对于 manage.py，通常在开发环境下执行，因此将这里的 DJANGO_SETTINGS_MODULE 的值改为 blogproject.settings.local，这样运行开发服务器时 django 会加载 blogproject/settings/local.py 这个配置文件。
另外看到 wsgi.py 文件中，这个文件中有一个 application，是在线上环境时 Gunicorn 加载运行的，将这里面的 DJANGO_SETTINGS_MODULE 改为 blogproject.settings.production
这样，在使用 manage.py 执行命令时，加载的是 local.py 的设置，而使用 gunicorn 运行项目时，使用的是 production.py 的设置。
修改 BASE_DIR 配置项还有需要注意的一点，看到存放通用配置的 common.py 文件，里面有一个配置项为：
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))这个 BASE_DIR 指向项目根目录，其获取方式为根据所在的配置文件向上回溯，找到项目根目录。因为此前的目录结构为 HelloDjango-blog-tutorial/blogproject/settings.py，因此向上回溯 2 层就到达项目根目录。而现在目录结构变为 HelloDjango-blog-tutorial/blogproject/settings/common.py，需向上回溯 3 层才到达项目根目录，因此需将 BASE_DIR 进行一个简单修改，修改如下：
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))即再在外面包一层 os.path.dirname，再向上回退一层，到达项目根目录。
设置 Supervisor 环境变量此外，由于线上环境配置中的 secret_key 从环境变量获取，因此我们改一下 supervisor 的配置，将环境变量导入，打开 supervisor 的配置文件 ~/etc/supervisor/conf.d/hellodjango-blog-tutorial.ini，添加环境变量的配置语句：
environment=DJANGO_SECRET_KEY=2pe8eih8oah2_2z1=7f84bzme7^bwuto7y&f(#@rgd9ux9mp-3因为此前可能将代码传过公开的代码仓库，所以最好把线上使用的 SECRET_KEY换一下。这个网站可以自动生成 SECRET_KEY：Django Secret Key Generator。
保存配置，然后要执行 update 命令更新配置。
$ supervisorctl -c ~/etc/supervisord.conf update 编写 Fabric 脚本一切准备工作均已就绪，现在就来使用 Fabric 编写自动部署脚本。
Fabric 脚本通常位于 fabfile.py 文件里，因此先在项目根目录下建一个 fabfile.py 文件。
根据上述过程编写的脚本代码如下：
from fabric import task from invoke import Responder from ._credentials import github_username, github_password def _get_github_auth_responders(): """ 返回 GitHub 用户名密码自动填充器 """ username_responder = Responder( pattern="Username for 'https://github.com':", response='{}\n'.format(github_username) ) password_responder = Responder( pattern="Password for 'https://{}@github.com':".format(github_username), response='{}\n'.format(github_password) ) return [username_responder, password_responder] @task() def deploy(c): supervisor_conf_path = '~/etc/' supervisor_program_name = 'hellodjango-blog-tutorial' project_root_path = '~/apps/HelloDjango-blog-tutorial/' # 先停止应用 with c.cd(supervisor_conf_path): cmd = 'supervisorctl stop {}'.format(supervisor_program_name) c.run(cmd) # 进入项目根目录，从 Git 拉取最新代码 with c.cd(project_root_path): cmd = 'git pull' responders = _get_github_auth_responders() c.run(cmd, watchers=responders) # 安装依赖，迁移数据库，收集静态文件 with c.cd(project_root_path): c.run('pipenv install --deploy --ignore-pipfile') c.run('pipenv run python manage.py migrate') c.run('pipenv run python collectstatic --noinput') # 重新启动应用 with c.cd(supervisor_conf_path): cmd = 'supervisorctl start {}'.format(supervisor_program_name) c.run(cmd)来分析一下部署代码。
deploy 函数为部署过程的入口，加上 task 装饰器将其标注为一个 fabric 任务。
然后定义了一些项目相关的变量，主要是应用相关代码和配置所在服务器的路径。
deploy 函数被调用时会传入一个 c 参数，这个参数的值是 Fabric 在连接服务器时创建的 ssh 客户端实例，使用这个实例可以在服务器上运行相关命令。
接着就是执行一系列部署命令了，进入某个目录使用 ssh 客户端实例的 cd 方法，运行命令使用 run 方法。
需要注意的是，每次 ssh 客户端实例执行新的命令是无状态的，即每次都会在服务器根目录执行新的命令，而不是在上一次执行的命令所在目录，所以要在同一个目录下连续执行多条命令，需要使用 with c.cd 上下文管理器。
最后，如果服务器没有加入代码仓库的信任列表，运行 git pull 一般会要求输入密码。我们代码托管使用了 GitHub，所以写了一个 GitHub 账户密码响应器，一旦 Fabric 检测到需要输入 GitHub 账户密码，就会调用这个响应器，自动填写账户密码。