一位新手Python 开发Django项目的的Docker 部署实践

本文介绍: 对于Dja n go 项目的部署实践

最近公司 iOS 项目需求暂时放缓，于是公司说让我学一下Py th on 弄一个股票回测，预警的功能，于是兴匆匆的去百度学习Py th on，然后开发 in g

但是开发结束后项目需要部署到服务器，于是开始了我的部署之路

初级部署

项目写好了，因为对于Dja n go也会的不多，就直接按照文档上的部署命令去部署项目了

nohup python3 -u manage.py runserver 0.0.0.0:8010

但是这样部署会出现一个问题，就是服务器上运行两个进程，于是做了一些修改

nohup python3 -u manage.py runserver 0.0.0.0:8010 --noreload

这样部署了，项目也正常运行了，但是后续继续开发的时候，出现了一些bug，但是因为没有日志文件，对于bug的排查很费劲，于是又去各种搜索，各种百度，于是新加了日志文件

python3 -u manage.py runserver 0.0.0.0:8010 --noreload > info_log.out 2>&1 &

中级部署

这样项目运行了一段时间，也正常运行，没有问题，但是因为要经常重新部署项目，需要先去执行命令
ps aux |grep python
获取到正在运行的pid，然后 kill -9 pid 再去重新执行运行命令，这样去运行项目很麻烦，而且当时犯了个致命错误，获取项目pid 的时候，看错pid了，差点kill 另一个项目，于是我想着这样不行，要写个脚本才好，于是api _run.sh 文件诞生了

#!/bin/sh
APP_NAME=manage.py
APP_HOME=/pan/workspace/zfxf_py_data

stop(){
    pid=`cat pid.txt`
    pid=`cat pid.txt`
		if [ -n "$pid" ];then
			kill -9 $pid
			echo "killed $APP_NAME"
		fi
    # rm -rf $APP_HOME/zfxf-app.pid
    echo "$pid"
	  echo "$APP_NAME has been stopped"
}

deploy(){
	cd $APP_HOME
	stop
	if [ -n "$APP_NAME" ]; then
		mv $APP_NAME "$APP_NAME".bak
		echo "$APP_NAME"
	fi
	cp build/$APP_NAME ./
	sleep 2
	start
	ps -ef|grep $APP_NAME
}

start(){
    nohup python3 -u manage.py runserver 0.0.0.0:8010 --noreload &gt; info_log.out 2&gt;&amp;1 &amp; echo $! &gt; pid.txt
	  # echo $! &gt; $APP_HOME/zfxf-app.pid
		echo $!
	  echo "$APP_NAME has been started"
}

restart(){
	stop
	sleep 1
	start
}
case $1 in
  start)
    # check_env
    start
		exit 0
	  ;;
  stop)
    # check_env
    stop
		exit 0
    ;;
  restart)
    restart
		exit 0
    ;;
	deploy)
    deploy
		exit 0
    ;;
  *)
    echo "Usage: t1trade-push.sh {start|stop|restart}"
		exit 0
    ;;
esac

这样每次运行的时候就执行 start 命令，或者是restart 命令，尽量避免出现人为的错误；

最终部署

使用上面的部署方案运行一段时间，测试也没有问题，这个时候需要部署到测试环境上，这时候出现了个问题，因为两台服务器的Py th on 环境不一致，而且上面的一些Py th on 三方库版本不一致，出现了大问题，于是在后台的建议下说是弄成Doc ker 部署，于是又是各种搜索，各种查

Django项目使用Doc ker部署，先要创建Doc kerfile 文件

FROM python:3.10.6
MAINTAINER YuanJiaShuai
EXPOSE 8010
#设置环境变量
#ENV PROJECT_ENV test
ENV PYTHONUNBUFFERED 1
#设置pip源为国内源
#RUN pip3 install --upgrade pip -i  https://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
#RUN pip3 install --upgrade pip -i  https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
#在容器内/var/www/html/下创建 PetHomeServer 文件夹p
RUN mkdir -p /pan/workspace/zfxf_py_data
#设置容器内工作目录
WORKDIR /pan/workspace/zfxf_py_data
#将当前目录文件加入到容器工作目录中(.表示当前宿主机目录)
ADD . /pan/workspace/zfxf_py_data
#利用pip安装依赖
RUN pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

#BUILD_TYPE='DOCKER'
ENTRYPOINT ["python3", "-u", "manage.py","runserver","0.0.0.0:8010", "--noreload"]

源于第二种部署的时候感觉到脚步的便捷性，于是对于Doc ker 部署也是用脚步执行，就创建了build.sh 文件

#!/bin/sh

# 定义应用组名
group_name='com.zfxf.py'
# 定义应用名称
app_name='zfxf-py-app'
# 定义应用版本
app_version='1.0.0'
# 定义应用环境 本地开发环境test， 测试服务器开发环境dev，正式服务器开发环境pro 切换环境时，注意修改
PROJECT_ENV='pro'
# 日志位置
app_log='/pan/workspace/test/zfxf_py_data/logs'
port=8010
#echo '----set profile_active----'
#sed -i 's/<active-profile&gt;/$2/g' Dockerfile
echo '----copy jar----'
docker stop ${app_name}
echo '----stop container----'
docker rm ${app_name}
echo '----rm container----'
docker rmi ${group_name}/${app_name}:${app_version}
echo '----rm image----'
# 打包编译docker镜像
docker build -t ${group_name}/${app_name}:${app_version} .

echo '----build image----'

docker run -it 
  --name ${app_name} 
  --restart always 
  --net=host 
  --env "PROJECT_ENV=${PROJECT_ENV}" 
  -p 8010:8010 
  -v ${app_log}:/pan/workspace/zfxf_py_data/logs 
  -e TZ="Asia/Shanghai" 
  -v /etc/localtime:/etc/localtime 
  -d ${group_name}/${app_name}:${app_version}
echo '----start container----'