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。
在地球科学领域也得到了广泛应用，尤其是地球科学数据处理和可视化方面，比如地球科学数据分析和可视化库Iris，应用于数值模式数据处理的wrf-python，气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
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：
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！
第一部分着重介绍多阶段构建（multi-stage builds），因为这是镜像精简之路至关重要的一环。在这部分内容中，我会解释静态链接和动态链接的区别，它们对镜像带来的影响，以及如何避免那些不好的影响。中间会穿插一部分对 Alpine 镜像的介绍。链接：两个奇技淫巧，将 Docker 镜像体积减小 99%[1]
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。
在Python开发中，我们经常使用第三方库来满足各种需求。当我们使用pip安装这些库时，有时可能会遇到一些网络问题，特别是在使用国内的源时。其中一个常见的问题就是".ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='pypi.tuna.tsinghua.edu.cn', port=443): Read timed out"错误。这个错误通常是由于与pip源的连接超时引起的。 为了解决这个问题，我们可以尝试以下方法：
pip是一个Python的包管理器，它允许你方便地安装、升级和删除Python库和工具。通过pip，你可以从Python Package Index（PyPI）中获取成千上万的第三方软件包，并将其安装到你的Python环境中。pip提供了简洁的命令行界面，使得管理Python包变得轻松和一致。它是Python生态系统中不可或缺的一部分，广泛应用于数据科学、Web开发、自然语言处理等领域。
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
已解决：WARNING: Discarding https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/74/2b/3584369fad8352ed1718b36d3f442a61433df1ba5d6cfd52e21a9079ecea/LAC-0.1.0.tar.gz#sha256=441a079ed12a5960dff3fd5446e4cffdd0370d1b6433ae1eaf2068a5d7c8838f (from https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/lac/). Command errored out with exit status 1: python setup.py egg_info Check the logs for full command output. ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement LAC (from versions: 0.1.0, 0.1.1, 0.1.2, 0.1.3, 0.1.4, 0.1.5, 2.0.0, 2.0.1, 2.0.2, 2.0.3, 2.0.4, 2.0.5, 2.1.0, 2.1.1, 2.1.2) ERROR: No matching distribution found for LAC
pip是我们最常用的Python第三方库安装工具，不管是什么库，我们只需要一条pip install命令就能安装，但是现在经常出现一些安装超时的问题，这是为什么呢？
在现代的软件开发实践中，依赖管理成为了一项非常重要的任务。它确保了我们可以在任何地方重建我们的开发环境，也使得我们能够轻松地跟踪和更新我们的项目所依赖的库。Python是世界上最受欢迎的编程语言之一，有着丰富的库和框架，这都得益于Python强大的包管理工具Pip。
经常听到初学python的小伙伴在抱怨，python安装第三方库太慢，很容易失败报错，如果安装pandas、tensorflow这种体积大的库，简直龟速。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 目录 前言： 🚀🚀 python安装库方法大全（以安装pygame库为例） 🚀方法一、在pycharm内部直接安装【最简单的方法（直接上图）】 🚀方法二、（在终端安装库） 安装： ✨1、使用pip install +（库的名称）直接安装 ✨2、使用国内镜像安装（加了镜像地址速度杠杠滴快💪💪） 结语: 🎉🎉方法二报以下错怎么办 🎉🎉小结方法一和方法二 🎉🎉小结方法一和方法二我要在cmd(命令提示符安装)还是在Pycharm安装呢？？
众所周知，pip可以对python的第三方库进行安装、更新、卸载等操作，十分方便。
这几节我们都是使用microk8s学习kubernetes，于是镜像库我们也是使用它的插件——registry。
在开源和贡献开源方面，Google 一直是行业的典范。2017年，Google 在 GitHub 上大约有 900 名活跃用户，共推送约 1100 个顶级库。
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。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其使用，具有跨平台的特点，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。
在容器镜像场景，alpine总是让人着迷，拥有最小的包管理器apk，使得alpine的最小容器镜像大小可以只要7M, 大大的减小了基于此做的容器镜像大小。但是alpine使用 musl libc，而不是 glibc 作为 C 库，可能会影响到一些应用的兼容性，如 NVIDIA 的官方 CUDA 驱动和工具包是针对基于 glibc进行构建和测试，musl libc 存在兼容性问题。如果强行安装GNU glibc，又非常麻烦。
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。
GCC4.8发布啦，这个脚本在之前4.7的基础上做了点改进，移除一些过时的组件,增加了检测不到时自动下载源码包
Python 是一种高级、通用、解释型的编程语言。它被设计为易于阅读和编写，具有简洁而清晰的语法，适合初学者和专业开发人员使用。
2017年，Google 在 GitHub 上大约有 900 名活跃用户，共推送约 1100 个顶级库。 Google 开源了许多非常有价值的项目比如十分流行的机器学习系统 TensorFlow ，W
前提：相信看到这篇文章的读者应该已经学会了Docker的安装以及Docker的基本使用，如果还不会的可以参考我之前的文章进行详细学习！
个人博客纯净版：https://www.fangzhipeng.com/docker/2018/09/11/dokcer-trans2.html
如果功能模块之间要通过 localhost 这种屏蔽具体 IP 的设置来通信的话，最好使用 --network=host 来让多个容器都共用一个NetworkSpace ，可以通过localhost互通
pycharm的安装很简单，在官网上下载之后按照步骤一步一步来安装，没什么难度。
今天让我同事帮忙构建一个基于python代码的docker包，然后他问我使用那个底层镜像，我说你直接去docker hub上找一个，他打开之后问我这么多我该使用那个，他们之间有什么不一样呢？
然后cd到你的python解释器下的scripts中(比如我的路径是D:\Program Files (x86)\python\Scripts）
直接参考我这篇文章哦：https://www.cnblogs.com/poloyy/p/13921450.html
本文系作者原创，转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/13223767.html
OpenCV全称Open Source Computer Vision Library。是一款开源的计算机视觉和机器学习的软件库，他设有许多的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。这里就介绍一下如何利用镜像地址在pycharm环境中安装python接口的OpenCV
本次作者主要是想利用腾讯云的 Serverless 云函数服务，由于腾讯云函数 Python 的环境只配置了基础的 Python 库，
这种情况下，我们就不能使用cmd或pycharm进行安装了（若继续使用，则可以使用国内镜像进行加速安装，但是python中的一些高级库，国内镜像的文件是不全的，下载容易出问题！）
GCC4.9发布啦，本脚本在之前4.8的基础上做了稍许改进，更新 PS：4.9.0 开始支持C++1y特性 GCC 4.9 的大致变更如下，因为我只用C/C++所以更关注通用性高的C和C++的部分啦：
在科学计算领域，早些年的程序语言基本都是C/C++或者FORTRAN的天下，因为科学计算本身非常耗时,选择一门运行速度比较快的语言能大大的节约数据计算时间。但是在保证速度之后,语言的通用性和易用性又成了一大问题。 C语言虽然语法简单明了，执行速度快。但它的开发难度却是所有语言中最大的。面向对象的编程方法需要借助比如Structure这一类的特性来实现。并且也没有太多第三方库可供使用。所以在开发复杂系统的时候，需要很强的规划能力。 而C++或者其他语言，又因为学习成本高，往往只是少部分专业程序员能用到滚瓜烂熟
前提：相信看到这篇文章的读者应该已经学会了Docker的安装以及Docker的基本使用，如果还不会的可以参考我之前的文章进行详细学习！ 1.安装版：2300+字！在不同系统上安装Docker！看这一篇文章就够了 2.使用版：Docker学不会？不妨看看这篇文章 学完了Docker之后，今天咱们就来讲解如何在docker部署咱们的python程序！（下图是讲解安装docker时候，会有一期推文讲解部署python程序，今天就实现了） 01 Flask网页项目 本文作者辰哥以之前的一个简单的项目来进行演示
我用pip install 和conda install的方法都安装不上去，都失败了，找了很多原因都没办法解决。 没办法，只能尝试一下用第三方包whl文件安装下，因为原来没有用过这个方法，也不知道难不难，小心的去试了一下，没想到非常的容易！而且清华大学opencv python库里的whl文件下载速度非常快（几十秒），比我之前在别的地方找的whl文件快多了。
但是先别着急，假设我们的python应用需要做一些科学计算，并且将数据以图形的方式展示出来，这时候就需要matplotlib和pandas这两个库的帮助了，先用ubuntu来安装这俩个库，编写Dockerfile.ubuntu
执行python3命令会进入到官方交互解释器，官方解释器无法直接看到变量对应的数据类型也不能使用tab建关联
如果你平常会用到Ubuntu、conda、R语言、Python、Julia， 那你肯定为安装各种包、库、软件而烦恼过！
这几天菜鸟小白在写公众号的时候，每次使用pip安装python库都会出现安装超时的情况。我实在是受不了了，所以整理了这篇修改pip默认安装源的三种方式。
TensorFlow是Google推出的深度学习框架，也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2，不过安装完才发现，TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大，基本上是不兼容的。也就是说，基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行，当然，一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码，尽管Google提供了转换工具，但并不保证能100%转换成功，可能会有一些瑕疵，而且转换完仍然需要进行测试，才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行，不仅麻烦，而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式：在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来，运行以前的代码，就切换回TensorFlow1，想尝鲜TensorFlow2，再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢？本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
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。
在 Linux（Ubuntu/Fedora）和 MacOS 下的 Python 开发环境设置步骤
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