Отправка проекта

We use cookies. Read the Privacy and Cookie Policy

Наконец-то все готово для отправки проекта на сервер Heroku. В активном терминальном сеансе введите следующие команды:

(1) (ll_env)learning_log$ heroku login

Enter your Heroku credentials.

Email: eric@example.com

Password (typing will be hidden):

Logged in as eric@example.com

(2)(ll_env)learning_log$ heroku create

Creating afternoon-meadow-2775... done, stack is cedar-14

https://afternoon-meadow-2775.herokuapp.com/ |

. .https://git.heroku.com/afternoon-meadow-2775.git

Git remote heroku added

(3)(ll_env)learning_log$ git push heroku master

...

remote: -----> Launching... done, v6

(4)remote: . . . .https://afternoon-meadow-2775.herokuapp.com/ deployed to Heroku

remote: Verifying deploy.... done.

To https://git.heroku.com/afternoon-meadow-2775.git

bdb2a35..62d711d master -> master

(ll_env)learning_log$

Сначала войдите на сервер Heroku в терминальном сеансе с именем пользователя и паролем, использованными при создании учетной записи на https://heroku.com/ (1) . Затем прикажите Heroku построить пустой проект (2). Heroku генерирует имя, состоящее из двух слов и числа; позднее вы сможете его изменить. Затем вводится команда git push heroku master (3), которая приказывает Git отправить главную ветвь проекта в репозиторий, только что созданный Heroku. После этого Heroku строит проект на своих серверах с использованием этих файлов. В точке (4) указывается URL, который будет использоваться для обращения к развернутому проекту.

После ввода этих команд проект развернут, но еще не настроен полностью. ­Чтобы проверить, что серверный процесс был запущен правильно, введите команду heroku ps:

(ll_env)learning_log$ heroku ps

(1) Free quota left: 17h 40m

(2)=== web (Free): `gunicorn learning_log.wsgi __log-file -`

web.1: up 2015/08/14 07:08:51 (~ 10m ago)

(ll_env)learning_log$

В выходных данных указано, сколько еще времени проект может оставаться активным на протяжении следующих 24 часов (1) . На момент написания книги Heroku позволяет бесплатно развернутым проектам оставаться активными до 18 часов за 24-часовой период. При нарушении этого лимита отображается стандартная серверная страница ошибки; вскоре мы изменим ее. В точке (2) запускается процесс, определенный в Procfile.

Теперь мы можем открыть приложение в браузере командой heroku open:

(ll_env)learning_log$ heroku open

Opening afternoon-meadow-2775... done

Команда избавляет вас от необходимости открывать браузер и вводить URL, который вы получили от Heroku, но при желании сайт можно открыть и так. Вы увидите домашнюю страницу Learning Log с правильным оформлением. Впрочем, с приложением еще работать нельзя, потому что база данных не подготовлена.

Примечание

Процесс развертывания приложений на серверах Heroku время от времени изменяется. Если у вас возникнут неразрешимые проблемы, обращайтесь к документации Heroku за помощью. Откройте страницу https://devcenter.heroku.com/ и щелкните на ссылке Python, затем найдите ссылку Getting Started with Django. Если вы не понимаете то, что там написано, обратитесь к рекомендациям в приложении В.