Python 部署指南 🚀

Python 项目的部署是将代码转化为可运行服务的关键步骤。以下是常见部署方式及建议：

常用部署工具 🛠️

• Docker
  使用容器化技术打包应用环境，确保一致性。

  [了解更多容器化部署技巧](/community/python/docker)

• Kubernetes
  适合大规模集群管理，自动化容器运维。

  [查看 Kubernetes 配置示例](/community/python/kubernetes)

• Ansible
  通过自动化脚本实现配置管理和部署。

  [探索 Ansible 最佳实践](/community/python/ansible)

部署最佳实践 ✅

1. 环境隔离
   使用虚拟环境（如 venv）或容器避免依赖冲突。
2. 版本控制
   部署前确保代码通过 CI/CD 流水线测试。
3. 监控与日志
   集成 Prometheus 和 ELK 堆栈进行实时监控。

部署流程图 📈

1. 代码提交 → 2. 自动构建 → 3. 镜像推送 → 4. 容器启动 → 5. 服务验证

如需深入学习 Python 部署策略，可访问 部署专题页面 获取更多资源。