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。
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?
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。
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。
你好,我是征哥,我相信不少人都会遇到这样的问题,容器本来运行的好好的,可是有一天报错退出了,重启容器依然报错,因为默认命令会崩溃,这意味着我无法启动容器后使用 docker exec。
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:
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。
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~~~
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
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。
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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。
安装docker (release>=19.02) 安装NVIDIA Container Toolkit
[系列文章篇] 篇章一:Docker selenium 自动化 - windows 版 docker 的安装与运行环境检测 篇章二:Docker selenium 自动化 - Python 调用容器实例跑自动化查天气实例演示,docker selenium 自动化环境部署过程 [问题处理篇] 篇章一:Docker selenium 自动化 - 修改 /dev/shm 路径大小实例演示,“session deleted because of page crash” 问题解决 篇章二:Docker selenium 自动化 - 执行程序没反应、不执行原因,强制处理之前失败的进程,“… requests waiting for a slot to be free” 问题解决
/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。
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。
从仓库拉取镜像: docker pull python 运行一个容器: docker run -it -d --name python -p 82:80 -v /data/www/python/:/usr/src/myapp/ python bash # -d:后台运行 # --name python:命名容器名称 # -p 82:80:端口映射 # -v /data/www/python/:/usr/src/myapp/:目录映射 # python:镜像名称 查看镜像: docker i
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。
上一篇文章(2300+字!在不同系统上安装Docker!)教大家如何在系统上安装docker,今天咱们来学习docker的基本使用。
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。
Dockerfile是由一系列命令和参数构成的脚本,这些命令基于基础镜像并最终创建一个新的镜像。dockerfile类似于项目中的requirements里面是我们构建的镜像所需要的依赖的安装命令等内容,当我们构建完成dockerfile文件后只需将该文件移植到另一台docker上运行就可以生成一个我们需要的镜像。
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。
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。
三大核心要素:镜像(Image)、容器(Container)、仓库(Registry)
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。
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。
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
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。
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。
今天windows 下使用说我的python版本 3.5 有点低,于是就想使用下最新的,想到在centos 7 上使用python 的docker 镜像。本文主要是 docker python 镜像的使用及pip安装click 模块。为啥是click 模块,因为需要到了。
前不久刚接触了docker神器,工作上,都是在docker上进行开发,特别好用,有种相识恨晚的感觉。我就以python为例,写一个简单的博客(技术很菜,运维大佬请绕道)
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:
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 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。
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。
直接参考我这篇文章哦:https://www.cnblogs.com/poloyy/p/13921450.html
这样我们就可以通过访问 127.0.0.1:5001(主机) 来访问容器的 5000 端口。这里面默认都是绑定TCP要绑定UDP如下命令:
通过运行 hello-world 镜像来验证 Docker Engine 是否已正确安装。
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。
https://www.zlovezl.cn/articles/mastering-container-types/
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