Fabric2を使ったデプロイ - _ :: Program
お仕事でデータ分析をすることになって1ヶ月ほど。 データ分析をする上でPythonはとても便利です。 モジュールも整備されており、ドキュメントも充実しています(ほとんど英語だけど)。 データサイエンスを利用したサーバーを組むなら、同じくPythonでやってしまった方が今までの方法を利用できて便利です。 今回は、PythonでWEBサーバーを組んだのでそれをデプロイする方法を整備しました。 Fabricとは？ FabricはSSH越しでリモートPCのコマンドを実行できるモジュールです。 Railsで良く使われるデプロイツールのCapistranoに対して、PythonではFabricな感じみたいですね。 Capistranoよりもお手軽な感じらしく、タスクなどを覚える必要がないということでした。 逆にいうと必要最低限のものしか準備されておらず、デプロイツールというよりは公式ドキュメントが言う
streamlitで遊ぼう！ - Qiita
※ 2020/12/28 デプロイの節を追加 はじめに この記事ではstreamlitでいくつかアプリケーションを作成し、streamlitに入門することを目的とします。 streamlitを用いて、プロトタイプアプリを簡単に作成できるようになれればと思います。 repository: https://github.com/irisu-inwl/streamlit-tutorial 動作確認環境: windwos10, docker for windows この記事でやること streamlitでアプリケーションを作るために利用できそうなメソッド群の紹介 機械学習・データ分析アプリケーションのプロトタイプの作成 この記事で取り扱わないこと 機械学習アルゴリズムの解説 データサイエンス部分の解説 準備 streamlit環境をdockerで用意します。 docker build --tag
Welcome to Fabric! — Fabric documentation
Welcome to Fabric!¶ Fabric is a high level Python (2.7, 3.4+) library designed to execute shell commands remotely over SSH, yielding useful Python objects in return. It builds on top of Invoke (subprocess command execution and command-line features) and Paramiko (SSH protocol implementation), extending their APIs to complement one another and provide additional functionality. To find out what’s ne
仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編 | フューチャー技術ブログ
BusterとかStretchという名前が見慣れない方もいるかもしれませんが、これはLinuxディストリビューションとしてシェアの大きなDebianのコードネームです。 Debianバージョンが少し古いStretchの方がちょびっとサイズが小さかったりはしますが、まあ実用的にはサポートが長い方がいいですよね。slimを使ってGCCとかのコンパイラを自前でダウンロードしている記事とかもたまに見かける気がしますが、マルチステージビルドであれば、そんなにケチケチしなくていいのと、パッケージダウンロードは逐次処理なので遅く、処理系が入ったイメージのダウンロードの方が高速です。並列で処理されるし、一度イメージをダウンロードしてしまえば、なんどもビルドして試すときに効率が良いです。また、多くのケースでネイティブのライブラリも最初から入っており、ビルドでトラブルに遭遇することはかなり減るでしょう。 Py
AWS Lambda（Python） の開発環境・テスト・デプロイ・CI 考察 | DevelopersIO
作るもの ヒーローを管理する Lambda Function を書きます。ヒーロー情報は DynamoDB の ヒーローテーブルに格納するものとします。リポジトリは以下。 * Python Lambda SAM + SAM Local Project コーディング作業 すべてはコードを書くところから始めます。いきなりプロジェクトルートにファイルを置いて書き始めるのも良いですが、後々テストやデプロイも行うことになるので少し整理してみます。以下のようにしました。 . ├── buildspec.yml ├── deploy.sh ├── docker-compose.yml ├── environments │ ├── common.sh │ └── sam-local.json ├── integration_test.sh ├── requirements.txt ├── src
デプロイツールに Fabric を選んだ理由 - Qiita
すべて以下エントリーの受け売り。せっかく自分でまとめるので良い感じに変更しようと思ったけど元エントリーが良すぎてほぼ同じ内容のエントリーになった。 複数プロジェクトを抱えるチームでのデプロイ自動化 もともとはシェルスクリプトで自動化されてた。大きな問題はなかったけど、シェルスクリプトが得意な人がメンテするという感じになってたのでもっと気軽にだれでも修正できるようにしたかった。 Capistrano とどっちにするかという問題は今いる会社が Python メインで Ruby さわれる人がほぼいないので消去法で Fabric を選択。 戦略 元のエントリーにも書いてあるけど、Fabric でめんどくさいのはベースのフレームワークがないので自分で一から書かないとダメなところ。最小のフレームワークを作ってチームに提供することにした。 ├── README.md ├── lib │ ├── git.
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