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
使用docker安装jenkins环境,jenkins构建的workspace目录默认是在容器里面构建的,如果我们想执行python3的代码,需进容器内部安装python3的环境。
/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。
简介 Dockerfile是一个文本格式的配置文件,用户可以使用Dockerfile快速创建自定义镜像 ---- 指令及说明 指令 说明 FROM 指定基础镜像 且必须是第一条指令 MAINTAINER 指定镜像作者 RUN 运行指定的命令 默认/bin/sh -c CMD 指定容器启动时要执行的命令 LABEL 设置镜像标签 ADD 把文件复制到镜像中 类似scp COPY 编译时复制本地文件到镜像中 WORKDIR 设置RUN CMD COPY ADD指令的工作目录 不存在则创建 ENTRYPOINT
安装docker (release>=19.02) 安装NVIDIA Container Toolkit
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
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。
本文主要讲述如何通过Docker或直接在Windows上安装Jenkins,如何使用Jenkins自动部署测试代码
在Python开发中经常会碰到一些棘手的环境问题,例如:如果开发环境是windows,那么在开发ansible模块的时候,而ansible模块又一般都是安装在linux系统,这时候在windows开发就不好处理了。
直接参考我这篇文章哦:https://www.cnblogs.com/poloyy/p/13921450.html
虚拟环境(virtual environment),它是一个虚拟化,从电脑独立开辟出来的环境。通俗的来讲,虚拟环境就是借助虚拟机来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,各个容器之间互相隔离,互不影响。
Django部署到Cenos7需要安装大量的依赖包, 有很多坑需要踩, 这里是踩坑后探索出的标准化步骤
##前提: windows pycharm使用docker 中的python3搭建运行环境
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。
Linux 一般都默认安装了 Python 2,而 Python2 就附带了 pip 命令,但 2 版本的 pip 经常在安装包的时候出错,所以建议安装 Python3。使用如下命令安装Python3:
为了安装wget,默认用yum会安装不上wget命令,参考文章《docker容器内如何更换yum源【只想换成国内源而已】》
4、构建模块:python3 setup.py build,在包文件夹(mapclient)的同级目录下会生成build目录
这道题目初接触时,我能想到的只是穷举,但提交时超出时间限制。直到看到题解中的双指针法,不自觉感叹牛比。这是官方题解中给的说明:
基于已有的Docker容器镜像,去创建一个本地的镜像,有两种方法:一种是在之前的博客中提到过的,使用docker commit的方案,也就是先进去基础系统镜像内部完成所需的修改,然后commit到一个新的容器内部;还有另外一种也非常常用的方法,就是写一个Dockerfile,在本文中会作简单介绍。
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。
在前面的博客中,我们大篇幅的使用到了Docker和Singularity这两种常见的容器化编程环境解决方案,使得我们的各个编程环境能够更好的隔离。如果要展开讲解容器化编程环境的重要性的话,我们有可能会发现容器并不是那么的必须:比如解决python库的依赖冲突问题,我们可以选择使用python的virtualenv或者conda的虚拟环境;比如解决gcc的版本依赖冲突,我们可以手动配置和选择对应的版本;比如对于我们没有root权限和对外网络的环境,想要安装一些工具可以采用源码编译安装。那么,这些种种的问题,如果我们采用Singularity的方案,就可以一次性的解决。而且容器化是一个趋势,比如各种的机器学习框架都会提供容器版本的安装方案,像MindSpore和Tensorflow等等。这里我们尝试使用Singularity的容器def文件(类似于Docker的Dockerfile,而且兼容Docker的镜像),去构造一个Pytorch专属的编程环境。
循环结结构 Python循环结构 循环结构就是为了将相似或者相同的代码操作变得更见简洁,使得代码可以重复利用 循环结构分为2类:while循环 和 for..in循环 while型循环 格式1:
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。
三大核心要素:镜像(Image)、容器(Container)、仓库(Registry)
关于Graphicator Graphicator上一款功能强大的GraphQL枚举与提取工具,该工具可以对目标GraphQL节点返回的内部文档进行迭代,然后以内部形式重新构建数据模式,以便重新创建支持的查询。创建此类查询时,将使用它们向GraphQL节点发送请求,并将返回的响应保存到文件中。 工具不会保存错误的响应数据,默认情况下,该工具会缓存正确的响应,也会缓存错误,因此当重新运行该工具时,它不会再次进入相同的查询。 该工具旨在帮助广大研究人员以自动化的形式处理自己的渗透测试流程,并为针对Grap
启动后使用xshell远程连接宿主机的10022端口是无法连接成功的,此时我们需要进入docker容器内部进行一些操作:
假如一个python项目需要依赖于numpy==1.20.1的版本,另一个python项目必须依赖于numpy==1.20.2的版本。虽然我们也可以直接使用docker或者其他的容器方案来隔离编程环境,但是这会消耗比较大的资源,因为我们并不需要重新构造一整个系统。因此python也提供了一种更加优雅的解决方案:使用virtualenv来构造一个虚拟的python库的环境,这里面我们可以定制化自己所需的python依赖的版本。比较详细的virtualenv使用方法可以参考官方文档,这里我们仅做一些简单的使用方法的介绍和演示。
这个项目非常有意思,让我们做一个类似植物大战僵尸的小游戏。只不过这里改成了蚂蚁大战蜜蜂,蜜蜂一波一波来袭,我们要建造各种功能的蚂蚁抵御蜜蜂的进攻。
开源元数据管理平台Datahub近期得到了飞速的发展。已经更新到了0.10.5的版本,来咨询我的小伙伴也越来越多,特别是安装过程有很多问题。本文经过和群里大伙伴的共同讨论,总结出安装部署Datahub最新版本的部署手册,希望能帮助到大家。
情况如上所示,当运行程序的时候,报错内容为:RuntimeError: dictionary changed size during iteration
docker compose 是 docker 的容器编排工具,它是基于 YAML 配置,YAML 是一种配置文件格式,支持传递环境变量,但是对于复杂的容器编排显得力不从心。
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。
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。
注意:当索引超出范围时,Python会报一个IndexError错误,所以,要确保索引不要越界,记得最后一个元素的索引是len(list1) - 1。
Docker 是一种容器引擎,可以在容器内运行一段代码。Docker 镜像是在任何地方运行您的应用程序而无需担心应用程序依赖性的方式。
线性规划是常见的问题求解形式,可以直接跟实际问题进行对接,包括目标函数的建模和各种约束条件的限制等,最后对参数进行各种变更,以找到满足约束条件情况下可以达到的最优解。Cplex是一个由IBM主推的线性规划求解器,可以通过调用cplex的接口,直接对规定形式的线性规划的配置文件.lp文件进行求解。这里我们介绍一下,基于docker来调用cplex的python接口,对线性规划问题进行求解。
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。
目前我已经拥有了2台linux服务器,后续为了项目之间的隔离以及软件的快速部署和应用,docker不可或缺.
Speakeasy是一款功能强大的模块化二进制模拟器,旨在帮助广大研究人员模拟Windows内核以及用户模式恶意软件。
Ansible[1]是一个自动化运维框架,由Python语言开发,通过ssh实现无Agent对服务器进行一些列的自动化管理,比如进行软件安装、配置文件更新、文件分发等操作。这些功能的实现实际上是通过Ansible的诸多模块实现的,通过与模块之间的交互通信,实现这些功能。今天我们首先准备一下Ansible的实验环境,然后在此试验环境内进行Ansible由浅入深的学习。
解决方法 报错内容Command python setup.py egg_info failed with error code 1 in /tmp/pip-build-gl5x6y_i/cryptography/,执行sudo pip3 install --upgrade pip 可解决。
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