Docker是一种流行的容器化平台,它允许用户构建、分享和运行容器化的应用程序。要使用Docker,需要先下载所需的Docker镜像。之前我们介绍了在Ubuntu系统上安装docker,本文将接着介绍如何使用Docker Pull命令下载Docker镜像的步骤。
Docker是一种流行的容器化平台,它允许开发者将应用程序及其依赖项打包成容器,以便在不同环境中轻松部署和运行。在Docker中,镜像是构建容器的基础,有些家人们可能在服务器上对docker镜像的操作命令不是很熟悉,本文将深入探讨Docker镜像的操作。
Docker是一种流行的容器化平台,它允许用户构建、分享和运行容器化的应用程序。要使用Docker,您需要先下载所需的Docker镜像。之前我们介绍了在Ubuntu系统上安装docker,本文将接着介绍如何使用Docker Pull命令下载Docker镜像的步骤。
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:
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。
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。
关于容器技术,我之前分享不少文章和技巧,包括如何优化镜像,如何更优雅的进行构建封装,以及大量的容器应用实践、使用案例以及维护方式。
镜像是用来创建Docker容器的。一个镜像可以包含一个完整的操作系统环境和用户需要的其他应用程序,在Docker Hub里面有大量现成的镜像提供下载,Docker的镜像是只读的,一个镜像可以创建多个容器。
docker官方的镜像库比较慢,在进行镜像操作之前,需要将镜像源设置为国内的站点。
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。
在使用 Python 的早些年,为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来,随着 Python 3 的普及,virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配,优点是显而易见的。而这几年,应用场景的的复杂性越来与高,无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列,用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来,就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子:
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。
Docker多阶段构建是一个优秀的技术,可以显著减少 Docker 镜像的大小,从而加快镜像的构建速度,并减少镜像的传输时间和存储空间。本文将详细介绍 Docker 多阶段构建的原理、用途以及示例。
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。
通过运行 hello-world 镜像来验证 Docker Engine 是否已正确安装。
这样的「误会」,在你看完这篇对Python的Docker“正式版镜像”的解读后,就会烟消云散。
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在进行 Python 开发时,建议使用 pipenv 进行包管理,使用 node 中的 pm2 进行应用监控。本文将会简述如何构建一个 Python + Node + pipenv + pm2 环境的镜像。
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
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?
前一篇文章说了怎样搭建私有仓库,但是在仓库搭建好了之后发现维护仓库里的镜像还是不太方便,docker 官方也没有很好命令行接口来使用,只是提供了API,可以通过调用这些API来查看和删除镜像,但是这些API实在是不好用,所以找了一下发现有个开源的python工具可以实现这些功能。 安装 首先从下面的网站下载最新的 python 脚本,这里只要下载 registry.py 文件就可以了。 https://github.com/andrey-pohilko/registry-cli 安装依赖的第三方包 $ su
可以看到ports字段,显示的为Docker的5000对应了本地的1024端口,我们在浏览器输入:”本地服务器ip:1024 “,就可以看到web运行的结果。
Docker build命令用于构建Docker镜像。它从Dockerfile文件中读取指令,并根据这些指令来构建镜像。Dockerfile是一个文本文件,其中包含了一系列的指令,用于描述如何构建Docker镜像。Docker build命令的一般语法如下:
一般情况下我们可以从公共渠道诸如 DockerHub 获取镜像上获取镜像,但是在实际生产过程中,往往需要定制化的镜像,例如修改一些配置文件,增加一些特殊的命令或软件等需求,这时就需要通过编写 Dockerfile 来生成自定义的镜像文件。
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。
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。
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。
在 Docker 中高效部署 Python 应用程序始于一个看似不起眼但至关重要的步骤:选择正确的 Python 镜像。这一选择可以显著影响项目的性能、安全性和兼容性,本文旨在指导选择最适合 Docker 项目的 Python 镜像,确保部署尽可能顺利且高效。
曾几何时,我在第一次安装JDK环境的时候也遇到了不小的麻烦,当时还有朋友就因为这个环境问题觉得自己根本不是编程的料,选择了放弃。当时有个段子说,“如果不是JDK环境没搞定,我一定是一个编程天才”。权当一笑,但是环境问题确实是个大问题。
我们的业务需要使用公司内部的一个平台做报表展示,公司内部的一个平台支持的数据库都是正式环境或者IDC环境,这使得我们的业务逻辑也需要部署到正式环境或者IDC环境。自从自研资源上云后,鹅厂内部使用IDC资源时不再推荐使用方单独申请IDC资源,而是推荐使用容器服务进行资源的申请和使用。具体来说,就是我们需要把我们的业务先在测试环境上使用docker做成镜像,再把镜像上传到镜像仓库,再从容器服务中把我们的镜像给启动起来。因此,我们就有了使用docker的诉求。
让开发人员最头疼的麻烦事之一就是环境配置了,每台计算机的环境都不相同,应该如何确保自己的程序换一台机器能运行起来呢?
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是一种流行的容器化技术,可以在不同的环境中快速部署应用程序。Docker镜像是Docker容器的构建块,它包含了应用程序及其所有依赖项的完整副本。在Docker中,有两种常见的方式来创建Docker镜像,分别是使用docker commit和docker build命令。
Dockerfile 文件可以让你定制化你自己的镜像。它可以用来描述生成镜像所需要的软件,它包含了一系列用来设定运行环境以及运行命令的指令。
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。
最近在帮学校导师写项目,团队有4个人,项目前后端分离。如果是选择瀑布式开发:(在约定好接口的情况下)A、B同学写前端,C、D同学写后端,然后约定一个时间统一联调,最后将项目交付安装到客户机器上。
Docker镜像由只读层组成,每个层都代表一个Dockerfile指令。这些层是堆叠的,每一层都是前一层变化的增量。示例Dockerfile:
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。
第三方镜像是在Docker Hub或其他容器注册表上提供的预构建Docker容器镜像。这些镜像由个人或组织创建和维护,可以作为您容器化应用程序的起点。
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。
GitLab 12.9 将弃用用于 Python 依赖扫描的 Alpine Linux 镜像,改用 Debian 作为基础镜像。
在容器运行的过程中,无论进行了什么操作,一旦容器退出或者重启,里面的数据都会被清空,这就是容器的生命周期。
每个项目——无论你是在从事 Web 应用程序、数据科学还是 AI 开发——都可以从配置良好的 CI/CD、Docker 镜像或一些额外的代码质量工具(如 CodeClimate 或 SonarCloud)中获益。所有这些都是本文要讨论的内容,我们将看看如何将它们添加到 Python 项目中!
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