Mantieni la compilazione Python che usi già
Installa da requirements.txt, Pipenv o dal workflow di dipendenze già salvato nel progetto. Mantieni verificabili le impostazioni del framework e le migrazioni insieme al rilascio.
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Distribuisci Python.Usa un processo di produzione.
Esegui un'app web o un worker Python mantenendo il file delle dipendenze, il comando del processo, la route di integrità e la configurazione protetta da segreti accanto al codice sorgente.
Mantieni il repositoryEsamina compilazione e logDomini personalizzati e TLS
Distribuzione con Adios
Versione candidata
Python
SORGENTE
Git
REGION
de
ROUTE
HTTPS
01Codice sorgente ricevuto
02Compilazione completata
03Ambiente di esecuzione avviato
04Controllo di integrità superato
Route promossa
production.adios.run
Un percorso verso la produzione per
FastAPIDjangoFlaskWorkerpipPipenv
Il percorso di produzione
Un progetto Python funzionante ha ancora bisogno di un rilascio sicuro.
L'applicazione o il servizio è solo una parte della produzione. Le evidenze della compilazione, lo stato dell'ambiente di esecuzione, l'integrità, i segreti, i log, le route e la versione promossa devono restare consultabili insieme.
Promuovi la versione che supera i controlli di integrità
Usa Gunicorn, Uvicorn o un altro processo di produzione che ascolti sulla porta dichiarata. Una versione candidata diventa attuale solo quando la route di integrità configurata risponde.
Risali dalla produzione al codice sorgente
Output della compilazione, log di esecuzione, stato di integrità, segreti, domini e versione promossa restano associati al progetto, senza essere sparsi tra strumenti indipendenti.
Dal codice sorgente al rilascio
Tre passaggi mantengono il percorso di distribuzione verificabile.
Usa il codice sorgente e il comportamento di produzione già previsti dal progetto. Il manifesto indica cosa la piattaforma deve compilare o provisionare e come verificare che il risultato sia pronto.
- 01
Parti dal codice sorgente o da un modello
Porta il repository esistente oppure esamina e distribuisci una delle varianti dei modelli iniziali indicate nei link qui sotto.
$adios login - 02
Verifica il contratto di distribuzione
Mantieni in adios.yaml i comandi, la versione dell'ambiente di esecuzione o del servizio, il comportamento dei controlli di integrità e i riferimenti ai segreti.
$git diff -- adios.yaml - 03
Distribuisci e verifica il risultato
Segui le evidenze della compilazione e dell'esecuzione, verifica la versione candidata e apri la route promossa o la connessione al servizio.
$adios up
adios.yaml
Il tuo progettoname: python-api
build_cmd: pip install -r requirements.txt
start_cmd: gunicorn app:app --bind 0.0.0.0:8000
runtime:
name: python@3.13
port: 8000
health_path: /healthzSostituisci il target del modulo e il comando del processo con quelli richiesti dal tuo framework Python.
Punti di partenza pronti per la distribuzione
Avvia Python da un modello quando il repository non è pronto.
Confronta i modelli iniziali FastAPI, Django e Flask prima di scegliere il framework e il metodo di gestione dei pacchetti per il primo rilascio.
Progetti base API
Python FastAPI
Progetti base FastAPI, Django, Flask, Litestar e Sanic con comandi di avvio per la produzione.
Pythonpip
- Chiave modello
- python-fastapi
- Ambiente di esecuzione
- python
- Repository
- template-python-fastapi
- Percorso sorgente
- .
git clone https://github.com/adiosdotdev/template-python-fastapi.git
cd template-python-fastapi
adios upProgetti base API
Python FastAPI con Pipenv
Progetti base FastAPI, Django, Flask, Litestar e Sanic con comandi di avvio per la produzione.
Pythonpipenv
- Chiave modello
- python-fastapi-pipenv
- Ambiente di esecuzione
- python
- Repository
- template-python-fastapi-pipenv
- Percorso sorgente
- .
git clone https://github.com/adiosdotdev/template-python-fastapi-pipenv.git
cd template-python-fastapi-pipenv
adios upProgetti base API
Python Django
Progetti base FastAPI, Django, Flask, Litestar e Sanic con comandi di avvio per la produzione.
Pythonpip
- Chiave modello
- python-django
- Ambiente di esecuzione
- python
- Repository
- template-python-django
- Percorso sorgente
- .
git clone https://github.com/adiosdotdev/template-python-django.git
cd template-python-django
adios upProgetti base API
Python Django con Pipenv
Progetti base FastAPI, Django, Flask, Litestar e Sanic con comandi di avvio per la produzione.
Pythonpipenv
- Chiave modello
- python-django-pipenv
- Ambiente di esecuzione
- python
- Repository
- template-python-django-pipenv
- Percorso sorgente
- .
git clone https://github.com/adiosdotdev/template-python-django-pipenv.git
cd template-python-django-pipenv
adios upProgetti base API
Python Flask
Progetti base FastAPI, Django, Flask, Litestar e Sanic con comandi di avvio per la produzione.
Pythonpip
- Chiave modello
- python-flask
- Ambiente di esecuzione
- python
- Repository
- template-python-flask
- Percorso sorgente
- .
git clone https://github.com/adiosdotdev/template-python-flask.git
cd template-python-flask
adios upProgetti base API
Python Flask con Pipenv
Progetti base FastAPI, Django, Flask, Litestar e Sanic con comandi di avvio per la produzione.
Pythonpipenv
- Chiave modello
- python-flask-pipenv
- Ambiente di esecuzione
- python
- Repository
- template-python-flask-pipenv
- Percorso sorgente
- .
git clone https://github.com/adiosdotdev/template-python-flask-pipenv.git
cd template-python-flask-pipenv
adios upProgetti base API
Python Litestar
Progetti base FastAPI, Django, Flask, Litestar e Sanic con comandi di avvio per la produzione.
Pythonpip
- Chiave modello
- python-litestar
- Ambiente di esecuzione
- python
- Repository
- template-python-litestar
- Percorso sorgente
- .
git clone https://github.com/adiosdotdev/template-python-litestar.git
cd template-python-litestar
adios upProgetti base API
Python Sanic
Progetti base FastAPI, Django, Flask, Litestar e Sanic con comandi di avvio per la produzione.
Pythonpip
- Chiave modello
- python-sanic
- Ambiente di esecuzione
- python
- Repository
- template-python-sanic
- Percorso sorgente
- .
git clone https://github.com/adiosdotdev/template-python-sanic.git
cd template-python-sanic
adios upPrima della produzione
Verifica il carico di lavoro.Poi promuovilo.
Il primo rilascio più sicuro parte da una compilazione o configurazione del servizio riproducibile e da un'anteprima che mette alla prova le dipendenze effettivamente usate in produzione.
Sei pronto quando…
- Le dipendenze si installano da un ambiente pulito.
- L'applicazione utilizza un server di produzione piuttosto che un server di debug.
- Il processo ascolta su 0.0.0.0 alla porta dichiarata.
- Impostazioni e credenziali vengono inserite durante l'esecuzione.
Verifica in anteprima quando…
- Una dipendenza compila estensioni native.
- L'avvio esegue migrazioni o altre operazioni una tantum.
- Le attività in background dipendono da un broker o da un database.
Risposte alle tue domande
Cosa sapere prima di distribuire Python.
Verifica i limiti dell'ambiente di esecuzione o del servizio, il percorso del modello, il comportamento in caso di errore e i controlli di produzione prima di creare il primo rilascio.
Adios può distribuire un progetto Python esistente?
Sì. Esegui la CLI Adios dalla radice del progetto, mantieni il repository e i file delle dipendenze che usi già e aggiungi un file adios.yaml con compilazione di produzione, comando di avvio, porta e percorso di integrità.
Ho bisogno di Docker per distribuire Python?
Non per un ambiente di esecuzione standard supportato. Usa i normali comandi di produzione del progetto in adios.yaml. Se la compilazione richiede pacchetti di sistema insoliti o librerie native, verifica le dipendenze in anteprima prima della promozione.
Quali versioni Python e gestori di pacchetti posso usare?
L'ambiente di esecuzione di esempio usa Python 3.13 e il catalogo dei modelli include varianti pip e Pipenv. Adatta l'ambiente di esecuzione e il comando di installazione alle versioni supportate dall'applicazione.
Posso distribuire un worker Python in background?
Sì. Fornisci un comando di avvio persistente per il worker, inserisci le credenziali del broker o database come segreti e verifica tentativi successivi, arresto ed errori delle dipendenze prima della promozione.
Cosa succede se la compilazione o il controllo di integrità fallisce?
La versione candidata conserva l'output della compilazione e dell'esecuzione per l'ispezione. Deve superare i controlli di integrità prima di diventare la versione promossa che serve la route dell'applicazione.
Posso partire da un modello invece che da un repository esistente?
Sì. Questa pagina collega i modelli iniziali ufficiali Adios Python più pertinenti. Esamina la variante esatta del codice sorgente, distribuiscila dalla console oppure clonala localmente ed esegui adios up.
Percorsi di distribuzione correlati
Collega il resto dello stack.
Distribuisci FastAPI
Distribuisci un servizio FastAPI con target di importazione ASGI, installazione delle dipendenze, porta di esecuzione, endpoint di integrità, segreti e rilascio promosso collegati al codice sorgente.
Distribuisci Django
Pubblica un progetto Django con processo WSGI di produzione, impostazioni dell'ambiente di esecuzione, credenziali del database, controlli di integrità, strategia per le risorse statiche ed evidenze del rilascio in un solo posto.
Distribuisci Flask
Porta un'applicazione Flask da un server di sviluppo locale a un processo Gunicorn persistente, con porta documentata, controllo di integrità, log e route di produzione.
Distribuisci PostgreSQL
Scegli una versione PostgreSQL, mantieni le credenziali del database fuori da Git, collega archiviazione persistente, connetti l'applicazione e verifica i dati dopo un riavvio.
Il primo rilascio
Distribuisci Python con il codice sorgente e le evidenze associati.
Parti dal repository o da un modello, verifica il contratto di distribuzione ed esamina la versione promossa in produzione.