Python提供了很多代码库以方便开发人员使用。但是在多个项目同步开发中,不同项目所依赖的代码库的版本可能不一样。如果我们在同一个环境中维护着这些项目,将导致依赖库的版本错乱。为了解决这个问题,我们引入虚拟环境来做项目隔离。 本文介绍的脚本,提供了下列方法:
“如何将Python脚本转换为.exe文件?” 每个python开发人员在想与外部共享他们开发的python应用程序时都会问这个问题。在此,我们将详细介绍如何使用python模块(即pyinstaller)将python程序转换为可执行文件。
Docker 允许通过文本格式的配置文件来构建镜像,默认名称为 Dockerfile
仅适用于 linux 上的 dockerfile,在 window 上没有用户、组的概念
原文链接:https://robots.thoughtbot.com/how-to-manage-your-python-projects-with-pipenv 翻译者:Jiong 在thoughtbot,我们用Ruby和Rails工作,但通常我们总是尝试使用最合适的语言或者框架来解决问题。我最近一直在探索机器学习技术,所以Python使用地更多。 Ruby项目和Python项目处理之间的一个很大的区别就是管理依赖关系方式的不同。目前在Python语言中没有类似于Bundler或Gemfiles的东西,所
在thoughtbot,我们用Ruby和Rails工作,但通常我们总是尝试使用最合适的语言或者框架来解决问题。我最近一直在探索机器学习技术,所以Python使用地更多。
https://blog.csdn.net/dream_allday/article/details/60467131
Overlay是一种联合文件系统,设计简单,速度更快。Overlayfs在Linux主机上只有两层,一个目录在下层,用来保存镜像,另外一个目录在上层,用来存储容器信息。在overlayfs中,底层的目录叫做lowerdir,顶层的目录叫做upperdir,对外提供统一的文件系统为merged。
一般我们都是使用pip安装三方库,用起来很方便。但是所有项目的依赖都在一个环境中。
测试开发研发的测试平台是给点点点的人用的,可以帮助我们做自动化测试、用例管理、报表生成等,提高测试工作效率。
Dockerfile 是一个用来构建镜像的文本文件,文本内容包含了一条条构建镜像所需的指令和说明。如下所示是一个示例Dockerfile文件内容:
title: 使用docker封装古董python web.py + postgresql应用 author: fanzhh category: - 技术笔记 tag: - docker - web.py - python - postgresql date: 2019-07-24 15:50
关于Fuxploider Fuxploider是一款功能强大的开源渗透测试工具,该工具专门针对文件上传漏洞而设计,可以帮助广大研究人员以自动化的方式检测和利用目标站点文件上传表单中的安全问题。 该工具能够检测允许上传的文件类型,并能够检测哪种技术最适合在目标Web服务器上上传Web Shell或任何恶意文件。 工具下载 由于该工具基于Python 3.6开发,因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Python 3.6+环境。 接下来,广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地: git
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工作环境的电脑因特殊原因无法联网,因此在上面直接安装依赖就比较麻烦。本篇就简单来记录一下实现本地环境迁移的流程。
前面我们讲了python爬虫用到的工具及模块:phantomjs、beautifulsoup4、selenium、lxml等,如果我们想随时随地用到这个已经搭建好的python环境,这就有两个方案:一是利用vagrant打包python环境的box;二是创建一个python环境的docker镜像。
许多Python项目中都包含了requirements.txt文件,该文件记录了当前程序的所有依赖包及其精确版本号。
从整体上看,我们定义了二个容器,分别是app、db,容器之间通过定义的端口进行通讯。定义了网络db_network,只有处在同一网络下的容器才能够互相通讯。不同网络之间是隔离的,即便采用同样的端口,也无法通讯。
在我第一次用到 requirements.txt 时,是在一个虚拟环境中,我使用 pip freeze > requirements.txt 就把项目中的依赖项导出到了 txt 文件中,然后上传到 GitHub,别人在使用该项目时可以使用 pip install -r requirements.txt 就可以了,很方便不是吗。
本文主要详细介绍了torch_pgu版本的安装,其中包括cuda和cudnn的环境配置图解流程,以及如何使用conda命令进行虚拟环境的创建、删除、使用等操作,列举conda的常用命令集,包括如何实现Windows之间的conda环境的迁移;除以之外,介绍了pycharm断点调试的详细流程和不同的调试方法。
Docker Swarm是Docker自带的一个集群管理模块。他能够实现Docker集群的创建和管理。
网桥中的容器会独立分发ip地址,和宿主机隔离,如果需要在暴露容器,需要做端口映射。
一、项目结构 [root@mail docker-feiyu]# tree `-- dokcer-feiyu |-- docker-compose.yml |-- nginx | |-- Dockerfile | `-- nginx.conf |-- User |-- Dockerfile |-- manage.py |-- requirements.txt |-- static |-- users |-- db.sqlite3 |-- gunicorn.conf |-- media |-- start.sh |-- templates `-- User 二、nginx部分 1、先编写Dockerfile [root@mail nginx]# vi Dockerfile
Python 今天我们就不聊了。接下来咱们说说virtualenv,英文比较好的同学,可能已经猜到了一半,virtual,即:虚拟的。那env是什么鬼?environment吗?所以翻译成中文就是”虚拟环境“。 到底什么是虚拟环境呢?顾名思义,它是一个虚拟出来的环境。通俗的来讲,可以借助虚拟机,docker来理解虚拟环境,就是把一部分内容独立出来,我们把这部分独立出来的东西称作“容器”,在这个容器中,我们可以只安装我们需要的依赖包,而且各个容器之间互相隔离,互不影响。我们要学习Django,我们通过这个环境搞一个Django的虚拟环境就好了。 【前提概要】 Django也是一个非常流行的web框架。由于Django的迭代更新非常快,也比较频繁,所以有一些过时的东西需要丢弃掉,一些新的东西需要加进来,从而导致不同的版本之间不兼容。比如Django1.3、Django1.4、Django1.8之间就有很大的差异性。 或者是说,以Python的版本举例,现在工作中使用的Python版本与Python2.x和Python3.x两种。 【故事背景】 假设要进行Python web开发,使用的是Django。手上还有两个老项目A和B需要维护,而新项目C也正在开发中。这里项目A使用的是django1.3,项目B使用的是django1.4,而新项目C使用的是Django1.8。那么问题来了,如何同时在本地进行ABC这三个项目的开发和维护? 正常的模式可能是这样:现在在A项目上有一个BUG需要修复,于是,先执行下面的命令,删除掉原来的版本:
我们用python在本地电脑上开发完成一个python自动化项目用例,或者开发完成一个django项目。 需要部署到另外一台电脑或者服务器上的时候,需要导入python相关的依赖包,可以用freeze一键生成requirements.txt文件
简单说,就是创建一个服务型的镜像,即运行基于该镜像创建的容器时,基于该容器自动开启一个服务。具体来说,是创建一个部署了nginx,uwsgi,python,django项目代码的镜像,运行基于该镜像创建的容器时,自动开启nginx,uwsgi等服务。简单理解就是在容器内部,通过nginx+uwsgi部署Django项目
Compose 是用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。通过 Compose,您可以使用 YML 文件来配置应用程序需要的所有服务。然后,使用一个命令,就可以从 YML 文件配置中创建并启动所有服务。
Pinkerton是一款功能强大的JavaScript文件爬虫与敏感信息扫描工具,该工具基于纯Python 3开发,在该工具的帮助下,广大研究人员可以轻松爬取JavaScript文件,并尝试从中搜索和寻找敏感信息泄漏。
就算所有人都不支持你。这条路会很曲折,你也会一度认为是不是自己选错了,但只要坚持,就算最后没有成功,但努力了就不会有遗憾。
现在可谓是容器化的时代,云原生的袭来,导致go的崛起,作为一名java开发,现在慌得一批。作为知识储备,小编也是一直学关于docker的东西,还有一些持续继承jenkins。 提到docker,大家都知道,以前需要在linux中安装的,现在只需要pull下来镜像,然后运行就可以直接使用了!非常的干净又卫生,但是想想我们一个web应用,是需要mysql、redis、mq等很多个应用组成的,我们使用了docker,就需要一个个的运行,很是麻烦,而且还需要给他们建立一个网桥,因为容器之间是相互隔离的!
个人博客纯净版:https://www.fangzhipeng.com/docker/2018/09/11/dokcer-trans2.html
功能介绍:将自己电脑上已经安装的python的模块名和版本进行打包,方便移植。 打开cmd运行:pip3 freeze -> requirements.txt 会生成requirements.txt文件 打开cmd运行:pip3 install -r requirements.txt 将requirements.txt文件的模块全部安装
环境配置问题可能一直会让我们头疼,包括如下几种情况。 我们在本地写好了一个Scrapy爬虫项目,想要把它放到服务器上运行,但是服务器上没有安装Python环境。 其他人给了我们一个Scrapy爬虫项目,项目使用包的版本和本地环境版本不一致,项目无法直接运行。 我们需要同时管理不同版本的Scrapy项目,如早期的项目依赖于Scrapy 0.25,现在的项目依赖于Scrapy 1.4.0。 在这些情况下,我们需要解决的就是环境的安装配置、环境的版本冲突解决等问题。 对于Python来说,VirtualEnv
一个具备群体课堂专注度分析、考试作弊系统、动态点名等功能的Python智慧教室,使用多人姿态估计、情绪识别、人脸识别、静默活体检测等技术。
Docker Compose是一个用来定义和运行复杂应用的Docker工具。一个使用Docker容器的应用,通常由多个容器组成。使用Docker Compose不再需要使用shell脚本来启动容器,而使用服务编排的方式来管理容器。
什么是docker?看这里Docker_入门?只要这篇就够了!纯干货适合0基础小白
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/(推荐用这个地址下载whl文件,国内源,速度快。ctrl+f找到自己需要的文件)
简介 pipreqs的作用 一起开发项目的时候总是要搭建环境和部署环境的,这个时候必须得有个python第三方包的list,一般都叫做requirements.txt。 如果一个项目使用时virtualenv环境,还好办 pip freeze 就可以解决,但是如果一个项目的依赖list没有维护,而且又是环境混用,那就不好整理的呀,不过,这里安利一个工具 pipreqs,可以自动根据源码生成 requirements.txt . pip freeze命令 $ pip freeze > requirements
关于Domain Analyzer Domain Analyzer是一款针对域名安全的强大安全分析工具,该工具能够以自动化的形式寻找和报告和给定域名相关的信息。该项目的主要目的是帮助广大研究人员以无人值守的形式分析目标域名的安全问题。除此之外,该工具还包含很多其他的功能,比如说从DNS空间获取更多的域名、自动化的Nmap和Web爬虫等。 如果你想要让Nmap扫描更多的端口,或运行脚本,或在目标站点运行Web爬虫的话,还需要使用root权限。 功能特性 Domain Analyzer可以寻找与给定域名
如果我们已经安装了一个python3的环境,如果另一台机器也需要安装同样的环境又要敲一遍,很麻烦,这里可以配置Dockerfile文件,让其自动安装,类似shell脚本
公司的应用为了加强安全性,在登陆时增加了验证码。这对自动化来说,增加了不少难度。 曾经尝试用各种方法来解析验证码,识别率都不高。 后面我找到了一个新出的解析验证码包,叫muggle_ocr, 是基于人工智能的,解析效果还不错。 首先安装模块
python项目中必须包含一个 requirements.txt 文件,用于记录所有依赖包及其精确的版本号。以便新环境部署。 requirements.txt可以通过pip命令自动生成和安装 生成requirements.txt文件 pip freeze > requirements.txt appdirs==1.4.3 backports.functools-lru-cache==1.5 beautifulsoup4==4.5.3 bs4==0.0.1 cycler==0.10.0 kiwisolve
Conda是Anaconda中一个强大的包和环境管理工具,可以在Windows系统中的的Anaconda Prompt命令行使用,也可以在macOS或者Linux系统的终端窗口的命令行使用。
https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15257059.html
本篇文章并不涉及如何使用宝塔搭建django项目,仅适用于windows和docker部署,其中docker是运行在linux平台上的,如果您想在windows上运行docker,请自行搜索如何在windows上运行docker
很多语言都提供了环境隔离的支持,例如nodejs的node_module,golang的go mod,python也有virtualenv和pyvenv等机制。为了建立依赖快照,通常会用 pip freeze > requirements.txt 命令生成一个requirements.txt文件,在一些场景下这种方式就可以满足需求,但是在复杂场景下requirements.txt就力不从心了。
关于LEAF LEAF是一款功能强大的Linux安全取证框架,在该工具的帮助下,广大研究人员可以轻松对Linux主机执行信息安全取证任务。 LEAF全称为Linux Evidence Acquisition Framework,该框架可以从Linux EXT4系统中获取文件和程序等信息安全取证信息,而且可以接收用户输入参数并进行自定义功能扩展。向LEAF提供了模块参数后,该工具将能够通过智能分析技术来提取Linux组件,并将分析数据输出到一个ISO镜像文件中。 工具要求 该工具基于Python 3开
📷 生成requirements.txt文件 pip freeze > requirements.txt 安装requirements.txt依赖 pip install -r requirements.txt
新公司是内网环境,无法使用pip安装第三方资源库,在网上搜下,可以直接使用pip打包本机所安装的第三方资源库,打包成whl文件
背景 java项目的话,包依赖一般都是maven管理,当然还有gradle,对于包的管理非常方便,maven的话只要在pom.xml中添加依赖包的maven坐标就可以了的,那python呢 ? 解决方法 现在的python版本都自带pip功能的,安装第三方包直接pip install xxx,和linux 上的yum一样方便,其实pip提供了一个freeze 功能,可以把已经安装的依赖导出到一个文件中,一般命名为:requirements.txt #导出依赖到requirements.txt pip fre
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