Django踩坑

部署踩坑 部署踩坑提前准备服务器端准备安装nginx使用uwsgi部署使用gunicorn配置配置nginx配置django中的路径url 提前准备 在本地能够 python(3) manage.py runserver 服务器端准备 安装nginx 为了防止python的某些包没有安装 请先 sudo apt-get install python-dev 然后 sudo apt-get install nginx 使用uwsgi部署 求求你了 别用uwsgi 玩了4个小时 试了不下15种配置方

<<Python编程:从入门到实践>>踩坑记 Django Django Python 19.1.1.5 模板new_topic 做完书上的步骤后,对主题添加页面经行测试,但是浏览器显示 服务器异常. 个人采用的开发环境是virtual studio code , 测试起来很是难受,因为我配置的debug环境,断点操作没有作用. 经过我不断的测试,才发现我失败的原因是由于之前的误操作,先建立new_pizzas.py后改为new_pizzas.html的,错误就在这里.在我之后新建

在最近的Django的学习中,慢慢的开始踩坑,开此栏,专为收纳Django的坑,在以后的学习中以便警示.(使用工具为pycharm专业版2018.2.4,python3.5.2,Django版本2.1.3) 1.关于提取表单的数据. 在前端通过表单提交数据,请求为post的请求,method="post",这里的post经测试,不用区分大小写: 1 <form action="index/" method="post"> #这里不用区

公司半年前上线一个新的项目,采购了一批阿里云主机,磁盘组成是40G系统盘+100G的数据盘,数据库采用MariaDB Galera Cluster集群部署,由于业务数据量快速增长,导致磁盘存储空间剩余量很少,急需要扩容,先总结整个项目规划中埋下的坑: 1.没有DBA对数据库的容量规划,而前期的运维人员采购时选用100G的SSD云盘: 2.数据库默认使用共享表空间,缺点是删除数据后不释放空间,当数据快速增长后,我们采取了先删除临时表数据的方式来尽量避免暴力扩容,争取在春节期间稳定,删除部分数据后,

一.实验需求 公司tomcat服务经常自动崩溃,导致业务中断,暂时用zabbix对其执行监控,在tomcat崩溃时能够先自动启动,保证业务尽快恢复正常. 二.准备环境 系统环境:CentOS 6.5 IP地址: zabbix-server: 192.168.239.128 zabbix-agent: 192.168.239.130 zabbix的服务端和客户端的安装此处都以rpm包安装,配置略过.agent端上安装好tomcat. 三.开启踩坑之旅--agent端 ① 修改zabbix-agen

作者:gzjay,腾讯MIG无线产品部 高级工程师 最近一朋友提了几个Android问题让我帮忙写个小分享,我觉得对新人还是挺有帮助的,所以有了这个小分享. 1.目前, Android APP开发完成后,通常需要在哪些机型上进行测试? 2.目前, 开发Android APP时,需要考虑的分辨率有哪些? 这两个问题可以合起来回答的. http://developer.android.com/about/dashboards/index.html 源自Google Play的数据,每月都会进行upd

ES老集群用的2.4.1版本,跑的比较好就一直没动,最近看资料ES5.X已经稳定,并且性能有较大提升,心里就发痒了,但由于业务要保持高可以用的属性,就得想一个平滑升级的方案,最后想到了多实例过度的办法,5.X版本网上介绍配置变化较大,也做好了踩坑准备,确定好要升级后,立刻动手. 一.对应升级改造方案 使用端口9220和9330 安装并配置好新的ES5.2.1实例-->关掉logstash并将ES2.4.1实例堆栈调小重启(kafka保留3个小时日志所以不会丢失)-->启动ES5.2.1并将lo

说是踩坑之旅 其实是最近在思考一些问题 然后想实现方案的时候,就慢慢的查到这些方案   老司机可以忽略下面的内容了 1)起因  考虑到数据分离的问题  因为server是express搭的   自然少不了res.render("xx",data)    这句话的意思就是去查找相应的模板文件然后在用数据去渲染在将渲染好的页面去返回给浏览器,给浏览器去解析,渲染模板其实就是做的替换字符串+拼接字符串的活  各种的模板引擎也有各个优化的点(比如可以将对应的模板编译的函数保存在内存中,然后在通

上次写完粗浅的BP算法 介绍 本来应该继续把 卷积神经网络算法写一下的 但是最近一直在踩 TensorFlow的坑.所以就先跳过算法介绍直接来应用场景,原谅我吧. TensorFlow 介绍 TF是google开源出来的人工智能库,由python语言写的 官网地址:http://www.tensorflow.org/   请用科学上网访问 中文地址:http://www.tensorfly.cn/ 当然还有其他AI库,不过大多数都是由python 写的 .net 的AI库叫 Accord.net