Python: Tornare a una versione precedente

Questa documentazione fa parte della guida Utilizzi avanzati. Consulta la guida completa qui: Approfondire i tuoi deployment Python.

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Stackhero offre una soluzione cloud Python pronta all'uso che fornisce numerosi vantaggi, tra cui:

• Distribuisci la tua applicazione in pochi secondi con un semplice git push.
• Usa il tuo nome di dominio e beneficia della configurazione automatica dei certificati HTTPS per una sicurezza migliorata.
• Goditi la tranquillità con backup automatici, aggiornamenti con un clic, e una tariffazione semplice, trasparente e prevedibile.
• Ottieni prestazioni ottimali e una sicurezza robusta grazie a una VM privata e dedicata.

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Se un recente deployment ha introdotto problemi, puoi tornare a un commit precedente distribuendo quel commit. Prima, identifica l'hash del commit eseguendo:

git log

Questo comando mostra la data, l'hash e la descrizione di ogni commit.

Ad esempio, l'output potrebbe apparire così:

git log

commit cccc8b3ebdccb9abc1926ef49ee589dae5c5fe06 (HEAD -> main, stackhero/main)
Author: Developer
Date:   Fri Apr 28 09:36:18 +0000

    Break the code

commit bbbb622301772072c3d82f3cc0d91e29e6e84901
Author: Developer
Date:   Wed Apr 26 12:49:28 +0000

    Update the code

commit aaaa1d8b06535b413e0df8298ccf52339dfef3ff
Author: Developer
Date:   Wed Apr 26 12:44:50 +0000

    Improve the code

Se l'attuale deployment in produzione è il commit "Break the code" (hash che inizia con cccc), e desideri tornare al commit precedente "Update the code" (hash che inizia con bbbb), esegui:

git push -f stackhero bbbb622301772072c3d82f3cc0d91e29e6e84901:main

Per evitare di distribuire codice difettoso e aumentare la stabilità della tua produzione, è altamente raccomandato avere un ambiente di "staging".

Situato tra sviluppo e produzione, l'ambiente di staging fornisce una replica quasi identica della configurazione di produzione. Ti aiuta a testare il tuo codice in modo approfondito prima di un deployment live.

Utilizzare lo staging aumenta la tua fiducia nella funzionalità e nelle prestazioni del tuo codice, risultando in un deployment in produzione più robusto.

Questo tipo di ambiente sarà discusso più avanti nella documentazione.