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如何在全局使用python和docker?

在全局使用Python和Docker,可以通过以下步骤实现:

  1. 安装Python:首先,确保已在计算机上安装了Python。可以从Python官方网站(https://www.python.org)下载并安装适合您操作系统的Python版本。
  2. 配置Python环境变量:将Python添加到系统的环境变量中,以便在任何位置都可以访问Python。具体步骤取决于您使用的操作系统。
  3. 安装Docker:访问Docker官方网站(https://www.docker.com)并下载适合您操作系统的Docker版本。安装完成后,启动Docker服务。
  4. 编写Python代码:使用您喜欢的文本编辑器或集成开发环境(IDE)编写Python代码。确保您的代码是全局可用的,即可以在任何位置运行。
  5. 构建Docker镜像:创建一个Dockerfile,其中包含构建Python环境的指令。例如,可以选择基于官方的Python镜像,并在其基础上安装所需的Python库和依赖项。
  6. 构建和运行Docker容器:使用Docker命令构建和运行基于您的Docker镜像的容器。确保将容器端口映射到主机上的适当端口,以便可以访问Python应用程序。
  7. 在全局使用Python和Docker:一旦Docker容器正在运行,您可以通过访问容器的IP地址和端口来全局使用Python应用程序。您可以在任何支持网络连接的设备上访问该应用程序。

总结起来,全局使用Python和Docker的步骤包括安装Python、配置环境变量、安装Docker、编写Python代码、构建Docker镜像、构建和运行Docker容器。这样,您就可以在全局范围内使用Python和Docker来开发和部署应用程序。

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    http://os.51cto.com/art/201406/443516.htm 到目前我们介绍了一些Docker的基础概念, 知道了如何使用Docker的p_w_picpath, 也知道了如何在多个container间通过网络通讯. 在这章里我们将介绍如何在docker的container内管理数据以及如何在不同的container间共享数据。 我们将介绍两种主要的在docker中管理数据的方法: Data volumes Data volume container Data volumes 一个 data volume 就是一个在一个或者多个container里的特殊用途的目录。它绕过了 Union File System (译者: 这里不确定, 需要研究)为持久化数据、共享数据提供了下面这一些有用的特性: Data volumes 可以在不同的container之间共享和重用数据 对 Data volume 的修改及时生效(译者:data volumn是一个目录, 多个container都挂载这个目录, 具体的可以通过 docker inspect 看 volumne的信息) 对 data volume 修改内容在升级p_w_picpath的时候不会被包括进去 (译者:在docker的整个设计中p_w_picpath是一个无状态的, 这样对升级重用非常有利。而标记状态的数据, 比如数据库的数据, 生产的log之类的应该放到volume里。volume的持久化和恢复在下面有介绍, 是通过文件的形式的, 而不是通过p_w_picpath) Volumes 的持久化直到没有container使用他们 添加数据卷 你可以在docker run 的时候使用 -v 来添加一个 data volume。这个参数在docker run 的时候可以多次使用来添加多个 data volumes。让我们为我们的web application container挂载一个 volume。 $ sudo docker run -d -P --name web -v /webapp training/webapp python app.py 这里一个新的volume会创建到container里的 /webapp. (译者:如果你通过ssh或者通过 -i 登陆到你的container的一个shell里, 使用 ls /webapp 可以验证挂载成功了) 注意: 你也可以在Dockerfile里添加 VOLUME 字段,这样在创建一个新的p_w_picpath的 container是就会自动的创建新的volume. 安装一个目录作为数据卷 使用 -v 不仅能创建一个新的 volume, 还可以把宿主机一个目录mount到container里。 $ sudo docker run -d -P --name web -v /src/webapp:/opt/webapp training/webapp python app.py 这条命令会把本地目录 /src/webapp mount到container里的 /opt/webapp 目录上。用这个方法来测试程序非常 方便, 比如我们可以把我们的源代码通过这个方法mount到container里, 修改本地代码后立即就可以看到修改后的代码是如何在container里工作的了。宿主机的目录必须是绝对路径, 如果这个目录不存在docker会为你自动创建。 注意 这里是没法用 Dockerfile实现的, 因为这样的用法有悖于可移植性和共享. 因为本地目录就像他名字告诉我们的, 是和本地相关的, 不一定可以在所有的宿主机上工作.(译者: 鬼知道你在使用p_w_picpath的时候的host是啥样子的) Docker默认设置volume是可读写的,但是我们也可以mount一个目录为只读: $ sudo docker run -d -P --name web -v /src/webapp:/opt/webapp:ro training/webapp python app.py 这里我们同样mount了 /src/webapp 目录, 但是我们加上了 ro 参数, 告诉docker这个volume是只读的. 创建并安装数据卷容器 如果你有一些持久化的数据, 并且想在不同的container之间共享这些数据, 或者想在一些没有持久化的container中使用, 最好的方法就是使用 Data Volumn Container, 在把数据mount到你的container里.(译者:如开篇译者提到的docker的container是无状态的, 也就是说标记状态的数据,例如:数据库数据, 应用程序的log 等等, 是不应该放到container里的, 而是放到 Data Volume Container里, 这点和f

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