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Preparar una aplicación para producción requiere asegurar que el entorno de desarrollo sea compatible con el entorno de producción. Aquí exploramos cómo configurar una base de datos PostgreSQL local y en AWS para asegurar una transición fluida.
El entorno de producción puede tener muchos usuarios simultáneos, lo que exige una base de datos capaz de manejar múltiples conexiones de manera eficiente. SQLite, aunque útil para desarrollo, no es ideal para producción. PostgreSQL, por otro lado, ofrece la capacidad necesaria para manejar estas demandas.
Modificar configuración en Django:
settings.py
en el proyecto.DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql_psycopg2',
'NAME': 'mydatabase',
'USER': 'mydatabaseuser',
'PASSWORD': 'mypassword',
'HOST': 'localhost',
'PORT': '',
}
}
Verificar conexión:
psql -h localhost
para asegurarse de que PostgreSQL está instalado y configurado correctamente.python manage.py migrate
.Un error común es la falta de la librería psycopg2
. Este problema se soluciona instalando la librería necesaria:
pip install psycopg2-binary
Esta librería permite a Django comunicarse con PostgreSQL de manera eficiente.
Crear una instancia en AWS RDS:
Configurar reglas de seguridad:
Conectar Django a AWS RDS:
settings.py
para incluir las credenciales de AWS RDS.DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql_psycopg2',
'NAME': 'mydatabase',
'USER': 'mydatabaseuser',
'PASSWORD': 'mypassword',
'HOST': 'mydatabase.amazonaws.com',
'PORT': '5432',
}
}
Es crucial no almacenar las credenciales en el archivo settings.py
para evitar comprometer la seguridad del proyecto. Utilizar variables de entorno o servicios de gestión de secretos es la mejor práctica para mantener la seguridad de la información sensible.
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