真正要学Python部署需掌握三个硬点：进程管理（用gunicorn替代app.run()，设workers和timeout）、反向代理配置（Nginx proxy_pass须与gunicorn bind严格一致，补全header）、环境隔离落地（目标机重建venv，用pip-compile生成requirements，source激活后安装）。
这标题不是学习路线，而是营销包装——真正要学 Python 部署，得绕开“第271讲”这类虚号，直击三个硬点：进程管理、反向代理配置、环境隔离落地。教程堆砌不解决线上 502 Bad Gateway 或 ModuleNotFoundError。
用 gunicorn 启动 Flask/FastAPI，别碰 app.run()
本地调试用 app.run() 没问题，但部署时它只是单线程开发服务器，无超时控制、无子进程管理、不支持多 worker。生产必须换 gunicorn：
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--workers数建议设为2 * CPU核心数 + 1，非盲目堆数量 - 务必加
--timeout 120，防长请求拖垮整个 worker 进程 -
--preload要慎用：若代码里有全局数据库连接或缓存实例，预加载可能引发 fork 后句柄重复或状态错乱 - 启动命令示例：
gunicorn --bind 0.0.0.0:8000 --workers 3 --timeout 120 --log-level info myapp:app
Nginx 反向代理配错的典型症状和修复点
90% 的 502 Bad Gateway 不是后端挂了，是 Nginx 和 gunicorn 之间没对上。关键检查项：
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proxy_pass地址必须和 gunicorn--bind完全一致（含http://或 unix socket 路径） - 若用 unix socket（如
--bind /tmp/gunicorn.sock），Nginx 配置里proxy_pass必须写成http://unix:/tmp/gunicorn.sock;，少一个/或多一个http://都报 502 - 加
proxy_set_header Host $host;和proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;，否则 Flask 的request.host和 IP 获取会失效 - 静态文件别让 Python 处理：Nginx 直接
location /static指向磁盘路径，省掉一层转发
venv 和 pip install -r requirements.txt 的真实约束条件
看似最简单的环节，上线失败最多：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
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venv必须在目标机器上重新创建，不能把本地venv文件夹打包上传——二进制扩展（如psycopg2、numpy）依赖系统库和 ABI 版本 -
requirements.txt生成时用pip freeze > requirements.txt会锁死所有间接依赖，导致升级困难；推荐用pip-compile（来自pip-tools）只锁直接依赖，再生成精确版本 - 部署脚本里必须包含
source venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt，不能漏掉source，否则 pip 装到系统 Python - 若用
pyproject.toml，确认目标机器 pip 版本 ≥ 21.3（支持 PEP 621），否则pip install .会静默忽略依赖
部署不是拼凑工具链，是让每个组件明确知道：谁管生命周期、谁管网络入口、谁管依赖边界。漏掉任意一环，日志里就只剩 Connection refused 和 ImportError 循环出现。
