之一就是环境配置，操作系统设置，各种库和组件的安装。只有它们都正确，软件才能运行。如果从一种操作系统里面运行另一种操作系统，通常我们采取的策略就是引入虚拟机，比如在 Windows 系统里面运行 Linux 系统。这种方式有个很大的缺点就是资源占用多、冗余步骤多、启动慢。目前最流行的 Linux 容器解决方案之一就是Docker，它最大优点就是轻量、资源占用少、启动快。本文从什么是Docker？Docker解决什么问题？有哪些好处？如何去部署实现去全面介绍。 docker部署
之前也有提到，博客是用Django1.3写的，部署在webfaction上，是一个centos系统。因此整体的架构是这样的：
OpenFaaS是一款广受欢迎的无服务（Serverless/Faas）部署框架，为开发者提供了一种简单而高效的方式来构建和部署无服务器函数。它旨在降低构建和管理无服务器应用程序的复杂性，同时提供可扩展性和高可用性。
本文作者 / Wenda 关注存储以及周边生态，独立的存储系统生存太艰难，融入生态才体现价值。 1、背 景 我们Ceph作为后端存储时，这里只针对块存储空间的使用进行讨论。 对于块存储空间，Linux用户的使用方法有多种，如：rbd map方式、rbd-nbd map方式、 rbd-fuse方式， 但是对于Windows用户，如何使用呢？--- 答案：通过ISCSI访问。 2、说 明 针对块存储场景，iSCSI gateway的作用： 1) 采用ceph作为后端存储时，通过iSCSI协议为Wi
使用启科QuTrunk开发的量子应用可以通过QuSaaS 部署到启科QuPot云环境中对用户提供服务。本文将介绍如何使用QuTrunk进行AWS云上应用程序的开发和如何通过QuSaaS将量子应用部署到QuPot平台，并且QuTrunk计算后端调用AWS Braket服务。具体展示之前，先和大家简要介绍下启科的量子计算相关软件：QuPot和QuSaaS和Runtime。
Armin Ronacher的Flask是过去几年中为Python创建的Web应用程序框架领域中发生过的最伟大的事情之一。
在数据科学和机器学习领域，数据可视化是一项至关重要的任务。它不仅可以帮助我们更好地理解数据，还可以向他人传达我们的发现。而Streamlit是一个开源的Python库，使得构建数据应用程序变得非常简单，它可以帮助您在几分钟内将数据可视化应用程序部署到网络上。
在机器学习服务器中，Web 服务是在操作化计算节点上执行的 R 或 Python 代码。
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