Dockerfile untuk aplikasi Python
Mari kita buat fail Docker yang mudah untuk aplikasi Python. Contoh ini menganggap anda mempunyai skrip Python bernama app.py dan fail requirements.txt yang mengandungi kebergantungan untuk aplikasi anda.
- Buka terminal.
- Navigasi ke direktori yang anda mahu buat atau edit Fail Docker.
- Taip vi Dockerfile dan tekan Enter. Ini akan membuka editor vi dengan fail baharu bernama Dockerfile.
- Tekan i untuk memasuki mod sisip. Anda kini boleh mula menaip kandungan Dockerfile anda.
- Setelah anda selesai mengedit, tekan Esc untuk keluar dari mod sisip.
- Taip :wq dan tekan Enter untuk menyimpan perubahan dan keluar vi. Jika anda ingin keluar tanpa menyimpan, taip :q! dan tekan Enter.
# Use an official Python runtime as a parent image FROM python:3.9-slim # Set the working directory in the container WORKDIR /app # Copy the current directory contents into the container at /app COPY . /app # Install any needed dependencies specified in requirements.txt RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # Make port 8080 available to the world outside this container EXPOSE 8080 # Define environment variable ENV NAME World # Run app.py when the container launches CMD ["python", "app.py"]
Dalam Fail Docker ini:
- Kami menggunakan imej Python Docker rasmi dengan versi 3.9 (khususnya, varian nipis, yang lebih kecil).
- Kami menetapkan direktori kerja di dalam bekas kepada /app.
- Kami menyalin direktori semasa (di mana fail app.py dan requirements.txt anda harus berada) ke dalam bekas di /app.
- Kami memasang kebergantungan Python yang dinyatakan dalam requirements.txt.
- Kami mendedahkan port 8080 untuk membenarkan komunikasi dengan kontena.
- Kami menetapkan pembolehubah persekitaran NAME kepada "Dunia" (anda boleh menukarnya mengikut keperluan).
- Akhir sekali, kami menentukan bahawa arahan untuk dijalankan apabila bekas bermula ialah python app.py.
Untuk membina imej menggunakan Dockerfile ini, navigasi ke direktori yang mengandungi Dockerfile dan jalankan:
docker build -t my-python-app .
Ganti my-python-app dengan nama yang diingini untuk imej Docker anda.
Selepas membina imej, anda boleh menjalankan bekas daripadanya menggunakan:
docker run -p 8080:8080 my-python-app
Arahan ini menjalankan bekas berdasarkan imej Docker anda, memajukan port 8080 daripada bekas ke port 8080 pada mesin hos anda. Laraskan pemetaan port mengikut keperluan berdasarkan keperluan aplikasi anda.
Atas ialah kandungan terperinci Dockerfile untuk aplikasi Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
