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機器人代碼放服務器運行教程:阿里云學生機,9.9 元/月,超值

將代碼部署至服務器運行,新手們往往需耗費不少時間,甚至可能陷入重重困境。為此,特此詳盡記錄相關步驟,以助大家避免走錯路。

服務器相關配置查看

服務器的配置信息至關重要。操作時,只需點擊下方的云服務器,便可查看到其配置詳情。這些配置涵蓋了服務器的多種資源信息,如計算能力、存儲容量等,這些都與我們的代碼運行緊密相連。值得注意的是,不同云服務器提供商在配置顯示頁面的布局上可能存在差異。

初次查看時,務必認真弄清楚每一項配置參數,比如CPU的核心數量,內存的容量等基本配置信息。這些詳盡的配置信息對于我們判斷服務器是否能夠滿足我們代碼的運行需求至關重要。

服務器連接方式

服務器連接至關重要。頁面右側有遠程連接選項,點擊進入后,首次會獲取一個遠程連接密碼,務必牢記,因為每次使用此方法進行遠程連接時都需要填寫此密碼。然而,盡管成功連接后會出現黑色框,但操作起來并不便捷。

putty是一款非常好用的免費工具,可用于進行ssh連接。不過,不同的連接方法在速度和穩定性上可能存在差異。一些用戶表示,在使用putty進行連接時,網絡波動有時會導致連接不穩定。因此,在選擇連接方式時,也要考慮到這些因素。

運行環境準備

運行腳本于服務器之上,便需配置特定的環境。阿里云為學生機預設了2.7.5版本的軟件。這就像車輛需依賴適合的道路才能行駛,代碼也必須在其對應版本的環境中才能流暢執行。

yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gcc make

若版本選擇不當,代碼便可能遭遇兼容性問題。此外,若需對環境進行升級或調整,操作需格外小心。否則,不當操作可能損害現有運行體系,導致代碼無法正常執行。

虛擬環境的使用

https://www.python.org/ftp/python/3.6.8/Python-3.6.8.tar.xz

利用虛擬環境在代碼管理上極為便利。它能有效避免腳本運行時出現的庫沖突問題。通常情況下,我們會默認使用特定版本的虛擬環境。如果需要,我們還可以指定其他版本來創建虛擬環境。

進行一次腳本運行,最好是采用虛擬環境。畢竟,后續步驟若遭遇庫沖突,問題會變得相當復雜。而提前搭建虛擬環境,可以有效降低這種麻煩。然而,創建和管理虛擬環境本身,也并非易事,它需要一定的學習和投入。

tar xf Python-3.6.8.tar.xz -C /usr/local/src/

文件上傳與操作

./configure --prefix=/usr/local/python3

服務器內置了ftp服務功能,只需在本地安裝相應的客戶端軟件,便可以順利連接。一旦連接成功,屏幕上會分別展示服務器端和本地端的文件列表。在需要上傳文件時,只需在本地文件上點擊右鍵,選擇上傳操作,相應的文件便會出現在服務器上。

make && make install

有時候會遇到上傳不成功的問題,這可能是由于網絡故障,也可能是文件權限問題或其他原因。舉例來說,文件過大可能會因為網絡不穩定而無法上傳,又或者權限不足,導致無法對服務器上的文件進行操作。

/usr/local/python3/bin/pip3 install --upgrade pip

代碼在后臺的運行與管理

/usr/local/python3/bin/pip3 list

運行代碼時,可以設置代碼在后臺執行。例如,通過使用“-u”選項來指定實時日志輸出的目錄,以及使用“&”符號來使程序在后臺運行。即便關閉了連接,程序仍會繼續運行。若要停止后臺程序,則必須查找其進程ID(PID)。

后臺運行的不同軟件所耗費的資源各不相同。明白代碼運行所需資源量對于合理分配服務器資源至關重要。你是否在將代碼上傳至服務器執行時,遇到過數據庫連接不成功的問題?期待大家點贊并轉發這篇文章,也歡迎在評論區分享你們的親身經歷。

python -V

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