为什么我导入docker-py包(链接如下)的python脚本给出一个错误，而不是运行我的docker容器？ - 腾讯云开发者社区

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Docker 远程 python API 操作容器一例

Docker-py 作为官方推出的客户端API，功能可以满足我们大部分操作需求，API涉及镜像(images)及容器(CONTAINER)的功能操作，利用docker-py可以轻松开发出Docker的管理平台...，以便维护大规模的Docker集群，本文介绍如何通过DockerFile创建一个WEB服务的镜像，再通过远程API对容器进行管理。...，如下： 2.6.添加随机启动 chkconfig docker on 2.7.查看服务运行状态 service docker status docker (pid 1398) is running.../docker-py/archive/master.zip # unzip master # cd docker-py-master/ # python setup.py install 如正常导入模块...，指定数据卷的挂载关系及权限，以及端口与主宿机的映射关系等 print str(r) 4、运行 # python docker_create.py # python docker_start.py

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OpenStack Kolla源码分析–Ansible

包含容器子集的容器集也以一个独立单元启动，包含所有的容器子集及容器子集内的所有容器； ✔ 容器集合并不是原子的管理单位； ✔ 容器集合必须提供进行服务状态监控的钩子；容器具有以下属性 ✔ 容器能够原数据的升级和回退...； ✔ 容器包含一个单调增长的计数器，用来标志容器的存活时间； ✔ 容器的职责是单一的； ✔ 只赋予容器刚刚好的权限； ✔ 需要包含检查容器健康状态的脚本； ✔ 必须包含pid为1的进程用来回收推出的子进程...代码结构如下： ? action_plugin中在merge_configs.py作用是导入template模板，并且run ?...其他模块还是在所有配置的管理机器上运行的,当到了这个关键字的任务就是使用委托的机器上运行。而facts还是适用于当前的host。 ?...其中最显著的一个是增加了沙箱执行功能和可选的自动转义功能，这对大多应用的安全性来说是非常重要的。他基于unicode并能在python2.4之后的版本运行，包括python3。

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zabbix自动发现监控docker中的容器

说明第一种方案,借助docker的python版的api，然后通过自己封装自定义脚本来做，稍微麻烦点，但是可以达到个人自定义的效果。...开始配置安装模块docker-py pip install docker-py 具体用法参见：https://docker-py.readthedocs.io/en/stable/ 下面开始写自动发现...docker容器的脚本，以下操作是在zabbix_agent端进行的。...也分两种，一种shell脚本一种python脚本脚本放在一般放在这里/etc/zabbix/script（新建了一个script的目录） # cat /etc/zabbix/script/docker_discovery.sh...另外一个脚本，监控容器内的各个状态。如下： #cat /etc/zabbix/script/docker_minion.py #!

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Docker使用笔记

这些容器是独立的、可执行的软件包，它们包含了运行应用程序所需的所有内容，包括代码、运行时、库、环境变量和系统工具。 Docker的一个重要特点是它可以屏蔽环境差异。...这消除了“在我的环境上可以运行”的问题，并实现了“build once, run everywhere”的目标。 Docker的另一个优势是快速部署。...在我这里，参考着官方文档，使用混元平台生成了一个大致可用的Dockerfile，我跟混元的对话如下（当然第一次没把需求提的这么清楚，经过多轮对话我的要求优化为）：写一个Dockerfile，满足下面的要求...在启动后，可以通过下面的命令来判断当前容器的运行情况： sudo docker ps -a 返回的格式如下：建议使用ps -a而不是ps，使用ps -a能够看到全量的包括历史上运行已经停止了的容器的情况...另外，建议在启动脚本中，启动应用时，以nohup启动并将程序的运行日志重定向到文件中。如果脚本中只是启动一个守护进程，可以在启动脚本后面增加一个循环语句或者wait命令，让镜像能持续的运行。

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如何用Molecule测试Ansible角色

和docker-py： (my_env) sammy@ubuntu:$ pip install molecule ansible docker-py 以下是每个包的功能： molecule：这是主要的Molecule...ansible：此软件包允许使用Ansible playbooks，它执行角色及其相关测试。 docker-py：Molecule使用此Python库与Docker进行交互。...在本教程中，我们将使用Docker Hub上提供的milcom/centos7-systemd映像。特权模式几乎允许容器运行其主机的所有功能。...第一个测试将test_pkg作为参数来测试httpd和firewalld包的存在。接下来的测试，检查是否httpd与firewalld正在运行并启用。...您可以使用相同的方法处理非常复杂的角色，并使用CI管道自动化测试。Molecule是一个高度可配置的工具，可用于测试Ansible支持的任何提供者的角色，而不仅仅是Docker。

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Ansible实战之博客站点部署

（注: mezzanine是一个基于django的CMS系统，有点类似wordpress，官网地址在这里，不过我们的重点是ansible来部署它，而不是去深究它自身的运行机制）。...roles的目录结果如下，一共3个role，其中aptsource是我自己加的，看名字也知道就是为了更改sources.list加快安装软件和Python模块的速度。...ansible版本为2.2.0，docker的版本为1.18。注意docker-py的版本，我这里安装的是1.2.1，其他的版本会跟docker API版本不兼容。...如果你的系统不是ubuntu14.04，安装的docker版本不一样，那么需要安装的docker-py可能也会不一样。...运行的playbook完整代码如下：简单说明几点： 1）这里用到的docker模块主要是启动容器以及运行容器的一些初始化命令。

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docker学习7-Dockerfile制作自己的镜像文件

前言如果你是一个python自动化测试人员，某天你在公司终于完成了一个项目的接口自动化脚本工作，在你自己常用的本机或者服务器上调试完成了脚本，稳稳地没问题。...第二天你回到公司，领导说你这个脚本能不能放到另外一套环境的服务器上执行（与你本机环境是不通的），于是你又重复安装一遍python3.6环境和执行脚本的一些依赖包。...于是乎你开始怀疑人生，为什么我要重复安装这么多次环境啊。。。。...要是100个不同服务器，我是不是得安装100次啊，于是乎你会想：我是不是可以做一个虚拟的python3.6环境，事先安装好我需要的依赖包。...run运行容器 -it -t让docker分配一个伪终端并绑定到容器的标准输入上, -i则让容器的标准输入保持打开.

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利用docker-py操作docker

命令跟踪 7、docker-logs命令跟踪 8、docker-exec 命令跟踪 9、使用curl访问docker-api 10、小结 11、小技巧参考链接 docker-py是Docker SDK...上面示例展示了: 使用环境变量，创建client连接本地docker-engine服务获取版本号，等同 docker version 获取正在运行的容器列表，等同 docker container list...我们先启动一个容器: docker run -d bfirsh/reticulate-splines 查看容器列表 # docker ps CONTAINER ID IMAGE...Reticulating spline 15... ... logs的实现中返回一个CancellableStream，而不是一个result，利用这个stream，就可以持续的读取输出: # models..._sock.send(b"exit\n") 示例演示的过程是: 获取一个已经存在的容器2075 对容器执行exec命令，注意需要开启stdin和socket 向容器发送 ls -lah 展示目录列表读区

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利用docker部署深度学习模型的一个最佳实践

而python本身表达能力强，可以以很短的代码量达成我们的目的。部署具体的部署步骤涉及这几个工具链： Dockerfile进行模型的镜像部署。...docker-py进行container的启动和关闭。 grpc和进行模型的外部通信。 python的with语句表达模型的加载和资源的释放。 gitlab进行内网的代码分发和版本控制。...docker-py是一个docker的python接口，docker除了cmdline的操作方式，还提供了REST的调用接口，docker-py就是其中一个很人性化的封装，具体使用可见官方文档。...除了docker-py调用中的这些技巧，还有如下几个指令在构建过程中值得注意。 1、grpc的编译，这里没啥好说的，和grpc的官方说明文档里一样。...当然这也好理解，这些开源作品基本都是大佬在水文章之余写的，而且一个完整的模型包括训练、测试和预测，模型在公开数据集上的训练效果才是关键，工程化的问题并不是最重要的事情，不过我还是想吐槽一下。

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如何在Ubuntu 16.04使用Buildbot建立持续集成系统

我们还需要确保Buildbot知道如何与Docker通信。由于Buildbot是用Python编写的，它利用docker-py Python包而不是直接发出Docker命令。...您可以输入以下命令安装docker-py： $ sudo -H pip install docker-py 最后，我们需要打开从容器到主机系统和外部世界的网络访问。...创建一个Docker镜像以用作Buildbot Worker 接下来，我们将创建一个Docker容器，用作Buildbot worker来运行我们的测试。...然后，我们从buildbot.plugins包中导入所有内容，以便我们可以使用工具来构建配置。...如果未找到任何错误，您将收到如下消息： Config file is good! 如果报告了任何错误，请仔细阅读错误消息，以便更好地了解错误。再次打开配置文件以尝试解决任何问题。

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一文教你选用Docker、Conda还是venv

Docker + Poetry/venv：在Docker容器内使用Poetry或venv管理Python依赖。Docker负责系统级隔离，而Poetry/venv负责精细的Python包管理。...系统全局只能装一个版本，崩溃！Docker能解决，但本地开发切换容器麻烦。“Python解释器，你到底藏在哪里？”...：即使使用 pyenv 或 conda 管理多版本Python，某些工具（尤其是需要编译的包，或IDE的集成）仍可能“意外”链接到系统默认的、错误版本的Python解释器或头文件，导致编译失败或运行时崩溃...具体表现：“锁文件不是万能的”：锁文件锁定了直接和间接依赖的Python包版本。...理解底层原理：了解glibc版本、ABI兼容性、编译器、链接器、PATH机制等基础知识，才能在环境问题爆发时深挖根源，而不是在工具层面瞎试。

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教程 | 如何使用 Kubernetes 轻松部署深度学习模型

本文给出的并不是一个鲁棒性很好的能够用于生产的示例，它只是为那些听说过 Kubernetes 但没有动手尝试过的人编写的快速上手指南。...谷歌为新账户提供了几百美金的免费额度，而实现本文示例所需的费用只不过是九牛一毛。为什么要将 Kubernetes 用于机器学习和数据科学？...这样，我们的应用就可以在本地主机和外部 IP 上同时使用了。下一个问题涉及 TensorFlow。当我运行 Adrian 的原始脚本时，我无法成功调用模型。...接着，我们让 Docker 通过 python app.py 指令运行我们的脚本。 7. 创建 Docker 容器目前一切进展顺利，现在让我们构建并测试我们的应用程序。...在此过程中，Docker 会下载一个 python 3.6 的镜像并且安装 requirements.txt 中列出的包。 8.

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Java 应用容器化最佳实践

值得说明的是很多时候使用这些 API 并不是真正的业务需求, 很可能是开发在导入包时 “手滑” 并且凑巧被导入的 Class 等也能实现对应功能; 对于这种导入是可以被平滑替换的, 比如换成 Apache...还有一种情况是开发误导入后及时发现了, 但是没有进行代码格式化和包清理, 这是会在代码头部遗留相关的 import 引用, 而 Java 是允许存在这种无用的 import 的; 针对这种只需要重新格式化和优化导入即可...信号量传递当我们需要关闭一个程序时, 通常系统会像该进程发送一个终止信号, 同样在容器停止时 Kubernetes 或者其他容器工具也会像容器内 PID 1 的进程发送终止信号; 如果容器内运行一个...在很多原始的 Java 项目中通常会存在一个启动运行脚本, 这些脚本可能是自行编写的, 也可能是一些比较老的 Tomcat 启动脚本等; 当我们使用脚本启动并且没有合理的调整 Dockerfile 时就会出现信号无法正确传递的问题...; 例如下面的错误示范： entrypoint.bad.sh: 负责启动 #!

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使用docker封装古董web.py+postgresql应用

大家都知道搭建项目环境多么难，在这台电脑上运行得好好的，换台电脑出现各种错误。近期开始学习docker，相见恨晚哪。于是有了这篇边学习边实践的笔记。...web.py项目 requirements.txt文件主程序名称为index.py，运行中需使用3个包，pip freeze > requirements.txt，内容如下： psycopg2==2.8.3...可以在本机上执行容器中的命令，格式为：`docker exec 容器名字> 的命令>。当你打算在容器中运行操作具体文件的命令，这些文件应该在容器自身的卷(volumes)中。...找到运行postgres实例的容器名字 $ docker ps ?...拷贝备份文件到卷上于是我运行： $ docker cp 2019_07_22_16_11.sql 容器id>:/var/lib/postgresql/data/ 创建用户和数据库创建用户： $ docker

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什么是Docker的编排？它到底意味着什么？为什么我们需要它？

Docker容器是为了帮助开发者们快速，可靠地部署应用程序组件或层而被开发出来的，它是通过创建一个包含可自行部署的应用程序组件，中间件和应用程序的业务逻辑的容器来成功进行运行的。...举个例子来说，Tomcat容器中的Spring应用程序就是一个docker容器。按照开发设计的原则，Docker被特意的作为应用程序中独立的部分，一般来说，它通常是层中的一个层，甚至一个节点。...因此，应用程序也是一组具有特定配置的不同容器。这也就是为什么您需要一种方法来将您的应用程序整合在一起。...介绍Docker Cloudify插件 Cloudify这个Docker插件其实是非常简单的，因为它会安装在机器上的Docker API端点或服务器上，然后使用Docker-PY来结合创建，配置和删除容器的功能...我们并不会在开始时就执行这个配置并运行应用程序。但后来我们意识到，对于具有依赖性的容器，我们需要它的运行属性来进行下一步的操作。我们拿创建容器时采取的对应容器IP导入来作为例子。

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新手必看！MacBook Pro苹果电脑M系列芯片安装 Label Studio 教程方法大全

使用 Docker 需要保证机子有一定内存（至少 4GB），否则容器容易因内存不足而崩溃。...点击 “Create Project” 或 “New Project” 按钮，按照向导填写项目名称与描述，比如 “我的第一个标注项目”。...Label Studio SDK 简介 Label Studio 提供了 Python SDK，用于通过脚本化方式管理项目、导入数据、导出标注结果，甚至可将模型接入，实现自动标注。...安装 SDK 方法如下： pip install label-studio-sdk SDK 常见用法示例下面给出一个简单的示例，用于创建项目并批量导入图像数据： from label_studio_sdk...Homebrew、Python3、配置虚拟环境；使用 pip 与 Docker 两种方式安装 Label Studio，分别给出了详细步骤和注意事项；第一次启动、登录、创建项目、导入数据的完整流程

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Docker折腾记: (1)构建yapi容器,从构建发布到可用

所以要拉取的小伙伴,只要考虑docker拉取源就行啦 ---- 常规构建yapi 我这里选择的是基于alpine来构建, 构建的姿势很多, 你可以从一个空容器也能从别人打包好的node容器镜像的功能尽可能保持单一化...不管是从这里还是从用户管理那里,都需要提前绑定github(授权) 授权后,就能读取到你的仓库列表.选择一个仓库来构建,仓库的要求,基本目录如下 ├── .dockerignore //docker打包忽略的文件...这个字段的值密码: ymfe.org -----而可能发生的错误,就是npm挂了------ 在初始化的时候,执行 docker logs --details 容器ID 查看内部终端的执行过程,npm...------------温馨提示------------ 为什么看到的dockerfile用了大量的\来链接命令 , 那是因为RUN一次是构建一个镜像,再以此为基础传递给下面二次编排, 若是里面大量的使用了...(修改文件,打包,运行,调试依次重复)问题花了挺多时间(前后花了一周), 为什么会有这个教程, 感觉能帮助挺多想试水docker的小伙伴, 所谓的"微服务"就是基于docker来实现的,保持容器功能的单一

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教程 | 如何用Docker成为更高效的数据科学家？

——而实际上的依赖条件不只有 Python，还有操作系统、编译器、驱动程序、配置文件以及你的代码成功运行所需的其它数据。...我增加这个语句的目的是为了让别人知道可以联系谁，同时也方便我搜索我的 Docker 容器，尤其是在一个服务器上同时运行着很多容器时。...我使用这个命令来执行 bash 脚本以及将 .bachrc 文件等有用东西导入到容器中。.../run_jupyter.sh”] 在上面的命令中，我运行了一个实例化一个 Jupyter Notebook 服务器的 shell 脚本。...Docker 镜像（而不是容器；如果你不记得这两者之间的差异，请查阅文章前面的术语介绍），你可以在后面运行这个镜像。

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一文搞懂Python中的核心概念：导入，模块，包

运行这个，查看路径列表: import sys print(sys.path) 这是我的。...通过了解这一点，下次如果您想部署一个定制包，而不是从pip或condo。你从Github上窃取/抓取的东西，想让所有Python程序都能访问它，不管它位于哪里。你知道把包裹放在哪里。...规则2:只需要导入。如果您正在编写一个可能被其他程序调用的程序，请注意命名冲突。其他可能在下游程序中给出相同的名称，并且可能会受到“类型错误异常”的欢迎。规则3:取正确的名字。...PART 01 创建自己的Python包在Python中，Function是变量和表达式的容器;类是函数、变量的容器;Module大致表示一个Python脚本文件，它是类、函数、表达式和变量的容器。...在module1.py文件中，给出如下代码，在module2.py文件中，放入你喜欢的任何代码。

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如何正确理解Docker生态

就个人而言，作为一个技术作家和演讲者，我发现Docker在创建演示和演说有无限价值。我可以组建我需要的组件堆栈，运行它们，然后再销毁它们，保持系统干净、整洁没有任何我不再需要的包和数据。...在我看来，Orca背后的战略相对而言是Docker不断扩大的产品组合的整合，而不是一个实际的项目或产品。...-w /usr/src/appname python:3 python app.py 这个例子pull最新版本的Python镜像并且启动容器来执行一个Python脚本然后结束退出。...你可以在任何Linux主机上运行Docker Cloud agent，更多详细说明如下链接。 ?...结论正如你会从我的上述截图和你自己使用这些工具的体验来看，它们仍然像是一系列相互联系，但松散耦合的产品，而不是一个有凝聚力的“套件”。

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