一、部署前的核心准备

1.1 云服务器选型与配置

选择云服务器时需重点关注三要素：操作系统（推荐CentOS 8/Ubuntu 20.04 LTS）、实例规格（CPU/内存配置需匹配程序负载）、网络带宽（建议1Mbps起，视频类应用需5Mbps+）。以阿里云ECS为例，创建实例时需在安全组规则中放行80（HTTP）、443（HTTPS）、22（SSH）及自定义应用端口（如8000）。

1.2 本地开发环境配置

在开发机上需完成三项基础工作：使用pip freeze > requirements.txt生成依赖清单，配置Git或SFTP客户端，建议使用VS Code的Remote-SSH插件实现无缝开发。示例requirements.txt内容：

flask==2.0.1
pandas==1.3.0
gunicorn==20.1.0

二、服务器环境搭建

2.1 系统基础环境配置

通过SSH连接服务器后，执行以下操作：

# 更新系统包
sudo apt update && sudo apt upgrade -y  # Ubuntu
sudo yum update -y  # CentOS
# 安装Python环境
sudo apt install python3-pip python3-venv  # Ubuntu
sudo yum install python3 python3-pip  # CentOS
# 创建虚拟环境（推荐）
python3 -m venv /opt/myapp_env
source /opt/myapp_env/bin/activate

2.2 依赖管理与版本控制

使用虚拟环境隔离项目依赖，通过pip install -r requirements.txt安装依赖时，建议添加--no-cache-dir参数节省空间。对于生产环境，推荐使用pip install --upgrade pip setuptools wheel预先升级基础工具。

三、代码部署实施

3.1 代码传输与版本管理

推荐使用Git进行代码部署，流程如下：

# 服务器端初始化
mkdir -p /opt/myapp
cd /opt/myapp
git init
# 本地推送代码（需提前配置SSH密钥）
git remote add origin git@github.com:username/repo.git
git push origin master

对于大型项目，可采用分阶段部署策略：先推送基础框架，验证环境后再推送业务代码。

3.2 进程管理方案

方案一：Systemd服务（推荐）

创建/etc/systemd/system/myapp.service：

[Unit]
Description=My Python Application
After=network.target
[Service]
User=www-data
WorkingDirectory=/opt/myapp
Environment="PATH=/opt/myapp_env/bin"
ExecStart=/opt/myapp_env/bin/gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8000 app:app
Restart=always
[Install]
WantedBy=multi-user.target

执行sudo systemctl daemon-reload后，可通过systemctl start/stop/status myapp管理服务。

方案二：Supervisor进程管理

安装Supervisor后配置/etc/supervisor/conf.d/myapp.conf：

[program:myapp]
command=/opt/myapp_env/bin/gunicorn -w 4 -b 127.0.0.1:8000 app:app
directory=/opt/myapp
user=www-data
autostart=true
autorestart=true
stderr_logfile=/var/log/myapp.err.log
stdout_logfile=/var/log/myapp.out.log

通过supervisorctl reload加载配置。

四、生产环境优化

4.1 反向代理配置

Nginx配置示例（/etc/nginx/sites-available/myapp）：

server {
    listen 80;
    server_name example.com;
    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    }
    # 静态文件处理
    location /static/ {
        alias /opt/myapp/static/;
    }
}

执行ln -s /etc/nginx/sites-available/myapp /etc/nginx/sites-enabled后重启Nginx。

4.2 安全加固措施

1. 防火墙配置：

   sudo ufw allow 80/tcp
   sudo ufw allow 443/tcp
   sudo ufw enable

2. SSH安全：修改默认22端口，禁用root登录，使用Fail2Ban防止暴力破解
3. 定期更新：设置unattended-upgrades实现自动安全更新

五、监控与维护

5.1 日志管理方案

采用logrotate进行日志轮转，配置示例：

/var/log/myapp/*.log {
    daily
    missingok
    rotate 14
    compress
    delaycompress
    notifempty
    create 640 www-data adm
    sharedscripts
    postrotate
        systemctl reload myapp >/dev/null 2>&1 || true
    endscript
}

5.2 性能监控工具

1. 基础监控：htop、nmon、glances
2. Python专用：prometheus_client集成指标监控
3. 告警系统：配置Prometheus+Alertmanager或第三方服务如Datadog

六、常见问题处理

6.1 端口冲突解决方案

1. 使用netstat -tulnp | grep :8000定位占用进程
2. 修改应用端口或终止冲突进程
3. 检查SELinux/AppArmor是否阻止端口访问

6.2 依赖冲突处理

1. 使用虚拟环境隔离
2. 指定依赖版本：package==1.2.3
3. 生成依赖树分析：pipdeptree

6.3 进程崩溃排查

1. 检查服务日志：journalctl -u myapp -f
2. 增加Gunicorn日志级别：--log-level debug
3. 使用strace跟踪系统调用

七、进阶部署方案

7.1 容器化部署

Dockerfile示例：

FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["gunicorn", "-w 4", "-b 0.0.0.0:8000", "app:app"]

构建并运行：

docker build -t myapp .
docker run -d -p 8000:8000 --name myapp myapp

7.2 CI/CD流水线

GitHub Actions示例：

name: Deploy to Server
on: [push]
jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - name: Install dependencies
      run: pip install -r requirements.txt
    - name: Deploy to Server
      uses: appleboy/ssh-action@master
      with:
        host: ${{ secrets.SERVER_IP }}
        username: ${{ secrets.SERVER_USER }}
        key: ${{ secrets.SSH_KEY }}
        script: |
          cd /opt/myapp
          git pull
          source /opt/myapp_env/bin/activate
          pip install -r requirements.txt
          systemctl restart myapp

通过系统化的部署流程设计，开发者可以建立稳定可靠的云上Python应用运行环境。建议新手从基础方案起步，逐步引入容器化和自动化部署技术，最终形成完整的DevOps实践体系。