这篇文章记录了我试验将一个基于python的服务docker化并k8s部署的过程. 服务介绍Docker化设计业务代码改造创建docker镜像K8S部署设计yaml文件运行服务介绍这是一个用 python 实现的程序,tornado 作为 web 服务器,mongodb 作为存储,redis 作为缓存. Docker化设计为了方便,使用docker hub作为镜像仓库,而不是自己搭建私有库.业务代码直接打包进docker image,如果修改业务代码,需要重新生成docker image.业务代

Django,是一款针对Python环境的WEB开发框架,能够帮助我们构架快捷.简单的WEB框架设置,Django框架非常适合开发内容应用环境,所以在本文中,麦子将整理基于Centos系统部署安装Django.Apache .mod_wsgi环境,用于我们开发Python WEB项目的需要. CentOS 5系统安装Django.Apache .mod_wsgi部署Python环境教程 第一.安装依赖环境 在准备安装Django框架部署之前,我们需要先安装EPEL依赖环境,因为可能默认的CENT

nginx上部署python web http://uwsgi-docs.readthedocs.io/en/latest/tutorials/Django_and_nginx.html

ubuntu下在apache部署python站点 我的是ubuntu14 32为的虚拟机,默认安装的python为3.4 环境:apache + mysql + django + python3 软件安装 #apache sudo apt-get install apache2 #wsgi Python2 sudo apt-get install libapache2-mod-wsgi #wsgi python3 sudo apt-get install libapache2-mod-wsgi-

本文介绍了如何在Windows上部署Python Flask应用,相关环境如下: 操作系统:windows 7 Python:3.4 WFastCGI: 2.2 应用所用到的包版本如下: Flask==0.10.1 Flask-SQLAlchemy==2.1 itsdangerous==0.24 Jinja2==2.8 MarkupSafe==0.23 pyodbc==3.0.10 SQLAlchemy==1.0.9 Werkzeug==0.11.2 wheel==0.24.0 1. WFast

最简单的方式离线部署Python依赖包 SHOW ME CODE! 打包: $ tempdir=$(mktemp -d /tmp/wheelhouse-XXXXX) $ pip wheel -r requirements.txt --wheel-dir=$tempdir $ cwd=`pwd` $ (cd "$tempdir"; tar -cjvf "$cwd/bundled.tar.bz2" *) 部署: $ tempdir=$(mktemp -d /tmp/wh

#!/usr/bin/env python #--coding:utf8-- import sys,subprocess,os,datetime,paramiko,re local_path='/home/pangpeng/' nginx_web_path='/var/www/html/' tomcat_webapps_path='/usr/local/tomcat7/webapps/' backup_nginx_path='/tmp/backup_nginx/' backup_tomcat_a

部署python程序时常常会遇到同一台服务器上2.x和3.x共存的情况,不同应用需要使用不用的python版本,使用virtualenv创建虚拟环境能很好地解决这一问题. 首先,需要在服务器上安装virtualenv,命令如下: sudo yum install python-virtualenv 系统会自动下载依赖项目,如下图,安装已经成功了: 接下来需要创建虚拟环境,我们需要python3.6版本: virtualenv -p /usr/local/bin/python3.6 python3

ballerina k8s 部署和docker 都是同样的简单,编写service 添加注解就可以了 参考项目 https://ballerina.io/learn/by-guide/restful-service/ 项目准备 项目代码 import ballerina/http; import ballerinax/kubernetes; // 支持k8s 的注解 @kubernetes:Ingress { hostname:"dalongrong", name:"ball

pycharm中使用anaconda部署python环境 今天来说一下python中一个管理包很好用的工具anaconda,可以轻松实现python中各种包的管理.相信大家都会有这种体验,在pycharm也是有包自动搜索和下载的功能,这个我在前面的一篇博客中有相关的介绍(详情请查看点击打开链接),但是这种功能对于一些包是可以使用的,但是总是会遇到有些包下载失败或查询不到的时候,这个时候就会让人很苦恼了.这里我们就来说一下anaconda的好处. 下面是我从别的地方贴来的说辞: Anaconda的

在Nylas,我们喜欢使用Python进行开发.它的语法简单并富有表现力,拥有大量可用的开源模块和框架,而且这个社区既受欢迎又有多样性.我们的后台是纯用 Python 写的,团队也经常在 PyCon 和 meetups 上演讲.你可以认为我们是 Python 的超级粉. 然而,Python 的一个大缺陷是没有一个明确的工具来部署 Python 服务端应用.工作的情况就像是“执行 git 的 pull 命令后剩下的就只有祈祷了”,但这并不是一个好的方式,尤其当用户依赖于我们的应用.当你的应用引用了

目前创建K8S集群的安装程序最受欢迎的有Kops,Kubespray,kubeadm,rancher,以及个人提供的脚本集等. Kops和Kubespary在国外用的比较多,没有处理中国的网络问题,没法使用. kubeadm是Kubernetes官方提供的k8s部署工具,不过不支持HA,且支持的docker版本.K8S版本也有限,因此无法作为生产级安装程序. Rancher2016年的新起之秀,可以做到极简快速部署管理Docker,并支持多种编排方式:Cattle.Kubernetes.Meso

在centos上部署Python之前,我们需要先配置开发环境. 1.安装Python依赖的开发工具包 gcc自然少不了,可以直接用“Development Tools”: yum grouplist #查看可安装的包 yum groupinstall "Development tools" #含有空格用引号括起来 whereis gcc #查看gcc安装位置 gcc --version #查看gcc安装版本 还有其他一些依赖包 install zlib-devel bzip2-deve

准备工作 Jenkins已安装 Docker和K8s部署运行成功 代码管理工具使用Git 最近公司项目使用Jenkins+Git+Docker+K8s进行持续化构建部署,这里笔者整理了一下构建部署的相关操作,以便留存查看. 项目和工具介绍 这里有两个项目:前端和后台,同样都是使用Git代码管理工具,目前是使用所谓的微服务进行发布操作,结合Docker和K8s进行部署发布. 部署步骤 传统的服务发布步骤: 拉取最新的代码 使用ant或其他工具编译项目代码 将编译的项目代码(有些配置文件是不变的,需

Docker 部署Python项目 作者:白宁超 2019年5月24日09:09:00 导读: 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

k8S部署 柯穴上网 安装openvpn来获取docker镜像(不是本文重点不做详述) 软件包安装 1 关闭iptables,禁用firewalld,关闭selinux 2 配置yum仓库(使用阿里云的镜像仓库) 要4个yum源 CentOS-Base.repo epel.repo docker-ce.repo kubernetes.repo wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Cent

通过CGI,我们可以快速在Windows上部署Python 1. Windows安装IIS服务 2. 在IIS里打开“ISAPI和CGI限制”->添加,路径=python.exe的完全路径+" %s %s",描述随意 3. 在IIS里打开“处理程序映射”->添加模块映射,请求路径=*.py,模块=CgiMoudule,可执行文件=python.exe的完全路径+" %s %s",名称随意,请求限制去掉勾选 4. 添加网站指定到需要发布的内容 import

Docker 部署Python项目 导读: 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?

Prometheus K8S部署 部署方式:https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/prometheus 源码目录:kubernetes/cluster/addons/prometheus 服务发现:https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#kubernetes_sd_config 部署条件 1.

k8s 部署问题解决 https://www.jianshu.com/p/f53650a85131 本文记录一下在部署 k8s 时遇到的一些问题及解决方法,具体部署流程可以参考 ubuntu 安装 k8s. 从snap安装导致的初始化问题 由于一开始我安装的时候没有配置好镜像源,所以导致了apt下载 k8s 三件套时出现了找不到对应包的问题,再加上 ubuntu 又提示了一下 try sudo snap isntall kubelet ... 所以我就用snap安装了三件套,使用的安装命令如下: