1.准备工作

linux系统如何安装anaconda,请参考Linux(Centos7.8)中Anaconda3安装并配置环境变量博客

2.在anaconda中创建虚拟隔离环境

创建虚拟环境，主要是为了防止不同用户操作pyhton，在安装包产生的版本不一致等问题。虚拟环境相互独立，互不影响。

在anaconda/bin 环境下，创建一个虚拟环境的方式如下：

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1、创建：
  conda create -n 新建虚拟环境的名字 python=对应的版本号
2、激活：
 source  activate 虚拟环境的名字
3、退出：
 source  deactivate 虚拟环境的名字
4、克隆
 conda create --name [虚拟环境名] -- clone [colne的环境]
5、删除
 conda remove --name [虚拟环境名] -all

2.1 创建Django虚拟环境

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# 创建虚拟环境名称为ml_api,指定python版本为3.8.3
conda create -n ml_api  python=3.8.3

创建成功后，在anaconda安装目录的envs下能够可看到刚刚创建的虚拟环境(ml_api)
我的anaconda3安装目录为：/opt/anaconda3

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cd /opt/anaconda3/envs

在这里插入图片描述

2.2 激活环境

激活刚刚创建的虚拟环境ml_api

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source activate ml_api
或者
conda activate ml_api

激活成功后目录最前面会出现（ml_api）字样，表示一下所有操作都在该虚拟环境下执行
在这里插入图片描述

2.3 安装django

在虚拟的隔开环境中，不具备anaconda的各种包，需要什么都需要自己安装

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# 使用conda 安装django包
conda install django

安装成功后，创建一个用于存放项目的文件夹

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# 进入虚拟环境目录
cd /opt/anaconda3/envs/ml_api
# 创建名为api的存放的项目文件夹
mkdir api

在这里插入图片描述
进入该api目录中

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# 进入项目存放文件夹
cd api
# 使用django-admin 创建一个名为web_api的项目:注意项目名称web_api后面的点（.）
django-admin startproject web_api .
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# 创建数据库
python manage.py migrate

在这里插入图片描述
webapi目录内容
在这里插入图片描述

2.4 运行webapi项目服务器

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#切换到manage.py所在目录
cd api
#启动服务
python manage.py runserver 0.0.0.0:8000

在这里插入图片描述

在浏览器输入http://IP:8000即可