本文将使用fig应用编排实现一个python的计数器,并使用web展示. 阅读本文您需要具备以下知识: 1.了解Python 2.熟练Docker基础知识(包括Dockerfile语法) 3.了解Docker应用编排工具Fig或者Compose 编写计数器程序 app.py from flask import Flask from redis import Redis import os app = Flask(__name__) redis = Redis(host='redis', port

Docker 部署Python项目 导读: 软件开发最大的麻烦事之一就是环境配置,操作系统设置,各种库和组件的安装.只有它们都正确,软件才能运行.如果从一种操作系统里面运行另一种操作系统,通常我们采取的策略就是引入虚拟机,比如在 Windows 系统里面运行 Linux 系统.这种方式有个很大的缺点就是资源占用多.冗余步骤多.启动慢.目前最流行的 Linux 容器解决方案之一就是Docker,它最大优点就是轻量.资源占用少.启动快.本文从什么是Docker?Docker解决什么问题?有哪些好处?

一.问题背景 目前.NET Core下面针对于图像处理的库微软并没有集成,在.NET FrameWork下我们已经习惯使用System.Drawing类库做简单的图像处理,到了.NET Core下一脸懵逼的我,只能百度+谷歌看看有没啥解决方案,好在网上资料也多,.NET Core下的图像处理还是有些开源库的,我目前使用的其中一个:SkiaSharp,介绍反正大家自己网上找找都有,下面就用该库实现一个文字头像的小功能 二.简单的设计要求 对于输入的名字得解析(中文.英文) 图片背景色随机会换 文字

Docker 发布 Abp net core web 服务 准备工作:Abp 项目,这个是模板下载地址 https://aspnetboilerplate.com/Templates (本例使用的是Single Page Web Application) 安装docker :参考:http://www.runoob.com/docker/windows-docker-install.html 安装成功后注册docker 账号  创建数据库容器参考:https://docs.microsoft.c

docker 发布方式尝试 目前有个小项目, 尝试用docker的方式来发布, 项目只有一个节点, 使用 kubenate 有点小题大做, 所以采用docker-compose来发布. 发布过程 GIT --> build --> publish 发布中的注意点 GIT 版本号(tag/commit) 从git命令生成 # git tag GIT_TAG=`git describe --tags` IFS='-' read -r -a tags <<< $GIT_TAG if

使用Python编程中Python的包安装非常方便,一般都是可以pip来安装搞定:pip install <package name>,我们自己写的python也可以发布在pypi上,很简单. 一.准备工作1.准备好你要发布的代码(简单的一个函数.一个类或者是一个你自己写的功能模块代码),测试代码以及目录结构 二.在pypi上发布python包步骤如下: 1. 注册账号:到pypi(https://pypi.org/)上注册自己的用户, 点击“Register”,填写自己的用户名,密码,邮箱.

概要 实施步骤 获取 git revision 前端 git revision 注入 后端 git revision 注入 概要 docker 发布应用时, 将 git revision 注入到应用中, 在问题出现时, 可以迅速定位代码版本. 实施步骤 获取 git revision 将 git revision 传入具体的应用中 前端的 revision 通过 yarn build 传入 后端的 revision 通过 环境变量传入 获取 git revision GIT_TAG=`git d

查找Docker Hub上的python镜像 docker search python 拉取官方的镜像,标签为3.5 docker pull python:3.5 使用python镜像 创建目录python,用于存放后面的相关东西 mkdir -p ~/python ~/python/myapp myapp目录将映射为python容器配置的应用目录 在~/python/myapp目录下创建一个 helloworld.py 文件,代码如下: #!/usr/bin/python print("Hel

使用python 开发了一个restfu api程序,使用docker镜像部署.主要有如下步骤,简单记录以供以后参考. 1. 创建DockerFile文件 创建一个DockerFile文件,文件名为Dockerfile,没有后缀名 内容如下: FROM centos/python-36-centos7 #设置什么镜像进行安装,示例docker基于python3.6和centos7,所有这里使用的是centos官方提供的镜像名称 #add code to code folder #设置code目录

使用Jenkins发布Docke 需要准备的,docker,jenkins,Harbor docker安装 安装依赖: # yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 添加Docker软件包源: # yum-config-manager \ --add-repo \ https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo 安装Docker CE: # yum ins

一:环境准备 pycharm:专业版(windows) docker ce 免费版(ubantu16.04) os: os:防火墙 二:开发流程 pycharm中开发环境搭建的工作原理: 1. pycharm中配置docker环境 docker是基于c/s的架构,ubantu上的client链接ubantu上的server进行操作,但是windows上的pycharm要链接ubantu上的server,需要更改server的配置文件信息. etc/dcoker/daemon.json只是可读文件

结合docker发布后端项目(基于gradle包管理)的shell脚本 本教程依据个人理解并经过实际验证为正确,特此记录下来,权当笔记. 注:基于linux操作系统(敏感信息都进行了处理) 目前主流的前后端分离的项目中,常常在部署上线这个环节会遇到很多麻烦,这里我使用了docker进行部署,这段shell脚本我放在前端工程目录下,每次要部署上线时运行这个文件,可以很方便的帮助上线.注解都写在了代码中. #!/usr/bin/env bash // 以下使用变量存放配置信息 jarName="yo

结合docker发布前端项目(基于npm包管理)的shell脚本 本教程依据个人理解并经过实际验证为正确,特此记录下来,权当笔记. 注:基于linux操作系统 目前主流的前后端分离的项目中,常常在部署上线这个环节会遇到很多麻烦,这里我使用了docker进行部署,这段shell脚本我放在前端工程目录下,每次要部署上线时运行这个文件,可以很方便的帮助上线.注解都写在了代码中. #!/usr/bin/env bash // 以下用变量存放一些配置信息 BUILD_PROFILE="prod"

docker发布遇到的两个问题 1:Could not resolve CoreCLR path. For more details, enable tracing by setting COREHOST_TRACE environment variable to 1 2:Error:An assembly specified in the application dependencies manifest(****.deps.json) was not package:'runtimepack

Docker部署Python应用程序 1. 单个py文件部署 生成Dockerfile 文件 插件用的豆瓣的镜像,,重置时间(容器的默认时间是UTC时间与宿主机的相差8小时). 文中需要三个插件(pexpect.pymysql/pywinrm) FROM python:3.6 # 设置代码文件夹工作目录 /app WORKDIR /app # 复制当前代码文件到容器中 /app ADD . /app #设置时间 # CentOS #UN echo "Asia/shanghai" >

出于寻找Docker对Python相关项目部署的学习,找到腾讯课堂NEXT公开课中[Docker构建Python Web环境]的课程,本文对其进行内容梳理及知识点汇总. 该课程总计6小时左右,是个适合小白入门Docker部署的基础课程.课程主要章节内容如下: 系统及软件配置: Win10 + CentOS7 + Python3 + MySQL8 + PyCharm  + VMware15 pro + MobaXterm + Navicat Premium 12 一.基础篇 1.CentOS默认安

目录 1. 概要 2. 编译打包 2.1. 基本打包命令 2.2. 打包部署到二级目录 3. Angular站点的发布 3.1. web服务器发布 3.2. 使用docker发布 4. 总结 环境: Angular CLI: 11.0.6 Angular: 11.0.7 Node: 12.18.3 npm : 6.14.6 IDE: Visual Studio Code 1. 概要 当我们完成angular的开发后,如何部署到服务器呢? 2. 编译打包 2.1. 基本打包命令 基于Angular

虽然Docker作为部署环境打包镜像的工具,和我的科研并没有直接的关系.但我觉得在项目中运用Docker来打包环境依赖也可以大大提高工作效率,于是准备专门学习一下Docker. 1. Docker基础 1.1 Docker架构 Docker使用客户端服务器架构.Docker客户端与Docker守护进程会话,后者复杂构建.运行和分发Docker容器的繁重工作.Docker客户端和守护程序可以在同一系统运行,也可以将Docker客户端连接到远程Docker守护进程.Docker客户端和守护程序通过R

容器是镜像运行的实例,而镜像保存在仓库里,测试或者发布生产环境只需要pull下来即可,相对传统的应用部署,能很好的保持环境的一致,节省运维时间.最近公司内部的java和.net服务也已经全部容器化,实现从开发环境 到 测试环境 再到 生产环境,自动化部署.本文介绍的是python应用运行docker容器. 以django部署到docker 为例 1.编写Dockerfile文件 每一个镜像都有一个Dockerfile文件对应,Dockerfile定义了如何构建镜像. FROM python:3.

简介 软件开发最大的麻烦事之一就是环境配置,操作系统设置,各种库和组件的安装.只有它们都正确,软件才能运行.如果从一种操作系统里面运行另一种操作系统,通常我们采取的策略就是引入虚拟机,比如在 Windows 系统里面运行 Linux 系统.这种方式有个很大的缺点就是资源占用多.冗余步骤多.启动慢.目前最流行的 Linux 容器解决方案之一就是Docker,它最大优点就是轻量.资源占用少.启动快.本文从什么是Docker?Docker解决什么问题?有哪些好处?如何去部署实现去全面介绍. docke

[原文链接]http://yejinxin.github.io/distribute-python-packages-to-pypi-server/ 使用pip或easy_install可以管理和安装python的package包,实际上它们都是从pypi服务器中搜索和下载package的.目前在pypi服务器上,有超过三万多个package,同时还允许我们将自己的代码也上传发布到服务器上.这样,世界上的所有人都能使用pip或easy_install来下载使用我们的代码了. 具体步骤如下: 首先