这几节我们都是使用microk8s学习kubernetes,于是镜像库我们也是使用它的插件——registry。
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准备 容器无处不在,但是如何在Docker容器中运行Python应用程序呢?这篇文章将告诉你怎么做! 如果您想知道,这些示例需要Python 3.x。 在深入讨论容器之前,让我们进一步讨论一下我们想要
长话短说:本次原创将向您展示在Docker中使用Layer Cache以加快镜像构建。
在容器化的世界中,Dockerfile 就像是构建轻量、便携和自包含应用环境的蓝图。但是创建组织良好且优化的 Dockerfile 可能有些棘手,需要仔细关注细节并遵循最佳实践。这就是 Hadolint 登场的地方,就像一位超级英雄,帮助您编写完美的 Dockerfile。
在 Dockerfile 里面可以使用 ARG 关键字来定义变量,而且使用这个关键字命令的变量可以在构建镜像的时候被重新设置变量值。
最简单的情况下,如果我们使用官方python镜像,构建我们的容器会无敌庞大。因为他帮我们预置了许许多多类库。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。
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。
有关 Dockerfile 的相关知识,我在后面的文章会进行讲解,今天主要是实际操作
Docker是目前主流IT公司广泛接受和使用的,用于构建、管理和保护它们应用程序的工具。
想把 Python 应用打包成 Docker 镜像,很自然的行为就是上网搜个例子。简单的一搜,就能得出大量简单易懂的结果。
异步任务是 Web 后端开发中最常见的需求,非常适合多任务、高并发的场景。本文分享如何使用 docker-compose、FastAPI、rq 来快速创建一个包含异步任务队列集群的 REST API,后端执行任务的节点可以随意扩展。
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。 Compose 使用的三个步骤:
几天前,Docker 推出了 docker init 的通用版本。我已经尝试过,发现它非常有用,迫不及待地想在日常生活中使用它。
最近做了一个好玩的工具,叫 xbin.io[1] 。其中有一项工作是为不同的工具来构建 Docker 镜像,让他们都运行在 Docker 中(实际上,是兼容 Docker image 的其他 sandbox 系统,没有直接用 Docker)。支持的工具越来越多,为了节省资源,Build 的 Docker image 就越小越好,文件越少,其实启动速度也会略微快一些,也会更安全一些。
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
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
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简单来说,Dockerfile就是把我们安装环境的每个步骤和指令,放到一个文件,最后一键执行,最后做成一个你想要的环境。
作为数据科学家的一个重要问题是正确配置数据科学环境。有时这意味着安装了很多软件包,等待软件包编译,处理模糊的错误,设置一切正常工作......大多数时候,这是一个痛苦。但是,正确配置环境对于重现分析并与他人共享工作是必要的。
Flask + Redis + Docker-compose 快速搭建与上线简易版网络服务
某个 Python 项目,基于 Python:3.6 与 Django:1.11 框架开发,希望项目能够容器化,然后可以通过 docker-compose 等工具编排容器/应用,本篇文章的目标是自定义Django基础镜像。
您是那些觉得编写Dockerfiles和docker-compose.yml很痛苦的人之一吗? 至少我从来没有享受过。我总是想知道我是否遵循了最佳实践,并且在编写配置文件时是否在不知不觉中引入了安全Dockerfile漏洞。 好吧,我不必再担心这个问题了,感谢 Docker 的优秀人员,他们更好地利用了生成式人工智能,而没有引起太多噪音。他们创建了一个 CLI 实用工具 —docker init
这里指定 Python 版本为docker官方提供的 "0.0.0.0:8000" 这里笔者开启容器中 8000 端口
假期处理某些技术的事情,花费2天,其中一半时间是处理 Python 安装环境的问题。
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。 可是晚上下班回家,你自己找了个linux的服务器,想在家里也练练手,于是重新安装python3.6版本,网上找个教程巴拉巴拉的一大堆指令安装。
FROM 指明当前的镜像基于哪个镜像构建 dockerfile 必须以 FROM 开头,除了 ARG 命令可以在 FROM 前面 FROM [--platform=<platform>] <image> [AS <name>] FROM [--platform=<platform>] <image>[:<tag>] [AS <name>] FROM [--platform=<platform>] <image>[@<digest>] [AS <name>] 小栗子 FROM alpine:latest
Pip 是 Python 的一个包管理工具。它的最常见用途是安装软件包,但还有一些其他有用的命令各位同学可能不知道,本文我们就来介绍一下~
作者:matrix 被围观: 371 次 发布时间:2022-01-07 分类:Python | 无评论 »
以简洁高效(指编程较为高效, 而不是运行速度)出名的Python, 在包依赖问题上有时候让人挠头.
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
Hello,伙伴们,最近遇到恶一个离谱的事情:我的file-server项目在我的mac上运行很正常,在我的windows电脑上就出现各种错误,尝试了好几次,甚至改了flask的版本,更新了flask版本,最后都无济于事。真让人头大啊。
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:
最喜欢的还是 Django 的 ORM 框架。公司的项目都是前后分离的,使用 Django 做后端接口开发还是很高效的。
环境 Docker Flask 代码 新建 app.py 文件 From flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Flask Docker Hello Word' if __name__ == '__main__': app.run(debug=True,host='0.0.0.0') 新建 requirements.txt 文件 Flask==0.10.1 D
Bropper是一款功能强大的自动化Blind ROP利用工具,所谓Blind ROP,简称BROP,指的是没有对应应用程序的源代码或者二进制文件下,对程序进行攻击,劫持程序的执行流。
之前我们用docker手动安装了jenkins环境,在jenkins中又安装了python3环境和各种安装包,如果我们想要在其他3台机器上安装,又是重复操作,重复劳动,那会显得很low,这里可以使用Dockerfile来让他自动执行安装命令,类似shell脚本
仅适用于 linux 上的 dockerfile,在 window 上没有用户、组的概念
Compose是用于定义和运行多个Docker应用的工具。使用yaml文件可以快速的创建和管理基于Docker容器的应用集群。
Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中,然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上,也可以实现虚拟化。近年来,Docker方式越来越受欢迎,本文针对Docker ubuntu的镜像操作进行了详细阐述:包括两种方式。
reNgine 是Yogesh Ojha写的一款自动化网络侦查框架,或者说是信息收集聚合工具,他的推特:@ojhayogesh11
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。
这篇文章是关于制作 Python Docker 容器镜像的最佳实践。(2022 年 12 月更新) 最佳实践的目的一方面是为了减小镜像体积,提升 DevOps 效率,另一方面是为了提高安全性。希望对各位有所帮助。
个人博客纯净版:https://www.fangzhipeng.com/docker/2018/09/11/dokcer-trans2.html
之前在腾讯蓝鲸智云-单机离线部署测试中,遇到了几个安装问题,本文记录下3.2 app_mgr组件安装失败 的解决过程,因为这个问题卡了很久(可能也是因为笔者对python相关知识和蓝鲸产品不够熟悉),虽然最终解决了,但过程本身更值得记录。
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。
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