基於qduoj的二次開發

部署

操做步驟

這個部分沒什麼特別要強調的，就是按照 QDUOJ部署上的方法跟着複製粘貼就行了，根本不用動腦子。

可能碰見的問題

部署前

因爲在2020年一月後官方正式宣佈放棄了對py2的維護，因此如今使用pip時會遇到一些小問題，如下是解決方法。

python3與pip3安裝

sudo add-apt-repository ppa:fkrull/deadsnakes
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3.7
sudo apt-get install python3-pip #裝pip3
複製代碼

若提示add-apt-repository: command not found則運行sudo apt-get install python-software-properties便可。

python3版本切換

輸入alias python='/usr/bin/python3.7'便可切換python對應版本

其它可能出現的問題

1.ModuleNotFoundError: No module named 'pip._internal'

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py --no-check-certificate
sudo python3.7 get-pip.py http://get-pip.py/
複製代碼

2.如有如下報錯

Building wheels for collected packages: cffi
  Building wheel for cffi (setup.py) ... error
  ERROR: Command errored out with exit status 1:
   command: /home/starx/pythonvirtualenv/starxteam/bin/python3 -u -c 'import sys, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'/tmp/pip-install-0xuyhqlj/cffi/setup.py'"'"'; __file__='"'"'/tmp/pip-install-0xuyhqlj/cffi/setup.py'"'"';f=getattr(tokenize, '"'"'open'"'"', open)(__file__);code=f.read().replace('"'"'\r\n'"'"', '"'"'\n'"'"');f.close();exec(compile(code, __file__, '"'"'exec'"'"'))' bdist_wheel -d /tmp/pip-wheel-4glw5w36 --python-tag cp37
       cwd: /tmp/pip-install-0xuyhqlj/cffi/
  Complete output (36 lines):
  running bdist_wheel
  running build
  running build_py
  creating build
  creating build/lib.linux-x86_64-3.7
  creating build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/__init__.py -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/cparser.py -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/error.py -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/vengine_cpy.py -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/commontypes.py -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/vengine_gen.py -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/pkgconfig.py -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/lock.py -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/cffi_opcode.py -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/model.py -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/recompiler.py -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/verifier.py -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/api.py -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/setuptools_ext.py -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/ffiplatform.py -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/backend_ctypes.py -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/_cffi_include.h -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/parse_c_type.h -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/_embedding.h -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  copying cffi/_cffi_errors.h -> build/lib.linux-x86_64-3.7/cffi
  running build_ext
  building '_cffi_backend' extension
  creating build/temp.linux-x86_64-3.7
  creating build/temp.linux-x86_64-3.7/c
  x86_64-linux-gnu-gcc -pthread -DNDEBUG -g -fwrapv -O2 -Wall -g -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -Wdate-time -D_FORTIFY_SOURCE=2 -fPIC -DUSE__THREAD -DHAVE_SYNC_SYNCHRONIZE -I/usr/include/ffi -I/usr/include/libffi -I/usr/include/python3.7m -I/home/starx/pythonvirtualenv/starxteam/include/python3.7m -c c/_cffi_backend.c -o build/temp.linux-x86_64-3.7/c/_cffi_backend.o
  c/_cffi_backend.c:15:10: fatal error: ffi.h: No such file or directory
   #include <ffi.h>
            ^~~~~~~
  compilation terminated.
  error: command 'x86_64-linux-gnu-gcc' failed with exit status 1
  ----------------------------------------
  ERROR: Failed building wheel for cffi
  Running setup.py clean for cffi
Failed to build cffi
複製代碼

嘗試安裝拓展包sudo apt install build-essential libffi-dev python-dev

部署後

問題 ：部署成功 使用docker ps -a 查看容器狀態均爲healthy，可是直接訪問ip沒法查看，顯示狀態碼503。 解決：多是由於對應端口沒有開放致使的，在雲服務器安全組設置中增長對應端口（80或者443）

前端

本地運行方法

1.安裝node.js 這裏須要注意一下，由於QDUOJ使用的版本是nodejs version 8.12.0，版本太高可能會產生一些沒必要要的錯誤。 2.運行

npm install
# we use webpack DllReference to decrease the build time,
# this command only needs execute once unless you upgrade the package in build/webpack.dll.conf.js
NODE_ENV=development npm run build:dll

# the dev-server will set proxy table to your backend
export TARGET=http://Your-backend

# serve with hot reload at localhost:8080
npm run dev
複製代碼

上面是官方文檔的方法，可是推薦使用cnpm來代替npm，cnpm是國內淘寶的鏡像，速度相對來講會快一點。 這裏是官方的演示視頻

後端

安裝所需 Python 模塊

cd OnlineJudge
sudo pip install --no-cache-dir -r ./deploy/requirements.txt
複製代碼

若是pip install過慢可以使用一下命令，將pip源換至阿里雲

sudo pip install --no-cache-dir -r ./deploy/requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
複製代碼

初始化數據庫和後端

修改./init_db.sh文件的第17和18行修改成

python3.7 manage.py migrate
python3.7 manage.py inituser --username root --password rootroot --action create_super_admin
複製代碼

而後執行一下命令

sudo chmod +x init_db.sh
./init_db.sh --migrate
複製代碼

同樣無報錯便可

docker 鏡像製做

使用正常方法推送到docker倉庫

去阿里雲那裏申請一個倉庫，免費的，把倉庫名稱寫成oj-backend便可。建立成功他會給你一個頁面提示你如何上傳，很詳細。

sudo docker login --username=你的用戶名 registry.cn-beijing.aliyuncs.com
複製代碼

你剛纔建立的鏡像ID，可使用docker images查一下，順便能查到鏡像版本號TAG

sudo docker tag [ImageId] registry.這裏用阿里雲給你提供的便可/oj-backend:[鏡像版本號]
sudo docker push registry.這裏用阿里雲給你提供的便可/oj-backend:[鏡像版本號]
複製代碼

TAG就是上邊須要寫的版本號，還有IMAGE ID就是鏡像ID。 而後就會開始push完畢就成功上傳了。

使用Travis CI 推送到docker倉庫

Travis CI 是在軟件開發領域中的一個在線的，分佈式的持續集成服務，用來構建及測試在GitHub託管的代碼。 阮一峯的Travis CI使用教程

使用

1.使用Github帳號在Travis CI登陸 2.在more options中的setting設置本身的docker帳號與密碼 而後添加兩個環境變量，這個用戶名和密碼和你的DockerHub帳戶是對應的： DOCKER_USERNAME和DOCKER_PASSWORD

接着在Travis CI的script裏寫入

script:
  - echo "$DOCKER_PASSWORD" | docker login -u "$DOCKER_USERNAME" --password-stdin
  - docker build -t 用戶名/包名:latest .
  - docker push 用戶名/包名:latest
複製代碼

經過使用docker ps -a來查看已經運行的鏡像狀態，docker images來查看本地已經存在的鏡像。

推薦閱讀

使用GitHub+Travis-CI+Docker打造自動化流水線

Docker的使用--製做本身的鏡像

注意事項

在使用docker製做鏡像時，若是修改了數據庫字段，記得運行python manage.py makemigrations和python manage.py migrate，不然在運行docker-compose up -d以後會發現容器一直自啓動。