Как выложить сайт на Python в интернет

Python-сайт поднимается локально за пару минут — flask run, python manage.py runserver или uvicorn main:app — а публикация в интернет превращается в отдельную задачу: сервер, нужная версия Python, зависимости, production-сервер, nginx перед ним, сертификат для HTTPS и присмотр за всем этим. Шагов много, и до появления сайта по ссылке проходит не один вечер. Платформа деплоя убирает эту часть: вы загружаете код, она определяет, что перед ней Python-проект, ставит библиотеки из requirements.txt и выдаёт публичный адрес с HTTPS. На Dockbox это работает так — ниже разберём, что подготовить в проекте, чтобы сайт открылся с первого раза.

Что вообще нужно, чтобы Python-сайт оказался в интернете

Независимо от фреймворка, публикация требует одного и того же набора вещей — и именно на них спотыкаются чаще всего.

Код, который уже работает локально. Сначала сайт должен открываться на вашей машине. Если он падает в разработке, деплой ничего не исправит — только спрячет ошибку в логи сборки.

Файл зависимостей. Без requirements.txt сервер не знает, какие библиотеки ставить. Это же и признак, по которому платформа понимает: перед ней Python-проект.

Production-сервер. Встроенный сервер разработки (flask run, runserver) для интернета не годится: он однопоточный и предназначен для отладки. В бой идёт gunicorn, а для асинхронных приложений — uvicorn.

Адрес 0.0.0.0 и порт из переменной PORT. Приложение должно слушать не 127.0.0.1, иначе снаружи оно недоступно, и брать номер порта из окружения, а не из кода.

Секреты вне репозитория. Ключи API, строки подключения к базе, SECRET_KEY — всё это живёт в переменных окружения, а не в исходниках.

Flask, Django или FastAPI: что подойдёт для сайта

Все три фреймворка выкладываются одинаково — разница только в мелочах запуска.

Flask — минималистичный и самый быстрый на старте: подходит для небольших сайтов, лендингов с формами, внутренних панелей. Обратите внимание, что в продакшене Flask запускает не flask run, а gunicorn; подробнее — в разборе Flask-приложения.

Django — если нужны админка, ORM, миграции и аутентификация «из коробки». Это фреймворк для сайтов с базой и пользователями, и у него свои грабли: статику надо собирать вручную, а DEBUG — выключать. Об этом — в статье про сайт на Django.

FastAPI — для API и асинхронных сервисов, к которым потом подключается фронтенд. Он держит схему OpenAPI автоматически и запускается под uvicorn. Нюансы — в разборе FastAPI в интернете.

Общее правило для всех: у приложения должна быть внятная точка входа и оно должно читать порт из окружения.

requirements.txt: по нему платформа понимает, что это Python-проект

Файл кладётся в корень проекта, рядом с кодом. В нём — библиотеки, которые код реально импортирует. Для сайта на Flask это выглядит так:

Flask==3.0.3
gunicorn==22.0.0
python-dotenv==1.0.1

Версии фиксируйте: сборка получится воспроизводимой, и однажды новая мажорная версия библиотеки не сломает проект на ровном месте. Если сайт работает с базой или картинками, добавьте SQLAlchemy, psycopg2-binary, Pillow — по факту импортов.

Папку venv в архив не кладите. Зависимости всё равно ставятся заново из списка, а лишние мегабайты только замедлят загрузку. __pycache__ и .pytest_cache тоже не нужны.

Точка входа и порт: почему ссылка не открывается

Это причина номер один, по которой приложение собралось, но сайт не открывается. Порт задаёт платформа, он приходит в переменной окружения PORT, и читать его надо в рантайме.

Плохой вариант — номер и адрес вписаны в код:

app.run(host="127.0.0.1", port=5000)

127.0.0.1 означает «слушать только внутри контейнера»: снаружи приложение недоступно. Рабочий вариант — адрес 0.0.0.0 и порт из окружения:

import os
port = int(os.environ.get("PORT", 5000))
app.run(host="0.0.0.0", port=port)

Для production-сервера то же правило: gunicorn запускается на интерфейсе 0.0.0.0 и подставляет $PORT. Для ASGI-проекта на FastAPI вместо gunicorn указывается uvicorn с теми же параметрами.

Секреты — в переменные окружения, а не в код

По умолчанию секреты оказываются в исходниках, и это опасно: код вы будете показывать, отдавать или заливать в Git.

OPENAI_API_KEY = "sk-***"
DATABASE_URL = "postgres://app:***@db:5432/app"

Правильно — значения приходят извне, а код только читает их:

import os
OPENAI_API_KEY = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
DATABASE_URL = os.environ["DATABASE_URL"]

Секрет в коде = секрет утёк. На платформе значения задаются отдельно, в настройках проекта, и подставляются при запуске:

OPENAI_API_KEY=***
SECRET_KEY=***
DATABASE_URL=postgres://app:***@db:5432/app

В панели видны только имена переменных, значения остаются скрытыми.

Как залить проект и что происходит после загрузки

Код попадает на платформу двумя способами: ZIP-архивом или импортом репозитория — подойдёт и приватный GitHub. Никакой build-конфигурации писать не нужно: платформа сама определяет Python, ставит зависимости, собирает и запускает приложение.

Во время настройки нужно ответить на пару вопросов — в первую очередь про переменные окружения с секретами. Указать их лучше сразу, а не после первого падения с ошибкой «переменная не найдена».

Когда сборка закончится, у сайта появится публичный адрес с HTTPS. Дальше логи и статус видны в панели в реальном времени, а для новой версии достаточно обновить код и запушить изменения — платформа пересоберёт проект. Чтобы выкладывать обновления автоматически при git push, удобно держать проект в репозитории, а не в ZIP.

Сколько это стоит и как работают контейнеры

Администрировать сервер не нужно — контейнеры работают постоянно, без ограничения по часам и без «засыпания». Упавший контейнер платформа перезапускает сама.

Starter — 990 ₽/мес. 1 vCPU, 2 GB RAM, 20 GB SSD, один проект. Первый месяц бесплатный. Для одного Flask- или Django-сайта этого достаточно, и лимита по времени работы нет.

Pro — 2 490 ₽/мес. 2 vCPU, 4 GB RAM, до пяти проектов — если рядом живут база, фоновая очередь и воркер.

Team — 4 990 ₽/мес — для команд, которым нужен запас ресурсов и SLA.

Тарифы и подробности — на dockbox.host.

Частые вопросы