Skip to content

Latest commit

 

History

History
107 lines (77 loc) · 5.84 KB

DEPLOYMENT.md

File metadata and controls

107 lines (77 loc) · 5.84 KB
Raw

Развертывание Hexlet-Friends на Render

Для деплоя понадобится аккаунт на Render. Достаточно бесплатного тарифного плана, но в нём нет консоли в браузере, поэтому будет рассмотрено заполнение БД через локальное приложение.

Подготовка базы данных PostgreSQL

Убедитесь, что вы используете одинаковый SECRET_KEY при работе с одной БД из разных приложений.

Создание

  1. Из Dashboard нажмите + New -> PostgreSQL;
  2. Задайте имя и ближайший регион. Остальные поля можно оставить по умолчанию;
  3. Нажмите Create Database и дождитесь окончания процесса;
  4. В информации о БД, в разделе Info находятся Internal Database URL и External Database URL. Используйте их далее.

Заполнение

  1. В локальном приложении укажите следующие переменные окружения в .env:

    DATABASE_URL=<External Database URL>
SECRET_KEY=<Секретный ключ для БД>
GITHUB_AUTH_TOKEN=<Ваш Github токен>
DB_ENGINE=<Должна быть пустой или отсутствовать>

    Для получения GITHUB_AUTH_TOKEN см. INSTALLATION.md;

  2. Выполните команды:

    make migrate
make sync ARGS='--repo Hexlet/hexlet-friends'

    Параметр ARGS может быть любым, согласно INSTALLATION.md;

  3. Дождитесь окончания процесса. Желательно после этого удалить значение DATABASE_URL, во избежание путаницы.

Создание веб-приложения

Теперь когда БД готова, можно деплоить само приложение.

  1. Из Dashboard нажмите + New -> Web Service;

  2. Выберите желаемый репозиторий. Если его нет в списке - убедитесь что вы подключили Github аккаунт (Connect account) и предоставили доступ к репозиторию (Configure account);

  3. Заполните следующие параметры:

    • Name: <Желаемое имя>
    • Region: <Ближайший регион>
    • Branch: <Ваша ветка с фичей>
    • Root Directory: <Оставить по умолчанию>
    • Runtime: Python 3
    • Build Command:
    make build-production
    • Start Command:
    make start-production

  4. Нажмите Environment и введите следующие переменные окружения:

    DATABASE_URL=<Internal Database URL>
DEBUG=FALSE
GITHUB_AUTH_CLIENT_ID=<Нужна для авторизации через GitHub>
GITHUB_AUTH_CLIENT_SECRET=<Нужна для авторизации через GitHub>
PYTHON_VERSION=<Желаемая версия Python>
POETRY_VERSION=<Желаемая версия Poetry>
GITHUB_AUTH_TOKEN=<Токен личного доступа из настроек GitHub>
GITHUB_WEBHOOK_TOKEN=<можно сгенерировать командой терминала make secretkey в каталоге проекта или создать самостоятельно>
SECRET_KEY=<можно сгенерировать командой терминала make secretkey в каталоге проекта или создать самостоятельно>

    Для получения GITHUB_AUTH_CLIENT_ID, GITHUB_AUTH_CLIENT_SECRET, GITHUB_AUTH_TOKEN см. INSTALLATION.md

  5. Нажмите Create Web Service и дождитесь окончания процесса. В информации о приложении вы найдёте адрес и логи. Всё готово.

Дополнительно: применение фикстуры

Процесс скачивания исходных данных с репозиториев может занимать длительное время. Поэтому стоит сохранить эти данные в фикстуру, чтобы в будущем сразу применить их к БД. Это возможно как для локального SQLite, так и для удалённого PostgreSQL. Будет рассмотрено сохранение БД в JSON файл db_fixture.json (имя может быть любым) для последующего восстановления из него. Предполагается, что локальное приложение настроено для работы с БД и указаны переменные окружения:

  • SECRET_KEY
  • Для SQLite добавочно DB_ENGINE=SQLite
  • Для PostgreSQL добавочно DATABASE_URL

Сохранение фикстуры

Выполните команду:

poetry run python manage.py dumpdata --indent 2 > db_fixture.json

Применение фикстуры

Не забудьте применить миграции make migrate перед записью фикстуры в БД. Выполните команду:

poetry run python manage.py loaddata db_fixture.json