python - 我可以使用 Heroku 作为 Python 服务器吗？

Question

我的网络主机没有 python，我正在尝试构建一个机器学习应用程序。我知道heroku可以让你使用python。我想知道我是否可以使用 heroku 作为 python 服务器？就像我会让 heroku 为我做所有的 python 处理，并使用我的常规域来处理其他事情。

Answer 1

是的，一开始可能会很痛苦，但一旦设置好，我会说 Heroku 是最容易持续部署的平台。然而，它不直观 - 不要尝试只是“尝试一下”；按照教程并尝试理解 Heroku 为何如此工作。

遵循 docs是一个不错的选择； Heroku 的大部分内容都有很好的文档。

以下是部署到 Heroku 的通用工作流程:

1. 在本地创建您的项目并使用 virtualenv 来安装/管理图书馆。
2. 在基本目录中为您的项目初始化一个 git 存储库Python项目；创建一个heroku远程(heroku create)
3. 创建一个 procfile供 Heroku 在启动 gunicorn 时使用(或参见使用 waitress/etc 的选项； Heroku 使用它来启动您的进程
4. cd 到您的基本目录；卡住你的 virtualenv (pip freeze >requirements.txt) 并添加/提交requirements.txt。这告诉 Heroku 需要安装哪些软件包，这是部署正常工作的要求。如果您尝试运行 Python 项目并且缺少所需的包，则该应用程序将无法启动，并且 Heroku 将显示内部服务器错误。
5. 每当进行更改时，git commit 您的更改，并 git push heroku master 将所有提交推送到 Heroku。这将导致 Heroku 使用更新的部署重新启动服务器应用程序。如果出现故障，您可以使用 heroku rollback 返回到上次部署。

事实上，这并不令人烦恼，只是很特别。了解 Heroku 的规则，您可以使用命令行 git 命令轻松管理您的部署。

一个警告 - 如果部署 Django、Flask 应用程序等，则需要考虑一些特殊情况；具体来说，非项目文件(包括 Assets )不应存储在 Heroku 上，因为 Heroku 会定期重新启动“dyno”(服务器实例)，从最新推送加载整个项目到 Heroku。对于 Django 和 Flask，这通常意味着从 Amazon S3 存储桶提供 Assets /静态/媒体文件。

话虽这么说，如果您正确使用 virtualenv、配置数据库并遵循 Heroku 实践来提供文件和提交更新，那么它(恕我直言)绝对是最好的平台，易于使用、可靠的正常运行时间和良好的-涂油滚动部署。

最后一个提示 - 如果您正在创建 Django 应用程序，我建议从 this 开始您的项目样板文件。我有一个用于新项目的自定义项目，可以在几分钟内启动和发布项目。