Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Приложение Django — развертывание с использованием UWSGI или Phusion Passenger

Какой способ развертывания приложения Django лучше (или, может быть, лучше спросить, каковы плюсы и минусы):

  • с помощью UWSGI,
  • используете Phusion Passenger?

В моем конкретном случае наиболее важным преимуществом использования Passenger является простота использования (на моем хостинге мне нужно поместить один файл в каталог проекта, и все готово), но что с вещами производительности и т. д.? Что вы думаете?

python django deployment uwsgi passenger
19.02.2015

Ответы:


1

Производительность почти такая же, так что я бы не беспокоился об этом. uWSGI имеет некоторые расширенные встроенные функции, такие как кластеризация и cron API, в то время как Phusion Passenger является более минималистичным, но Phusion Passenger предоставляет более удобные инструменты для администрирования и проверки (например, статус пассажира, статистика памяти пассажира, системные метрики конфигурации пассажира).

19.02.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..