Docker ハンズオン: Nodejs、Flask、PostgreSQL を使用して Docker Compose ファイルを学習する
前の投稿では、Docker チュートリアルについて説明しました。
- https://dev.to/omerberatsezer/docker-tutorial-dockerfile-commands-container-images-volume-network-docker-compose-2p9h
今回は、サンプル プロジェクトの実行を開始します: Nodejs、Flask、PostgreSQL イメージを含む Docker Compose ファイルに焦点を当てて、さまざまな層を実装します:
- フロントエンド (expressjs を使用した nodejs)、
- バックエンド (フラスコ)、
- データベース (postgresql).
次のように表示されます:
- 複数のコンテナを実行する方法
- depends_on を使用してコンテナを順次実行する方法
- 同じネットワーク内でコンテナを実行する方法
- 構成ファイルにボリュームを作成する方法
- ポート転送の実装方法
GitHub コード リポジトリ: https://github.com/omerbsezer/Fast-Docker/tree/main/hands-on-sample-projects/full-stack-app
プロジェクト構造:
project-root/ ├── docker-compose.yaml ├── frontend/ │ ├── package.json │ ├── index.js │ ├── index.html │ ├── Dockerfile ├── backend/ │ ├── app.py │ ├── requirements.txt │ ├── Dockerfile
- フロントエンド ディレクトリを作成し、Dockerfile を作成します。
FROM node:18 WORKDIR /home/app COPY . . EXPOSE 3000 RUN npm install CMD ["npm", "start"]
- index.html を作成します:
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Frontend</title> </head> <body> <h1>Frontend is working!</h1> </body> </html>
- index.js (express js) を作成します。
const express = require("express"); const app = express(); const port=3000; app.get("/", (req, res) => { res.sendFile(__dirname + "/index.html"); }) app.listen(port, () => { console.log(`running at port ${port}`); });
- package.json を作成します。
{ "name": "nodejsapp", "version": "1.0.0", "description": "nodejsapp description", "main": "index.js", "scripts": { "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1", "start": "node index.js" }, "author": "", "license": "ISC", "dependencies": { "express": "^4.17.3" } }
- 次に、バックエンド ディレクトリを作成し、Dockerfile を作成します。
FROM python:3.11 WORKDIR /usr/src/app COPY . . RUN pip install -r requirements.txt EXPOSE 5000 CMD ["python", "app.py"]
- フラスコを使用してバックエンド アプリを作成します:
from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/') def home(): return "Backend is working!" @app.route('/api', methods=['GET']) def api(): return jsonify({"message": "Hello from the backend!"}) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
- requirements.txt を作成します:
flask
- 最後に、バックエンド ディレクトリとフロントエンド ディレクトリの上に docker-compose.yaml を作成します。
services: frontend: build: context: ./frontend container_name: frontend ports: - "3000:3000" volumes: - ./frontend:/usr/src/app depends_on: - backend backend: build: context: ./backend container_name: backend ports: - "5000:5000" volumes: - ./backend:/usr/src/app command: sh -c "pip install -r requirements.txt && python app.py" db: image: postgres:15 container_name: db environment: POSTGRES_USER: user POSTGRES_PASSWORD: password POSTGRES_DB: mydatabase volumes: - db_data:/var/lib/postgresql/data ports: - "5432:5432" volumes: db_data:
- 次に、docker-compose.yaml が存在する場所でコマンドを実行します。
user@docker:~$ docker compose up -d [+] Running 4/4 ✔ Network node_default Created 0.1s ✔ Container db Started 0.7s ✔ Container backend Started 0.7s ✔ Container frontend Started
- 次に、curl でフロントエンドとバックエンドを確認します。
user@docker:~$ curl http://localhost:3000 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Frontend</title> </head> <body> <h1>Frontend is working!</h1> </body> user@docker:~$ curl http://localhost:5000/api {"message":"Hello from the backend!"} user@docker:~$ curl http://localhost:5000 Backend is working! </html>
- 最後に、コンテナを停止します。
user@docker:~$ docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 3e51751b546c node-frontend "docker-entrypoint.s…" About a minute ago Up About a minute 0.0.0.0:3000->3000/tcp, :::3000->3000/tcp frontend d8d28325ce10 postgres:15 "docker-entrypoint.s…" About a minute ago Up About a minute 0.0.0.0:5432->5432/tcp, :::5432->5432/tcp db 04c1d04a5668 node-backend "sh -c 'pip install …" About a minute ago Up About a minute 0.0.0.0:5000->5000/tcp, :::5000->5000/tcp backend user@docker:~$ docker compose down [+] Running 4/4 ✔ Container frontend Removed 1.0s ✔ Container db Removed 0.5s ✔ Container backend Removed 10.5s ✔ Network node_default Removed 0.2s user@docker:~$ docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
結論
この投稿では、サンプルのフロントエンド (express.js)、バックエンド (flask)、データベース (postgresql) アプリを使用して Docker 構成ファイルを作成する方法を示します。まだご覧になっていない場合は、下のメニューで他の Docker コンテンツをご覧ください。
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以上がDocker ハンズオン: Nodejs、Flask、PostgreSQL を使用して Docker Compose ファイルを学習するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

Web開発におけるJavaScriptの主な用途には、クライアントの相互作用、フォーム検証、非同期通信が含まれます。 1)DOM操作による動的なコンテンツの更新とユーザーインタラクション。 2)ユーザーエクスペリエンスを改善するためにデータを提出する前に、クライアントの検証が実行されます。 3)サーバーとのリフレッシュレス通信は、AJAXテクノロジーを通じて達成されます。

現実世界でのJavaScriptのアプリケーションには、フロントエンドとバックエンドの開発が含まれます。 1)DOM操作とイベント処理を含むTODOリストアプリケーションを構築して、フロントエンドアプリケーションを表示します。 2)node.jsを介してRestfulapiを構築し、バックエンドアプリケーションをデモンストレーションします。

JavaScriptエンジンが内部的にどのように機能するかを理解することは、開発者にとってより効率的なコードの作成とパフォーマンスのボトルネックと最適化戦略の理解に役立つためです。 1)エンジンのワークフローには、3つの段階が含まれます。解析、コンパイル、実行。 2)実行プロセス中、エンジンはインラインキャッシュや非表示クラスなどの動的最適化を実行します。 3)ベストプラクティスには、グローバル変数の避け、ループの最適化、constとletsの使用、閉鎖の過度の使用の回避が含まれます。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

開発環境におけるPythonとJavaScriptの両方の選択が重要です。 1)Pythonの開発環境には、Pycharm、Jupyternotebook、Anacondaが含まれます。これらは、データサイエンスと迅速なプロトタイピングに適しています。 2)JavaScriptの開発環境には、フロントエンドおよびバックエンド開発に適したnode.js、vscode、およびwebpackが含まれます。プロジェクトのニーズに応じて適切なツールを選択すると、開発効率とプロジェクトの成功率が向上する可能性があります。

CとCは、主に通訳者とJITコンパイラを実装するために使用されるJavaScriptエンジンで重要な役割を果たします。 1)cは、JavaScriptソースコードを解析し、抽象的な構文ツリーを生成するために使用されます。 2)Cは、Bytecodeの生成と実行を担当します。 3)Cは、JITコンパイラを実装し、実行時にホットスポットコードを最適化およびコンパイルし、JavaScriptの実行効率を大幅に改善します。

Pythonはデータサイエンスと自動化により適していますが、JavaScriptはフロントエンドとフルスタックの開発により適しています。 1. Pythonは、データ処理とモデリングのためにNumpyやPandasなどのライブラリを使用して、データサイエンスと機械学習でうまく機能します。 2。Pythonは、自動化とスクリプトにおいて簡潔で効率的です。 3. JavaScriptはフロントエンド開発に不可欠であり、動的なWebページと単一ページアプリケーションの構築に使用されます。 4. JavaScriptは、node.jsを通じてバックエンド開発において役割を果たし、フルスタック開発をサポートします。
