Database
 sql >> база данни >  >> RDS >> Database

Мигриране на вашия проект Django към Heroku

В този урок ще вземем прост локален проект на Django, подкрепен от MySQL база данни, и ще го преобразуваме за изпълнение на Heroku. Amazon S3 ще се използва за хостване на нашите статични файлове, докато Fabric ще автоматизира процеса на внедряване.

Проектът е проста система за съобщения. Това може да бъде приложение за задачи или блог или дори клонинг на Twitter. За да се симулира реален сценарий, проектът първо ще бъде създаден с MySQL бекенд, след което ще бъде преобразуван в Postgres за внедряване на Heroku. Аз лично имах пет или шест проекта, в които трябваше да направя точно това нещо:да конвертирам локален проект, подкрепен с MySQL, в приложение на живо на Heroku.


Настройка


Предварителни условия

  1. Прочетете официалното ръководство за бърз старт на Django в Heroku. Просто го прочетете. Това ще ви помогне да усетите какво ще постигнем в този урок. Ще използваме официалния урок като ръководство за нашия собствен, по-усъвършенстван процес на внедряване.
  2. Създайте акаунт в AWS и настройте активен сегмент S3.
  3. Инсталирайте MySQL.


Да започнем

Започнете, като изтеглите тестовия проект тук, разархивирайте и след това активирайте virtualenv:

$ cd django_heroku_deploy
$ virtualenv --no-site-packages myenv
$ source myenv/bin/activate

Създайте ново хранилище на Github:

$ curl -u 'USER' https://api.github.com/user/repos -d '{"name":"REPO"}'

Уверете се, че сте заменили всички главни КЛЮЧОВИ ДУМИ с вашите собствени настройки. Например:curl -u 'mjhea0' https://api.github.com/user/repos -d '{"name":"django-deploy-heroku-s3"}'

Добавете файл readme, инициализирайте локалното репозиторие на Git, след което PUSH локалното копие към Github:

$ touch README.md
$ git init
$ git add .
$ git commit -am "initial"
$ git remote add origin https://github.com/username/Hello-World.git
$ git push origin master

Не забравяйте да промените URL адреса на URL адреса на вашето репо, който сте създали в предишната стъпка.

Настройте нова MySQL база данни, наречена django_deploy :

$ mysql.server start
$ mysql -u root -p
Enter password:
Welcome to the MySQL monitor.  Commands end with ; or \g. Your MySQL connection id is 1
Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the buffer.
mysql>
mysql> CREATE DATABASE django_deploy;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql>
mysql> quit
Bye

Актуализирайте settings.py :

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'django_deploy',
        'USER': 'root',
        'PASSWORD': 'your_password',
    }
}

Инсталирайте зависимостите:

$ pip install -r requirements.txt
$ python manage.py syncdb
$ python manage.py runserver

Стартирайте сървъра на адрес http://localhost:8000/admin/ и се уверете, че можете да влезете в администратора. Добавете няколко елемента към Whatever обект. Убийте сървъра.




Конвертиране от MySQL в Postgres

Забележка: В тази хипотетична ситуация, нека се преструваме, че сте работили по този проект известно време, използвайки MySQL и сега искате да го конвертирате в Postgres.

Инсталиране на зависимости:

$ pip install psycopg2
$ pip install py-mysql2pgsql

Настройте база данни на Postgres:

$ psql -h localhost
psql (9.2.4)
Type "help" for help.
michaelherman=# CREATE DATABASE django_deploy;
CREATE DATABASE
michaelherman=# \q

Мигриране на данни:

$ py-mysql2pgsql

Тази команда създава файл, наречен mysql2pgsql.yml , съдържаща следната информация:

mysql:
  hostname: localhost
  port: 3306
  socket: /tmp/mysql.sock
  username: foo
  password: bar
  database: your_database_name
  compress: false
destination:
  postgres:
    hostname: localhost
    port: 5432
    username: foo
    password: bar
    database: your_database_name

Актуализирайте това за вашата конфигурация. Този пример обхваща само основното преобразуване. Можете също да включите или изключите определени таблици. Вижте пълния пример тук.

Прехвърлете данните:

$ py-mysql2pgsql -v -f mysql2pgsql.yml

След като данните бъдат прехвърлени, не забравяйте да актуализирате своя settings.py файл:

DATABASES = {
    "default": {
        "ENGINE": "django.db.backends.postgresql_psycopg2",
        "NAME": "your_database_name",
        "USER": "foo",
        "PASSWORD": "bar",
        "HOST": "localhost",
        "PORT": "5432",
    }
}

Накрая, повторно синхронизирайте базата данни, стартирайте тестовия сървър и добавете друг елемент към базата данни, за да сте сигурни, че преобразуването е успешно.



Добавете файл local_settings.py

Като добавите local_settings.py файл, можете да разширите settings.py файл с настройки, подходящи за вашата локална среда, докато основният settings.py файлът се използва единствено за вашите сценични и производствени среди.

Уверете се, че сте добавили local_settings.py към вашия .gitignore файл, за да запазите файла извън вашите хранилища. Тези, които искат да използват или да допринесат за вашия проект, могат след това да клонират репо и да създадат свой собствен local_settings.py файл, специфичен за тяхната собствена локална среда.

Въпреки че този метод за използване на два файла с настройки е конвенционален от няколко години, много разработчици на Python сега използват друг модел, наречен The One True Way. Може да разгледаме този модел в бъдещ урок.


Актуализиране на settings.py

Трябва да направим три промени в текущите ни settings.py файл:

Променете DEBUG режим на false:

DEBUG = False

Добавете следния код в долната част на файла:

# Allow all host hosts/domain names for this site
ALLOWED_HOSTS = ['*']

# Parse database configuration from $DATABASE_URL
import dj_database_url

DATABASES = { 'default' : dj_database_url.config()}

# Honor the 'X-Forwarded-Proto' header for request.is_secure()
SECURE_PROXY_SSL_HEADER = ('HTTP_X_FORWARDED_PROTO', 'https')

# try to load local_settings.py if it exists
try:
  from local_settings import *
except Exception as e:
  pass

Актуализирайте настройките на базата данни:

# we only need the engine name, as heroku takes care of the rest
DATABASES = {
    "default": {
        "ENGINE": "django.db.backends.postgresql_psycopg2",
    }
}

Създайте своя local_settings.py файл:

$ touch local_settings.py
$ pip install dj_database_url

След това добавете следния код:

from settings import PROJECT_ROOT, SITE_ROOT
import os

DEBUG = True
TEMPLATE_DEBUG = True

DATABASES = {
    "default": {
        "ENGINE": "django.db.backends.postgresql_psycopg2",
        "NAME": "django_deploy",
        "USER": "foo",
        "PASSWORD": "bar",
        "HOST": "localhost",
        "PORT": "5432",
    }
}

Стартирайте тестовия сървър, за да се уверите, че всичко все още работи. Добавете още няколко записа към базата данни.




Настройка на Heroku

Добавете Procfile към главната директория:

$ touch Procfile

и добавете следния код към файла:

web: python manage.py runserver 0.0.0.0:$PORT --noreload

Инсталирайте лентата с инструменти Heroku:

$ pip install django-toolbelt

Замразяване на зависимостите:

$ pip freeze > requirements.txt

Актуализирайте wsgi.py файл:

from django.core.wsgi import get_wsgi_application
from dj_static import Cling

application = Cling(get_wsgi_application())

Тествайте локално настройките на Heroku:

$ foreman start

Отидете до http://localhost:5000/.

Изглежда добре? Нека стартираме Amazon S3.



Amazon S3

Въпреки че хипотетично е възможно да хоствате статични файлове във вашето репо Heroku, най-добре е да използвате хост на трета страна, особено ако имате приложение, насочено към клиента. S3 е лесен за използване и изисква само няколко промени във вашия settings.py файл.

Инсталиране на зависимости:

$ pip install django-storages
$ pip install boto

Добавете storages и boto към вашите INSTALLED_APPS в “settings.py”

Добавете следния код в долната част на “settings.py”:

# Storage on S3 settings are stored as os.environs to keep settings.py clean
if not DEBUG:
   AWS_STORAGE_BUCKET_NAME = os.environ['AWS_STORAGE_BUCKET_NAME']
   AWS_ACCESS_KEY_ID = os.environ['AWS_ACCESS_KEY_ID']
   AWS_SECRET_ACCESS_KEY = os.environ['AWS_SECRET_ACCESS_KEY']
   STATICFILES_STORAGE = 'storages.backends.s3boto.S3BotoStorage'
   S3_URL = 'http://%s.s3.amazonaws.com/' % AWS_STORAGE_BUCKET_NAME
   STATIC_URL = S3_URL

Зависимите от средата настройки на AWS се съхраняват като променливи на околната среда. Така че не е нужно да ги задаваме от терминала всеки път, когато стартираме сървъра за разработка, можем да ги зададем в нашия virtualenv activate скрипт. Вземете името на AWS Bucket, ID на ключа за достъп и секретния ключ за достъп от S3. Отворете myenv/bin/activate и добавете следния код (не забравяйте да добавите вашата конкретна информация, която току-що изтеглите от S3):

# S3 deployment info
export AWS_STORAGE_BUCKET_NAME=[YOUR AWS S3 BUCKET NAME]
export AWS_ACCESS_KEY=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Деактивирайте и активирайте отново вашия virtualenv, след което стартирайте локалния сървър, за да се уверите, че промените са се отразили:

$ foreman start

Убийте сървъра, след което актуализирайте requirements.txt файл:

$ pip freeze > requirements.txt


Натиснете към Github и Heroku

Нека архивираме нашите файлове в Github, преди да PUSH на Heroku:

$ git add .
$ git commit -m "update project for heroku and S3"
$ git push -u origin master

Създайте проект/репо Heroku:

$ heroku create <name>

Назовете го както искате.

НАТИСНЕТЕ към Heroku:

$ git push heroku master

Изпратете променливите на средата на AWS до Heroku

$ heroku config:set AWS_STORAGE_BUCKET_NAME=[YOUR AWS S3 BUCKET NAME]
$ heroku config:set AWS_ACCESS_KEY=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
$ heroku config:set AWS_SECRET_ACCESS_KEY=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

Съберете статичните файлове и ги изпратете до Amazon:

$ heroku run python manage.py collectstatic

Добавете база данни за разработка:

$ heroku addons:add heroku-postgresql:dev
Adding heroku-postgresql on deploy_django... done, v13 (free)
Attached as HEROKU_POSTGRESQL_COPPER_URL
Database has been created and is available
! This database is empty. If upgrading, you can transfer
! data from another database with pgbackups:restore.
Use `heroku addons:docs heroku-postgresql` to view documentation.
$ heroku pg:promote HEROKU_POSTGRESQL_COPPER_URL
Promoting HEROKU_POSTGRESQL_COPPER_URL to DATABASE_URL... done

Сега синхронизирайте DB:

$ heroku run python manage.py syncdb


Прехвърляне на данни

Трябва да прехвърлим данните от локалната база данни в производствената база данни.

Инсталирайте добавката Heroku PGBackups:

$ heroku addons:add pgbackups

Изхвърлете вашата локална база данни:

$ pg_dump -h localhost  -Fc library  > db.dump

За да може Heroku да има достъп до db dump, трябва да го качите някъде в Интернет. Можете да използвате личен уебсайт, дропбокс или S3. Просто го качих в кофата на S3.

Импортирайте дъмпа в Heroku:

$ heroku pgbackups:restore DATABASE http://www.example.com/db.dump


Тест

Нека тестваме, за да се уверим, че всичко работи.

Първо, актуализирайте разрешените си хостове до вашия конкретен домейн в settings.py :

ALLOWED_HOSTS = ['[your-project-name].herokuapp.com']

Разгледайте приложението си:

$ heroku open


Тъкан

Fabric се използва за автоматизиране на внедряването на вашето приложение.

Инсталиране:

$ pip install fabric

Създайте fabfile:

$ touch fabfile.py

След това добавете следния код:

from fabric.api import local

def deploy():
   local('pip freeze > requirements.txt')
   local('git add .')
   print("enter your git commit comment: ")
   comment = raw_input()
   local('git commit -m "%s"' % comment)
   local('git push -u origin master')
   local('heroku maintenance:on')
   local('git push heroku master')
   local('heroku maintenance:off')

Тест:

$ fab deploy

Имате въпроси или коментари? Присъединете се към дискусията по-долу.



  1. Database
    2.   
  2. Mysql
    3.   
  3. Oracle
    4.   
  4. Sqlserver
    5.   
  5. PostgreSQL
    6.   
  6. Access
    7.   
  7. SQLite
    8.   
  8. MariaDB

  1. Как да напишете заявка с множество поведения

  2. Компресия и нейните ефекти върху производителността

  3. Използване на Jenkins с Kubernetes AWS, част 3

  4. Как да замените част от низ в SQL

  5. Настройване на производителността на коляното:Просто добавете SSD