heroku 分离django项目的开发和生产部分

kadbb459 于 2022-11-24 发布在 Go

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我正在建立一个依赖机器学习算法输出的网站。网站面向用户的部分所需要的只是算法的输出（一组项目的类标签），它可以很容易地存储在django模型中，也可以从django模型中检索。算法可以每天运行一次，并且不依赖于用户输入。
所以这部分站点只依赖于django和相关的包。
但是开发、调整和评估算法需要使用许多其他的python包，如scikit-learn、pandas、numpy、matplotlib等。它还需要保存许多不同的类标签集。
这些依赖项在部署到heroku时会导致一些问题，因为numpy需要LAPACK/BLAS.。在已部署的应用程序中尽可能少地使用依赖项似乎也是一种好做法。
如何将机器学习部分与面向用户的部分分开，同时又能将它们充分集成，使算法的结果易于使用？
我想创建两个独立的项目，然后以某种方式写入面向用户的数据库，但这似乎会导致维护问题（管理依赖关系、数据库模式的更改等）。
据我所知，这个问题与使用不同的设置或数据库进行生产和开发有一点不同，因为它更多的是关于管理不同的依赖项集合。

heroku

来源：https://stackoverflow.com/questions/31753685/separating-development-and-production-parts-of-django-project

3条答案

按热度按时间

5rgfhyps1#

把我们讨论过的内容移到答案上，以防人们有同样的问题，我的建议是：
1.花点时间定义站点和算法代码的依赖项。
1.将每个项目的依赖项列表转储到requirements.txt中。
1.将它们部署在不同的环境中，这样就不会发生冲突。
1.使用Django Rest Framework或Tastypie在您的站点端开发一些API端点，并让您的算法代码使用API更新您的模型。使用cron定期运行您的算法代码并推送数据。

赞(0）回复(0）举报 2022-11-24

62o28rlo2#

为每个环境创建一个需求文件，并为所有环境共享的软件包创建一个基本需求文件。

$ mkdir requirements
 $ pip freeze > requirements/base.txt
 $ echo "-r base.txt" > requirements/development.txt
 $ echo "-r base.txt" > requirements/production.txt

然后调整您的开发和生产依赖项，并在适当的环境中安装每个依赖项

#change to your development virtualenv
#$source .virtualenvs/development/bin/activate
$ pip install -r requirements/development.txt

#change to your production virtualenv
#$source .virtualenvs/production/bin/activate
$ pip install -r requirements/production.txt

赞(0）回复(0）举报 2022-11-24

pgccezyw3#

我更喜欢使用poetry作为我的依赖管理器，它允许你定义开发依赖，而不是有单独的requirements.txt文件，这是额外的工作。

赞(0）回复(0）举报 2022-11-24