安装 Docker Compose 两种最新的docker安装方式 下载docker-compose二进制文件安装 pip安装(将 Compose 当作一个 Python 应用来从 pip 源中安装)...卸载 二进制包方式安装的，删除二进制文件即可 sudo rm /usr/local/bin/docker-compose pip 安装的，则执行如下命令即可删除 sudo pip uninstall docker-compose...和SQLAlchemy之类的Python包可以编译加速 复制requirements.txt并安装Python依赖项 将.项目中的当前目录复制到.映像中的工作目录 将容器的默认命令设置为flask run...3.5 在compose中定义服务 在项目目录中创建一个名为docker-compose.yml的文件，然后粘贴以下内容： version: '3' services: web: build...file 3.7 关闭并移除该应用 通过docker-compose down 从第二个终端的项目目录中运行，或在启动该应用的原始终端中按CTRL + C来停止该应用 ? file 四.
“这个话题的初衷在于：应用打包过程是很慢的(下载并安装框架&第三方依赖包、生成assets)，这个过程在Docker中也不能避免。 ?...About Layer Caching in Docker Docker使用层layer创建镜像，Dockerfile中每一个命令都会创建一个新的层，每层都包含执行命令前后的状态之间镜像的文件系统更改...cache加快了构建速度(无需从网络下载任何pip依赖包) 如果我们删除镜像，则后续构建将从头开始(没有层缓存了)： $ docker image rm example1 Untagged: example1...Taking advantage of caching 缓存算法还有一个更重要的规则： 如果某层无法应用层缓存，则后续层都不能从层缓存加载 在以下示例中，前后两次构建过程的C层均未更改，尽管如此，由于上层并不是从层缓存中加载...“推及到现代编程语言：前端的依赖包文件paakcage.json, dotnet的项目管理文件dotnetdemo.csproj等，一般很少变更；随时变动的业务代码，导致后续的层缓存失效(后续层每次都要重新下载
有了这个功能，Docker 运行的时候，从最下层的文件系统开始，merge 两层，得到新的 fs 然后再 merge 上一层，然后再 merge 最上一层，最后得到最终的 directory，然后用 chroot...1技巧1：删除缓存 一般的包管理器，比如 apt, pip 等，下载包的时候，都会下载缓存，下次安装同一个包的时候不必从网络上下载，直接使用缓存即可。...但是在 Docker Image 中，我们是不需要这些缓存的。...systemctl enable httpd && \ dnf clean all 在包安装好之后，去删除缓存。...如同 git 一样，你在一个新的 commit 里面删除了之前的文件，其实文件还是在 git 历史中的，最终的 docker image 其实没有减少。
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。...2.Compose 安装 2.1Linux Linux 上我们可以从 Github 上下载它的二进制包来使用，最新发行的版本地址：https://github.com/docker/compose/releases...\n'.format(count) 在此示例中，redis 是应用程序网络上的 redis 容器的主机名，该主机使用的端口为 6379。...web：该 web 服务使用从 Dockerfile 当前目录中构建的镜像。然后，它将容器和主机绑定到暴露的端口 5000。此示例服务使用 Flask Web 服务器的默认端口 5000 。...redis：该 redis 服务使用 Docker Hub 的公共 Redis 映像。
--no-cache-dir 选项告诉 pip 不要将下载的包保存在本地，因为只有当 pip 将再次运行以安装相同的包时才会这样，但在使用容器时情况并非如此 --no-cache-dir 只与pip有关.../requirements.txt /code/requirements.txt Docker 和其他工具以增量方式构建这些容器映像，在另一层之上添加一层 从 Dockerfile 的顶部（首行）开始，...--upgrade -r /code/requirements.txt requirements.txt 不会经常改变，所以通过复制该文件，Docker 可以在该步骤中使用缓存 Docker 将能够使用缓存进行下一步下载和安装这些依赖项...，这就是节省大量时间的地方 下载并安装该软件包的依赖关系可能需要几分钟，但使用的缓存将只需要几秒 由于在开发过程中一次又一次地构建容器镜像以检查代码更改是否有效，因此可以节省大量累积时间 COPY ....它具有合理的默认值，但仍然可以使用环境变量或配置文件更新所有配置 此镜像上的进程数是根据可用的 CPU 内核自动计算的，它将尝试从 CPU 中榨取尽可能多的性能 但这也意味着，由于进程数取决于容器运行的
至于构建速度，我们将利用多阶段构建以便可以缓存尽可能多的层。通过这种方式，我们可以避免下载诸如gcc之类的依赖项和工具，以及应用程序所需的所有库（来自requirements.txt）。...接下来是build -venv镜像，它将依赖项列表（requirements.txt）复制到镜像中，然后安装它。.../master/base.Dockerfile 那么，我们在这个最终镜像中要做的是——首先我们从tester镜像中复制虚拟环境，其中包含所有已安装的依赖项，接下来我们复制经过测试的应用程序。...它使用被替换到Dockerfiles中的name标签来过滤和查找需要删除的工件： docker-clean: @docker system prune -f --filter "label=name=...我们指定，只有当标签被推送到存储库时，该作业才启动（*指定标签名称的模式——在本例中是任何名称）。
同时我们直接使用RUN pip install /xxx/requirements.txt安装环境时，每次构建镜像都会从pip仓库里面拉包，也会非常慢。 FROM python:3.7 COPY ....WORKDIR /app CMD ["uwsgi", "--ini", "/xxx/uwsgi.ini"] 用这种方式重写我们的 Dockerfile，可以利用 Docker 的层缓存，如果 requirements.txt...，但是需要额外安装部分pip包所依赖的类库。...特别注意，某些工具类的包编译安装完pip包后可以使用apk del删除 ※ 常用包： .build-deps gcc musl-dev 其他神奇的方法 链接log文件到docker日志流 ln -sfT.../dev/stdout "/mfa/servers.log" 设置时区 如果使用的是alpine镜像，需要安装tzdata，且不能删除 ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia
如果是 Python 应用，还需要使用 pip 安装一下依赖包，对于某些需要编译安装包，windows 环境下安装过程中还可能报错，linux 可能提示缺失必要的头文件等，安装这些依赖包会耗费较多的时间...该示例使用的是安装在 Alpine Linux（极简Linux发行版）上的Python，该 Python 发行版有助于使 Docker 的映像较小。...除非有充分的理由使用 Debian Jessie 这样的基本图像，否则最好选择Alpine。 还要注意的是 RUN 指令，该指令调用 pip 从 requirements.txt 文件安装依赖项。...要构建映像，在 Dockerfile 目录下，终端运行 docker build 命令。...docker build --tag somenzz-app ./ 等待其下载基本镜像并构建完成，会得到一个 somenzz-app 的镜像: $ docker images | grep somenzz
COPY 从Docker客户端的当前目录添加文件。 RUN用你的应用程序构建make。 CMD 指定在容器中运行的命令。 运行图像并生成容器时，可以 在基础图层的顶部添加新的可写层（“容器图层”）。...对正在运行的容器所做的所有更改（例如写入新文件，修改现有文件和删除文件）都将写入此可写容器层。 使用标签 给镜像打上标签, 易读的镜像标签可以帮助了解镜像的功能。...开发者所处的地理位置不同，各自都希望从距离自己最近（最快）的 mirror 下载和安装文件。...axel 可以从多个 mirror 下载同一个文件，根据各个 mirror 的速度，决定分别从不同 mirror 下载的字节数量。如果有的 mirror 挂了，axel 可以忽略之。...以下是一个从大洋两岸的 mirrors 下载 Go 编译器的例子; echo "Install Go compiler ..."
： sh download_model.sh 117M 其余步骤可以选择使用virtualenv或conda之类的工具在虚拟环境中完成。...包： pip3 install -r requirements.txt Docker容器内安装 构建Dockerfile并将创建的图像标记为gpt-2： docker build --tag gpt...-2 -f Dockerfile.gpu . # or Dockerfile.cpu 从gpt-2 docker镜像启动交互式bash会话。...我们又使用默认设置（温度1和无截断）显示带有从WebText测试集中提取的上下文的条件样本， 温度为0.7，截断时为top_k 40。 未来的工作 我们可能会发布用于在各种基准测试中评估模型的代码。...我们仍在考虑发布规模更大的模型。
： sh download_model.sh 117M 其余步骤可以选择使用virtualenv或conda之类的工具在虚拟环境中完成。...包： pip3 install -r requirements.txt Docker容器内安装 构建Dockerfile并将创建的图像标记为gpt-2： docker build --tag gpt...-2 -f Dockerfile.gpu . # or Dockerfile.cpu 从gpt-2 docker镜像启动交互式bash会话。...我们又使用默认设置（温度1和无截断）显示带有从WebText测试集中提取的上下文的条件样本， 温度为0.7，截断时为top_k 40。...未来的工作 我们可能会发布用于在各种基准测试中评估模型的代码。 我们仍在考虑发布规模更大的模型。
命令打包好项目的依赖包列表（这种方式只适合在虚拟环境中导出虚拟环境中的包，如果不是在虚拟环境下就会导出全局环境的python的环境包） 要想在全局环境中导出我们项目的依赖包，可以利用python包pipreqs...指的是将导出依赖包的文件放在当前目录下 # “--encoding=utf8” 指的是存放文件的编码为utf-8,否则会报错 # “--force” --force 强制执行，当 生成目录下的requirements.txt...ADD requirements.txt /code/ 意思是将宿主机当前目录（即 Dockerfile 所在目录）的 requirements.txt 文件复制到容器的 /code 目录中。...从本质上讲，数据卷也是实现了宿主机和容器的目录映射，但是数据卷是由 Docker 进行管理的，你甚至都不需要知道数据卷保存在宿主机的具体位置。...build构造镜像，再使用docker-compose up即可启用服务。
它首先安装 supervisor nginx 软件包，然后是设置容器的环境变量。...最后使用 pip 安装项目依赖，django 、pymysql 都在 requirements.txt 这个文件中定义。 3. 构建镜像 docker build -t start-base ....Sending build context to Docker daemon 767kB Step 1/8 : FROM python:3.6 # ...省略 Successfully built...docker images --format "{{.Repository}} {{.Tag}}" start-base latest 小结 ---- 最后来总结下文章中的知识点 基础镜像作用是为项目镜像提供支持...pip 是 python 包管理工具，该工具提供了对python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。
客户侧的机器上默认是 Python 2.7.5 ，没有标准的 Python3 环境，而且不能联网，也就不能方便的使用 yum 工具安装 Python3 和其他相关依赖的包 和相关模块。...解决 其实最开始是 惯性思维 逐步通过找包的方式 初始化 Python3 的环境，经过一番尝试，依赖太多解决 ，yum 源又不完整，故想到使用 docker打包 Python 项目成镜像文件的方式。.../src/test.py"] 2 生成Docker镜像 在dockerfile所在的目录下运行 docker build -t my_python:3.6 . 3 启动容器 docker run...bash 该方法的缺点是 镜像文件比较大 接近1G 方法二 直接利用官方的 python 镜像 1 docker search python3.8 开源找个镜像 2 下载下来，运行容器，进入容器安装依赖包...bash 把 requirements.txt 拷贝到新的 容器里面 docker cp requirements.txt 容器id: 进入到容器里面 执行 pip install -r requirements.txt
Docker 在一个特定的 Docker 文件中缓存每个步骤（或层），以加快后续的构建。当一个步骤发生变化时，不仅该步骤，而且所有后续步骤的缓存都将被废止。...缓存安装包到 Docker 主机上 当一个需求文件被改变时，镜像需要被重建以安装新的包。先前的步骤将被缓存，正如在最小化层数中提到的。在重建镜像时下载所有的包会导致大量的网络活动，并需要大量的时间。...每次重建都要占用同等的时间来下载不同构建中的通用包。 以 Python 为例，你可以通过将 pip 缓存目录映射到主机上的一个目录来避免这种情况。...上面介绍的目录只供参考，要确保你映射的是 cache 目录，而不是 site-packages（内置包所在的位置）。 将缓存从 docker 镜像中移到主机上可以为你节省最终镜像的空间。...Docker 公开了一个 API 来检查容器中运行的进程的状态，它提供的信息不仅仅是进程是否“正在运行”，因为“运行”涵盖了“它正在运行”、“仍在启动”、甚至“陷入某种无限循环错误状态”。
从Compose文件生成分布式应用程序包 config 验证并查看Compose文件 create 为服务创建容器 down 停止容器并删除由其创建的容器，网络，卷和图像...创建 requirements.txt 文件，里面是需要安装的 Python 包 [root@zutuanxue compose-py] cat requirements.txt flask redis.../code WORKDIR /code RUN pip install -r requirements.txt CMD ["python", "app.py"] # 这告诉Docker： 从...:/code redis: image: "redis" 此 Compose 文件定义了两个服务，web 和 redis 该web服务： 使用从 Dockerfile 当前目录中构建的镜像...将容器上的公开端口 5000 转发到主机上的端口 5000 我们使用 Flask Web 服务器的默认端口 5000 该 redis 服务使用从 Docker Hub 中提取的公共 Redis 映像
docker的安装和部署此处不再赘述。以下从docker安装完成后开始讲。 首先，我们写一个demo，使用了python的flask框架，文件名为 app.py 。...我们的目的是，将这个代码以服务的形式，打包到docker镜像中。...首先，requirements.txt的内容如下图，这为了安装python依赖包： 然后我们开始编写Dockerfile FROM python:3.8 # 拉取一个基础镜像，基于python3.8...RUN /usr/local/bin/pip3 install -r requirements.txt # 根据requirement.txt下载好依赖包 EXPOSE 7777 #...此外，还有个别常用的docker相关的管理命令也一并贴上来 # 删除镜像 docker rmi 镜像ID # 删除容器 docker rm 容器ID # 杀容器，会将运行中的容器停下来 docker
然后更新最新版本的所有包。 复制requirements.txt，它描述了我们的数据科学环境所需的所有Python包。 运行所有包的安装。 公开Jupyter的端口。...运行该命令以启动Jupyter笔记本。 现在，是时候编写requirements.txt了。此文件描述了我们需要的所有Python包，pip将使用它来正确安装所有包。...命令是： docker build -t your_container_name。 使用-t选项，我们可以标记容器; 例如： docker build -t mydatascience_env。...使用-v选项，/ path_your_machine / notebook_folder /将被挂载到/ Documents路径的Docker容器中。...从我的角度来看，引入的最重要的创新Docker是一种描述如何正确地重建我的代码可以运行的环境的方法（使用Dockerfile）。
Django==3.0.6 uwsgi==2.0.8 前置准备工作 如下，创建一个干净的目录(例中为myworkspace)，用于创建镜像，并将解压后的Django项目代码存放到该目录，然后在该目录下新建并编写...暂时没用到，对该文件的定位是，存放创建基础镜像时新增requirements.txt文件所包含依赖包除外的其它依赖包。...创建基础镜像前置准备工作 如下，创建一个干净的目录(例中为env_build)，用于创建提供软件运行环境的基础镜像，并在该目录下新建并编写dockerfile，新建env_conf目录，然后在env_conf...3.0.6 uwsgi==2.0.8 注意：这里对requirements.txt的定位是，用于存放一定需要安装，并且极少改动（比如更换版本）的软件依赖包 创建基础镜像 如下，创建djbase:v1.0...Successfully tagged djbase:v1.0 创建服务镜像前置准备工作 创建一个干净的目录(例中为server_build)，用于创建最终服务镜像，并将解压后的Django项目代码存放到该目录
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