在我们平时使用PyCharm的过程中,一般都是连接本地的Python环境进行开发,但是如果是离线的环境呢?这样就不好搭建Python开发环境,因为第三方模块的依赖复杂,不好通过离线安装包的方式安装.本文将介绍如何利用PyCharm来连接Docker镜像,从而搭建Python开发环境.   首先,我们需要准备一下工具: PyCharm专业版 Docker 我们用一个示例项目来演示在PyCharm中如何利用Docker镜像搭建Python开发环境.项目的截图如下: 注意到,在该项目中还没有设置P

上篇(spring mvc+ELK从头开始搭建日志平台)分享了从头开始搭建基于spring mvc+redis+logback+logstash+elasticsearch+kibana的分布式日志平台,是在windows平台下操作的,这篇主要是将这些软件环境全部在linux+docker折腾一遍. 我们的目的是需要在docker中安装像resis,elk这些软件环境,由于我是windows平台,搜索一把找到了boot2docker,但在安装时提示需要用dockermachine来安装,dock

相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep-learning-notes 敬请多多关注哈~~~ All in one docker 如果你不想单独安装每个深度学习组件,并且厌倦于安装过程中的各种依赖冲突等问题,那么推荐你使用Docker来搭建深度学习工作环境.下面是一个可以参考的 All in one docker 环境.几乎包含了所有的流行的深度学习框架,并且分别有CPU版本和GPU版本,与虚拟机不同的是,Dock

docker环境 快速使用elasticsearch-head插件 #elasticsearch配置 #进入elk容器 docker exec -it elk /bin/bash #head插件访问配置 echo '#head插件访问# http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*" '>>/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml #重启elasticsearch service ela

Docker环境 ELK快速部署 环境 Centos 7.4 , Docker version 17.12 Docker至少3GB内存: #内核配置 echo ' vm.max_map_count = 262144 net.core.somaxconn=65535 '>>/etc/sysctl.conf sysctl -p #创建elk #下载elk镜像 docker pull sebp/elk #创建volume(推荐) docker volume create elk-es docker

docker环境部署 1 查看当前系统版本 只支持CentOS7版本的系统,如果不是的话,可以让项目方进行重装或者系统内核升级. [root@bogon bin]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.3.1611 (Core) 2 安装docker-engine yum install -y container-selinux yum install -y docker systemctl enable docker systemctl

运行环境: VMware Workstation Pro 在虚拟机中安装centos7系统, 选择最小安装, 网络连接方式选择的桥接(与宿主机在同一IP段)centos7一定要安装64位, docker目前不支持32位内核 ##看准了, 是在centos7系统下, centos6填了很多坑, 最终还是选择了用centos7系统 ## 准备工作因为是最小安装, 默认没有wget, 安装wget yum install wget 打开阿里云的开源镜像站http://mirrors.aliyun.co

前端开发过程中,少不了自己封装一些通用的包,但又不想放在公共的平台,所以搭建一个npm私有的仓库是很有必要的. 在这里简单介绍如何使用 verdoccio 在docker环境下的配置.verdoccio,轻量级私有npm代理注册表.加上docker,那就真的无敌方便了,搭建一个私有仓库轻轻松松几分钟搞定. 首先要有nodejs 已经 npm 都已经安装好了. 1.拉取verdaccio的docker镜像 docker pull verdaccio/verdaccio 2.在根目录下创建docke

[前言] DevOps方面的文章很早之前就想分享了,挤出一点时间把前段时间搭建的一些提高开发效率的东西给大家分享一下吧. 本文介绍了一个.netcore mvc web项目,从项目push到github开始 自动从github上拉取代码 编译,生成,发布 停止docker容器,删除docker镜像 通过项目的dockerfile新建docker镜像 Run容器,自动绑定ip,站点启动 整个过程只需要在jenkins这个自动化工具上点一个按钮.下面我们按顺序来简单介绍一下. 使用的内容都很基础,重

本文记录下通过MySQL Replication在Docker环境下,通过多个容器 实现数据库主从配置. MySQL Replication就不多解释了,简单说就是MySQL非常出色的一个功能,该功能将一个MySQL实例中的数据复制到另一个MySQL实例中.整个过程是异步进行的,但由于其高效的性能设计,复制的延时非常小.MySQL复制功能在实际的应用场景中被广泛的应用于保证数据系统数据的安全性和可扩展设计中.想了解更多可从网上找更多的资料. 首先当然是准备好一台安装好docker的linux环境

前言:这篇文章是基于之前的“linux环境下配置solr5.3详细步骤”(http://www.cnblogs.com/zhangyuan0532/p/4826740.html)进行扩展的.本篇的步骤是后来记录的,所以没有细节的命令代码,也没有截图,谅解. 原先是solr5.3部署在linux环境下,本篇是solr6.0部署在docker环境下.大概是半年前2016年8月进行配置的,solr现在有小版本变化. 一.docker创建镜像和容器 (由于dockerfile里默认用户为“solr",从

前言:两个月前的16年11月份完成的配置,使用的solr6.1和zookeeper3.4,刚刚写成blog,目前版本可能有小版本的变化. 本例完成结果为:在docker环境下部署solrcloud集群,同时使用zookeeper集群做配置管理. 一.部署zookeeper集群 1.加载images,(两种方式:A下载offical版本zookeeper,B加载导出的tar包.A方式为新部署的情况,B方式为从测试环境部署到正式环境的情况) A下载 #下载 docker pull zookeeper

0x00 描述 宿主机是 mac mini,构建的项目在 docker 中,所以需要在 PHPStorm 上配置 Xdebug 进行远程代码调试. 0x01 环境 宿主机:macOS High Sierra Docker:Docker version -ce, build e68fc7a 容器环境:CentOS Linux release (Core) + PHP + nginx/ + Xdebug PhpStorm: 0x03 下载安装 Xdebug 下载 Xdebug 首先要确定 Xdebu

需求 我前一篇是在window环境下做的测试,实际情况现在的生成环境程序都部署在了docker环境下,此环境对arthas可能会缺失很多必要组件 目前的基础环境是在docker容器中,只存在基本的tomcat容器运行的必要环境 步骤 首先进入容器docker exec -it xxx bash 我的tomcat目录在/usr/local/tomcat 因此我在/usr/local/tool建立了个工具目录,在里面执行curl -L https://alibaba.github.io/arthas

本文转自:https://www.cnblogs.com/52fhy/p/8413029.html Docker轻量级的特性使得我们可以快速打包开发环境:一处编译,到处使用.我们可以在第一次编译好需要的开发环境,然后把镜像导出打包,只有有docker环境,便可以快速还原原来的开发环境. 很常用的一个场景:换了电脑后,每次都需要重新安装PHP开发环境,浪费了很多时间.使用Docker,只需要预先编译一次,后续无需再次编译,就算从Windows换到了Mac.Linux,我们编译好的环境依然可以使用:

由于容器化的需要,前几天我本地也换成了docker环境.就研究了一下docker环境下phpstorm和xdebug的配置. http://www.mmfei.com/?p=453 这个博客给出了一个常规的解决思路.这里需要注意的是,在docker环境下phpstorm的CLI Interpreter需要配置容器镜像和目录映射. mac环境下docker中的Xdebug不能使用127.0.0.1左右remote_host.而是要使用docker的宿主IP. 由于办公环境的复杂,导致我得本机IP,

Elasticsearch Docker环境下安装 Daemon镜像配置的是https://registry.docker-cn.com Linux:vi /etc/docker/daemon.json 也就是 "registry-mirrors": ["https://registry.docker-cn.com"] 下载镜像: docker pull elasticsearch:5.6.8 创建容器 docker run -di --name=elasticse

Docker轻量级的特性使得我们可以快速打包开发环境:一处编译,到处使用.我们可以在第一次编译好需要的开发环境,然后把镜像导出打包,只有有docker环境,便可以快速还原原来的开发环境. 很常用的一个场景:换了电脑后,每次都需要重新安装PHP开发环境,浪费了很多时间.使用Docker,只需要预先编译一次,后续无需再次编译,就算从Windows换到了Mac.Linux,我们编译好的环境依然可以使用:只需要导入或者pull下来就行. 在Ubuntu等环境,我们可以一键安装Docker(服务端.客户端

最近两周优化了我们持续部署的程序,收效显著,记录下来分享给大家 背景介绍 那年公司快速成长,频繁上线新项目,每上线一个项目,就需要新申请一批机器,初始化,部署依赖的服务环境,一个脚本行天下 那年项目发展如火如荼,A项目流量暴增马上给A扩机器,B项目上线新功能又要扩容B,上线新项目没资源了,就先下线处于流量低峰的C项目主机 每天日夜加班,疲于奔命 那年得知了Docker能拯救我于水火,遂决定为了荣誉(发际线)而战. 为了快速落地以及尽量降低引入Docker对整个CICD流程的影响,用最小的改动把D

pycharm配置settings.jar pycharm远程环境调用.zip xadmin xadmin-django2 pycharm激活 最新2018.2激活---更新2018年8月8日 15:23:35 https://blog.csdn.net/qq_35428201/article/details/81256970 -javaagent:C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2018.2/JetbrainsCrack-2.10-release-enc.

Docker环境描述 主机名 部署服务 备注 MySQL Route MySQL Route 部署在宿主机上的MySQL Route服务 MySQL Master1 MySQL 5.7.16 Docker环境与MySQL Master2互为主从 MySQL Master2 MySQL 5.7.16 Docker环境与MySQL Master1互为主从 MySQL Slave1 MySQL 5.7.16 Docker环境是MySQL Master1的从服务器 MySQL Slave2 MySQL