Przygotowanie środowiska wirtualnego dla gotowej aplikacji Django

Czasem zdarza się, że dysponujemy gotową albo w jakimś tam stopniu ukończona aplikacją Django i musimy ją uruchomić w nowym środowisku. Dzieje się tak w co najmniej trzech przypadkach. Po pierwsze gdy swoją aplikację chcesz uruchomić na serwerze produkcyjnym. Po drugie kiedy zaczynasz współdzielić kod i ty albo twój współpracownik ma pobrać kod aplikacji z repozytorium Git i utworzyć dla niej lokalne środowisko wirtualne. Po trzecie kiedy potrzebujesz kopii aplikacji do testowania rożnych bibliotek i nie chcesz „bałaganić” w swoim środowisku, w bazie i w aplikacji nad którą pracujesz.

Tak czy siak załóżmy że masz kod aplikacja Django i potrzebujesz dla niej środowiska wirtualnego. Jest to w sumie niezbyt skomplikowane zagadnienie pod warunkiem, że system operacyjny nam tego nie utrudni z powodu jakiejś niezgodności bibliotek czy ich baku, ale to już inna kwestia.

Tworzenie takiego środowiska wirtualnego zaczynamy dokładnie tak samo jak to jest opisane we wszystkich tutorialach mówiących o tym jak w ogóle zacząć pracę z aplikacją Django. Jedyne na co trzeba zwrócić uwagę to wymuszenie odpowiedniej wersji Pythona (identycznej z oryginalnym środowiskiem). Ja swoim katalogu z projektami tworzonymi w Pythonie mam osobne katalogi dla wirtualnych środowisk, których nazwy zaczynają się od przedrostka ‚ven_‚ i osobne katalogi w których przechowuję same aplikacje, których nazwy zaczynają się od ‚app_‚. Lubię mieć porządek, ale każdy może mieć taki porządek jak jemu pasuje więc inna organizacja nie jest wykluczona.

Żeby zrobić to „po mojemu” przechodzę do katalogu z projektami Python:

$ cd /sciezka/do/projetow/Python

Tworzę katalog dla środowiska wirtualnego:

$ mkdir ven_nazwasrodowiska

Następnie tworzę środowisko środowisko wirtualne wskazując katalog w którym ma się znaleźć oraz wymuszając wybraną wersją pythona:

$ virtualenv ven_nazwasrodowiska -p python3.6

Jeśli wszystko przebiegło prawidłowo, należy uruchomić środowisko wirtualne.

$ source /sciezka/do/projetow/Python/ven_nazwasrodowiska/bin/activate

O powodzeniu świadczy zmiana znaku zachęty, który w tym wypadku będzie wyglądał następująco: (ven_nazwasrodowiska)$

Następnie Należy przejść do katalogu z kopią aplikacji Django (na przykład sklonowaną z Git) i uruchomić reqiurements.txt

(ven_nazwasrodowiska)$ pip install -r requirements.txt

Oczywiście jest kilka warunków:

  1. Mamy zainstalowany pip
  2. W pliku reqiurements.txt mamy listę wszystkich wymaganych przez aplikację pakietów
  3. Pakiety, które chcemy doinstalować w wybranej wersji nie kolidują z jakimiś pakietami znajdującymi się w systemie.

Oczywiście o tym wszystkim dowiemy się z komunikatów, szczególnie jeśli instalacja nie od razu się powiedzie.

Kiedy już uda się doprowadzić instalację reqiurements.txt do szczęśliwego końca, kiedy mamy odpowiednią kopię bazy danych i aplikacja ma skonfigurowane połączenie z nią (Ściąga z tworzenia i konfiguracji aplikacji), nie pozostaje nic innego jak ją uruchomić.

(ven_nazwasrodowiska)$ python manage.py runserver

5 komentarzy do wpisu „Przygotowanie środowiska wirtualnego dla gotowej aplikacji Django”

  1. Jeśli chcemy prawdziwie przenaszalne środowisko niezbędny będzie Docker. Kilka linii w Dockerfile i docker-compose.yml i mamy działające środowisko, które bez większego problemu można uruchomić na produkcji.
    Jeśli jednak z jakiegoś połowu decydujemy się na wirtualne środowisko, to gorąco polecam pyenv – https://github.com/pyenv/pyenv. Narzędzie to pozwala w bardzo łatwy sposób instalować równe wersje pythona oraz tworzyć wirtualne środowiska.

    • Nie rozumiem dlaczego tylko Dockera uważasz, za prawdziwie przenaszalne środowisko. Używałam Dockera również jak trzeba było i uważam że do wielu z stosowań to jak wyciąganie armaty przeciw muchom.

      • Książkę można napisać na ten temat :) Posłużę się przykładem. Pracowałem nad aplikacją korzystającą w AWS Lambda, język – python 3.8. Wszystko ładnie działało lokalnie, ale po odpaleniu na serwerze CI (stary klamot stojący na CentOS 6) dostawałem masę błędów. Python najpierw instalowany był przez SCL, a potem przy pomocy pyenv. Okazało się, że w systemie był mały bajzel i niektóre zmienne środowiskowe zawierały niepoprawne dane oraz niektóre zależności instalowane przez pip były zainstalowane z wykorzystaniem pythona 2.7.

        To spowodowało, że posprzątałem server CI i zamiast bawić się w instalację zależności, odpalam kontener (tem sam, którego używam lokalnie), przeprowadzam wszelkiej maści testy i nie przejmuje się co jest zainstalowane/skofigurowane w systemie.

        Co więcej, żaden developer, który pracował nad tym projektem, nie musiał niczego zmieniać w swoim systemie. Nie wszyscy mają zainstalowanego pythona 3.8, a był to wymóg, aby móc pracować nad tym projektem (nie da się zbudować aplikacji Lambda na innej wersji pythona niż ta zdefiniowana w projekcie).

        Na koniec tylko dodam, że ten sam kontener nieraz jest wykorzystywany w środowisku produkcyjnym, co oznacza, że na każdym etapie mam to samo środowisko i przeboje w stylu „u mnie działa”, przestały być problemem :)

        • Jeśli w pyenv jakieś zależności instalowane przez pip zainstalowane zostały z wykorzystanie, pythona 2.7 to to oznacza, że źle było przygotowane środowisko a nie że pyenv jest do kitu :P to raz. Dwa to samo środowisko wirtualne może być wykorzystane jako interpreter na serwerze produkcyjnym. I efekt jest dokładnie taki sam.

          • Nigdzie nie pisałem, że pyenv jest do kitu, wręcz przeciwnie. Jest to świetne narzędzie i każdego dnia z niego korzystam. Po drugie przyznałem, że na serwerze był bajzel i że miało to wpływ na to, jak aplikacja na nim działała :)
            Co do produkcyjnego wykorzystania wirtualnego środowiska. Nie mam w tym nic złego i w części projektów korzystam z tego rozwiązania. Ale to nie takie proste aby zachować zgodność między wszystkimi (większością) środowisk – dev, test, uat, prod. Jednym z najczęstszych problemów z jakimi się spotykam jest ustawienie daty/strefy czasowej. Innym problemem jest różna architektura. Kilka razy już się przejechałem na tym i musiałem kombinować z kompilacją paczek. Czasami zdarza się, że na produkcyjnym serwerze nie można nic doinstalować.
            Wszystkie te problemy można rozwiązać przy pomocy dockera. Raz budujesz obraz i na jego podstawie tworzysz kontenery dla różnych środowisk.

            Zdaję sobie sprawę, ze korzystanie z dockera przy każdej okazji może mijać się z celem, ale w przypadku skomplikowanych projektów, nie wyobrażam sobie pracy bez dockera (lub innego rozwiązania bazującego na kontenerach).

Dodaj komentarz

%d bloggers like this: