如何借助宝塔界面部署flask框架以及机器学习的算法到服务器（linux命令行+图形化结合）,其他基于python的框架如django等也可参考

这篇文章介绍了如何借助宝塔界面部署flask框架以及机器学习的算法到服务器（linux命令行+图形化结合）,其他基于python的框架如django等也可参考，分享给大家做个参考，收藏Python资料网收获更多编程知识

前言

之前我在部署vue+express的前后端、数据库到服务器上的时候，用的宝塔图形化界面，非常方便，也没什么出问题（除了部署express的一点小问题）。但是我有个服务是要基于机器学习的，所以用到了简单便捷基于python的flask框架，部署这个的时候问题出现了，也是本文讨论的重点。关于
1.Vue2+Nodejs(express)+Mysql部署到服务器的全过程可以参考此链接
2.基于上链接，部署后端express时，遇到pm2 command not fonund可参考此链接

部署flask后端的问题和具体步骤（如果框架引用了机器学习算法模型也可以参考下文）

问题说明：

为了图方便，我一开始是，直接把本地的flask项目文件通过宝塔页面的文件界面拖拽上去解压，然后用如下的图形化界面进行部署的，有不少文章告诉你只要本地通过pip freeze > requirement.txt把依赖包导出来，放到如下界面的安装依赖包，它就可以自动下载，但是这么做会有个问题，就是很多包的版本不存在，下不到，但是你又不知道服务器的报错位置在哪，你以为包依赖都装了，其实没有，因此你看到的都是错误码500。所以可以按照图形化界面和终端命令结合的方式部署flask后端（python的项目大多需要这么做，环境配置相对复杂）

具体步骤：

1.本地操作（自己电脑环境）

1.1 flask解决跨域问题（若已配置跨域或非前后端分离可忽略）

若你是前后端分离的，需要注意跨域，任选其中之一的方法或者都用，都可以解决跨域
（1）方法一

（2）方法二

1.2 flask中启动服务地址的更改

我一开始用的是app.run(host=127.0.0.1, port=自己设置的端口号)，将127.0.0.1改为0.0.0.0，让外网访问。如果你想在服务器上用pywsgi启动flask服务可以如下操作（没有用可忽略），注意的是地址也要改为0.0.0.0
（1）本地下载gevent：命令如下（pip用不了就用pip3）：
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ gevent
（2）在你的app.py即后端启动文件中，引入包，并输入下图框中的命令

主函数下，用pywsgi启动服务

1.3 使用pipreqs库，导出本地python项目的依赖包

（1）这里推荐下载pipreqs，这个库不同于pip freeze > requirement.txt是导出本地环境的所有包的txt文档，这样其实是浪费空间的。用pipreqs可以根据当前项目根目录导出所有用到的库。在本地终端（我是anaconda prompt）使用如下命令下载：（那个https是镜像链接，加速下载用的，pip用不了就用pip3）
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ pipreqs
（2）在本地打开根目录的终端，输入如下命令，导出本地python项目（我这里是flask后端加上机器学习算法）用到的所有包
pipreqs ./ --encoding=utf8
我的python项目结构如下所示，可以进行参考

生成的包依赖文档

1.4 压缩项目文件备用（项目根目录下），你可以通过ftp或者宝塔界面上传到服务器

2.服务器操作（你购买的云服务器等等）

2.1 将本地项目的压缩文件上传到服务器的文件中

（1）按如下步骤上传1.4的本地项目压缩文件

（2）解压文件，该项目文件待用

2.2 服务器上安装基本的python和pip

（1）查看本地的python版本：在你本地的项目终端，输入python -V

（2）借助宝塔图形化界面，安装python指定版本（应该会附带pip，如果你是python3的版本，附带的是pip3，你在服务器如果用pip install 包名提示no command，可以用pip3 install 包名）

（3）进入终端检查是否有python和pip（或pip3）
命令行：find / -name 文件名 查找目录中包含该文件名的所有路径
命令行：python -V 查看python版本号
注意，你在这里使用python -V看到的python版本是服务器系统自带的，不用管它，因为我们是在虚拟环境中建立的flask，下载的python为指定版本的

上述内容如果无法解决python和pip下载相关问题，可以自行在csdn搜索：xxx服务器（如centos）下载python包pip包的方式即可

2.3 清除之前图形化界面部署的flask（若你从未在该服务器上部署过flask，此步可忽略）

若你之前用的是图形化界面部署过flask就是如下图所示的方式，则首先要把该项目删除（因为大概率跑不起来），在图形化界面点击python项目，点击删除即可；然后进入服务器的终端，查看进程号并删除进程（否则你后面在终端命令行重新部署会出现进程被占用，所以要把你后端服务对应端口的进程杀死）
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/0f9b9758718d4fe58498a75f61dc349f.png

命令行：lsof -i:端口号 查看你部署的后端服务对应的进程号（端口号就是你自己设置的后端服务端口，我得是3002，就lsof -i:3002）
命令行：kill 进程号 杀死你原先在图形化界面开启的flask服务进程

2.4 服务器上正式部署

（1）服务器终端下载python虚拟环境包（后面的部署都是在虚拟环境中完成的）
若果你使用的ubuntu服务器，可以用sudo apt install python3-venv
若你用的centos 服务器用 sudo yum install python3-venv 其他服务器不同可以上网查linux指令即可
（2）通过终端进入你的网站根目录，该目录包含前端后端的n个目录文件：用命令：cd /你的网站根目录路径即可进入，如下图所示为我的网站根目录路径/www/wwwroot/IChing20240509（为什么这里都用命令行，因为创建的是虚拟环境，flask提供的服务也是运行在服务器上的虚拟环境中的

（3）进入你的网站根目录后 ，用命令：python3 -m venv 虚拟环境的文件名，会生成相应的虚拟文件目录，如我这里就是生成了test11（这个根据你自己的python版本来，如果你是python2就用python -m venv 虚拟环境的文件名；pip也是同理，python3版本你就用pip3 install 包名，python2版本就用pip install 包名，要灵活）

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/031e81bfa5904bb186c53408285c7578.png
（4）终端进入到你刚刚创建的虚拟环境目录中，cd 虚拟文件名/,我这里是cd test11/，如果你在其他的目录层级，请找到你的虚拟文件名的目录，然后cd进去。接着输入指令source bin/activate，完成虚拟环境的激活，此时你会进入到如下图划线处的状态，表示你已经完成了虚拟环境的激活

（5）将你于2.1步骤上传到网站根目录下的flask项目目录下的所有文件（我这里就是I_Ching_algorithm），复制到你刚刚创建的
虚拟环境目录中（我这里是test11），这里有个小提示，你最好是右击文件通过新标签页打开，不然终端命令行会重新进入初始界面，你又要重新cd 进入文件目录，这样你打开两个网页，一个是终端命令行，一个是基于图形化操作文件，方便一些。


（6）在终端的激活的虚拟环境目录下，我这里是test11，此时你的虚拟环境应该有一开始本地导入的那个requirement.txt，我们要在服务器上的flask虚拟环境下，安装同样的包，即环境的安装，用命令：pip3 install -r requirement.txt，此时即有可能报错，比如某个包提示没有版本，那你只能老老实实的pip3 install 包名，这个过程需要你注意，保证所有包都安装。
（7）最后一步，启动项目文件，你本地pycharm可以直接右击app.py，点运行，而服务器上你就是cd /你的启动文件目录（我的是app.py所在的目录下），然后执行指令nohup python app.py &，这里不仅仅是python app.py是因为如果不使用nohup，你的终端一关，服务就中断了，而nohup &就是保证该指令的进程持续运行，你只能通过kill 进程号把进程杀死。
（8）最后，你可以使用诸如postman等软件，测试你的后端接口是否能正常返回值，你也可以在服务器的终端看到你的flask或者其他框架的报错信息，根据报错信息调整代码即可。

总结

不要害怕指令化界面，这里几个常用指令一定要记住：
（1）下面三个方便里找文件
find / -name 文件名 ———— >查找目录中包含该文件名的所有路径
ls ———— > 查看当前目录下的所有文件
cd /目录名 ———— > 进入指定目录
（2）下面防止进程冲突
lsof -i:端口号 查看该端口号对应的进程
kill 进程号 杀死指定进程

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