K8S目前是业界容器编排领域的事实标准,是几乎所有云原生架构的首选。目前随着云原生架构越来越流行,测试开发人员需要掌握K8S技术栈已经成为越来越迫切的需求。
想象这样一种场景,你写好了代码,准备部署在新的服务器上,这台服务器只有 Python2 和 Python3.6,没有你代码适配好的 Python3.12,那怎么办?
随着云计算和微服务架构的流行,容器化技术已经成为现代应用程序开发的重要组成部分。在容器化应用开发领域,Docker和Kubernetes是两个最流行和广泛使用的工具。Python作为一种简单、易用且功能强大的编程语言,与Docker和Kubernetes的集成能力非常强大。本文将介绍如何使用Python语言结合Docker和Kubernetes来开发容器化应用。
当我们在公司的电脑上搭建了一套我们需要的Python环境,比如我们的版本是3.8的Python,那我可能有一天换了一台电脑之后,我整套环境就需要全部重新搭建,不只是Python,我们一系列的第三方库都需要重新安装,那么我们有没有解决问题的方法,当然有,我们可以使用docker解决困扰我们的环境问题。
在使用Docker镜像生成Dockerfile文件之前,需要先下载所需的Docker镜像。可以通过以下命令从Docker Hub上下载镜像:
容器中可以运行一些网络应用,要让外部也可以访问这些应用,可以通过 -P 或 -p 参数来指定端口映射。
Selenium 是浏览器自动化的绝佳工具。使用 Selenium IDE,你可以录制命令序列(如单击、拖动和输入),验证结果并最终存储此自动化测试供日后使用。这非常适合在浏览器中进行活跃开发。但是当你想要将这些测试与 CI/CD 流集成时,是时候使用 Selenium WebDriver 了。
docker很早就有了,网站事也是久仰大名。最近尝试了一下,发现出乎意料的好用!所以总结一下入门必备,给同样折腾docker的小白一点启示。
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很多开发者用自己的电脑开发,然后将程序部署在内网。如果内网无法访问互联网,部署就相当麻烦,你需要将应用程序依赖的包也传输到内网。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,对自己的技术提升其实没有帮助,是要尽可能避免的。
无论是第一次设置TensorFlow的新手数据科学爱好者,还是使用TB级数据的经验丰富的AI工程师,安装库、软件包或者框架总是一个困难又繁琐的过程。但是像Docker这样的集装箱化工具正在彻底改变着软件的可重复性,只不过它们还没有在数据科学和人工智能社区中流行起来。但随着机器学习框架和算法的不断发展,我们将很难花时间专注于学习所有相关的开发人员工具,尤其是那些与模型构建过程没有直接关联的工具。
Docker 是一个开源平台,专为简化开发、部署和运行应用程序而设计。通过使用称为“容器”(Container)的轻量级虚拟化技术,将应用程序及其依赖环境打包到一个独立的单元中,使应用程序能够在任何环境中一致地运行。
docker和容器化技术让运维有了质的飞跃,从此,部署软件再也无需担心软件运行所需的繁杂环境,只要拉取镜像然后运行就可以将应用连带其部署的环境一步到位。
容器技术是现代软件开发和部署中的一种革命性工具,它提供了一种轻量级且高效的方式来打包和运行应用程序。本文将深入探讨容器的基本概念、其优点、如何使用容器、以及在实际应用中的一些高级用法。我们将通过分点讲解,逐步带您了解这一技术的全貌。
三大核心要素:镜像(Image)、容器(Container)、仓库(Registry)
花下猫语:年关已近,我本周忙得天昏地暗,忙中出了不少错,喵了个去。无论如何,希望大伙是买票顺顺利利的,回家安安全全的,过年是开开心心的。今天,给大家分享的是一篇很长的好文,祝大家阅读愉快。PS:本文是该系列的第四篇,其它文章也很好,文末附了链接,可关联阅读哦~
容器”这两个字很少被 Python 技术文章提起。一看到“容器”,大家想到的多是那头蓝色小鲸鱼:Docker,但这篇文章和它没有任何关系。本文里的容器,是 Python 中的一个抽象概念,是对专门用来装其他对象的数据类型的统称。
正常我们在使用python时,通常会使用序列化库。Dill模块是Python中的一个序列化库,用于将Python对象序列化为字节流,并支持将序列化的对象反序列化为Python对象。它的特点是可以序列化几乎所有的Python对象,包括函数、类、闭包等等。对于经常使用会遇到各种问题,例如下文中得案例,并且我做了详细解释,一起看看吧。
Docker作为一种流行的容器技术,已经成为现代应用程序开发和部署的重要工具。在Docker中,镜像是构建和运行容器的基础,而容器则是基于镜像创建的可执行实例。
/var/jenkins_home 目录为容器 Jenkins 工作目录,挂载到宿主机所创建的 /var/jenkins_workspace 工作目录上。
大家好,我是独孤风,今天的元数据管理平台Datahub的系列教程,我们来聊一下Datahub CLI。也就是Datahub的客户端。
安装docker (release>=19.02) 安装NVIDIA Container Toolkit
参考了网上各种文档,都感到说的不清不楚,实际操作过程中,又遇到了不少的坑,这里摸索OK后记录一下。
前两篇文章我们介绍了 Dockerfile 的使用Docker(二):Dockerfile 使用介绍,我们知道使用一个 Dockerfile 模板文件可以定义一个单独的应用容器,如果需要定义多个容器就需要服务编排。服务编排有很多种技术方案,今天给大家介绍 Docker 官方产品 Docker Compose 。 Dockerfile 可以让用户管理一个单独的应用容器;而 Compose 则允许用户在一个模板(YAML 格式)中定义一组相关联的应用容器(被称为一个 project,即项目),例如一个 Web
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。
当我们在一台电脑上搭建了python3.6的环境,下次换了个电脑,或者换成linux的系统了,又得重新搭建一次,设置环境变量、下载pip等操作。 好不容易安装好,一会Scrips目录找不到pip.exe,一会提示pip不是内部或外部命令,一会又提示pip: command not found, 环境安装多了都是一把辛酸泪。 搭建环境成为不少小伙伴学习的障碍,从今天开始学好docker,环境问题从此和你说再见~~~
https://www.zlovezl.cn/articles/mastering-container-types/
在 Python 中,有四类最常见的内建容器类型: 列表(list)、 元组(tuple)、 字典(dict)、 集合(set)。通过单独或是组合使用它们,可以高效的完成很多事情。
当我们在一台电脑上搭建了python3.6的环境,下次换台电脑,又得重新搭建一次,设置环境变量等操作。 好不容易安装好,一会提示pip不是内部或外部命令,一会又提示pip: command not found,想死的心都有了。 搭建环境是真的麻烦,不弄好又不行,从今天开始学好docker,环境问题从此和你说再见
容器中可以运行网络应用,但是要让外部也可以访问这些应用,可以通过-p或-P参数指定端口映射。
通过运行 hello-world 镜像来验证 Docker Engine 是否已正确安装。
想要真正理解Docker,就不得不从虚拟化技术的发展历程说起。普遍认为虚拟化技术经历了物理机时代、虚拟机时代,目前已经进入到了容器化时代。可以说,Docker是虚拟化技术不断发展的必然结果。
在启动容器的时候, 如果不指定对应参数, 在容器外部是无法通过网络来访问容器内的网络应用和服务的。 当容器中运行一些网络应用, 要让外部访问这些应用时, 可以通过-P或-p参数来指定端口映射。 当使用平(大写的)标记时, Docker 会随机映射一个 49000—49900 的端口到内部容器开放的网络端口:
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。
使用django开发项目带celery服务的时候,需要同时启动3个服务,每次启动和停止服务,操作起来会很麻烦
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。
剧透:这篇文章是一个手把手的入门教程,所以准备好一杯茶和一张舒服的板凳,让我们开始创建一些容器吧。今天我们将学习Docker的基础知识,学习如何构建、运行和删除容器。
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
在本地创建一个管理Docker的目录 ## MacOSX 系统下的 mkdir -p ~/mywork/docker/python ## 其他操作系统平台自定义管理目录,这里省略 python开发环境的Dockerfile FROM ubuntu ## 不指定版本默认使用最新版本 MAINTAINER keithl <define_yourselves email> ## 更改配置源 RUN mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources-bak.lis
容器改变了我们看待技术基础设施的方式。这是我们运行应用程序方式的一次巨大飞跃。容器编排和云服务一起为我们提供了一种近乎无限规模的无缝扩展能力。
最近又开始做些企业微信相关的开发了。上次做企业微信相关的开发是在2018年,一个考勤系统,管理后台,外加一个企业微信中的自建应用。
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
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