Хостинг Python-приложений
Запускайте Python API, ботов и воркеры в облаке. Для серверного процесса выберите постоянно работающее приложение, а для обработки запроса или работы по расписанию — функцию и пайплайн.
Обновлено: 2026-10-26
От исходников до работающего сервиса
В примере — веб-приложение Flask под Gunicorn. Добавьте оба файла в проект, установите requirements.txt на этапе сборки и используйте команду ниже для запуска сервера.
Как развернуть приложение
Подготовьте проект
Добавьте файлы примера или используйте свой проект. Установите зависимости и проверьте команду запуска локально перед деплоем.
Настройте приложение
Создайте приложение в своём воркспейсе. Укажите источник, команду запуска, переменные окружения и ресурсы. Для веб-сервиса настройте порт маршрута; polling-бота можно оставить приватным.
Проверьте релиз
Запустите деплой и проверьте логи сборки и приложения. Веб-маршруты проверьте по preview-адресу. Polling-боту отправьте /start в Telegram и убедитесь, что токен не используется другим процессом.
Опубликуйте и наблюдайте
Переведите проверенный веб-релиз в production. Выполняйте миграции БД отдельно от отката приложения. После обновления следите за ошибками и потреблением ресурсов.
Минимальный пример проекта
Примеры показывают код и запуск приложения, а не готовый шаблон инфраструктуры. Перед использованием в production проверьте и зафиксируйте версии зависимостей.
Flask>=3,<4 gunicorn>=23,<24
from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.get("/health") def health(): return {"ok": True} @app.get("/") def index(): return {"message": "Hello from Python"}
gunicorn --bind 0.0.0.0:8080 app:app
Подберите режим под задачу
Сервер Flask или FastAPI запускайте как приложение. Polling-бот или обработчик очереди — постоянно работающий приватный сервис. Конечную обработку данных можно выполнить функцией, а регулярную задачу — запускать пайплайном по расписанию.
Опишите зависимости и хранение
Перечислите пакеты в requirements.txt. Для воспроизводимых сборок зафиксируйте точные версии, на которых проверили проект. Строки подключения храните в переменных окружения, постоянные файлы — на подключённом томе.
Частые вопросы
Можно ли разместить существующий Python-проект?
Да: укажите зависимости, рабочую директорию и команду запуска. Для проектов с системными пакетами можно использовать Dockerfile. Скрипт, который завершается после выполнения, оформляйте как задачу, а не постоянно работающий веб-сервер.
Почему приложение работает локально, но не в облаке?
Проверьте отдельно логи сборки и приложения. Частые причины: отсутствующий пакет, неверное имя модуля, незаданная переменная или привязка к 127.0.0.1. Публичное веб-приложение должно слушать 0.0.0.0 и порт, указанный в настройках маршрута.
Включена ли база данных в Python-хостинг?
Пример не создаёт базу данных. Разверните или подключите её отдельно и передайте приложению строку подключения. При планировании пула учитывайте CPU, память и диск для БД.
Сколько стоит размещение?
Актуальные тарифы и доступные предложения оплаты смотрите в разделе «Тариф и оплата». Планируйте ресурсы приложения и его зависимостей в рамках общего пула. Preview-реплики и базы данных тоже расходуют ресурсы; отсутствие запросов не означает бесплатное размещение.