Предпосылка: я считаю, что читатели, прочитавшие эту статью, должны были изучить установку Docker и основы его использования. Если нет, вы можете обратиться к моей предыдущей статье для подробного изучения!
2. Версия использования: можете ли вы изучить Docker? Возможно, вы захотите прочитать эту статью
Изучив Docker, сегодня мы объясним, как развернуть нашу программу на Python в Docker! (На рисунке ниже показано, как установить докер. Будет твит, объясняющий развертывание программ на Python. Сегодня это было реализовано)
01
Веб-проект Flask
Автор этой статьи, брат Чен, использует предыдущий простой проект, чтобы продемонстрировать(Flask в сочетании с ECharts позволяет добиться супердетализированных эффектов онлайн-визуализации!),Это веб-страница, написанная в flask,Его функция: онлайн-визуализация веб-страниц. Веб-интерфейс выглядит следующим образом:
В этой статье этот проект используется в качестве примера для развертывания в Docker. Для удобства всем всем также предоставляется полный исходный код этой веб-страницы.
Адрес исходного кода: https://gitee.com/lyc96/flash-visualization
Структура каталогов веб-программы:
Знакомство с программой веб-страницы завершено. Теперь приступим к развертыванию~.
02
Развертывание в докере
Веб-программа Flask должна использовать некоторые библиотеки Python. Чтобы облегчить установку в Docker, необходимые библиотеки интегрированы в файл require.txt.
Перейдите в каталог проекта в терминале и выполните следующий каталог, чтобы создать файл require.txt.
pip freeze > requirements.txt
Сгенерированный файл require.txt выглядит следующим образом:
Здесь содержится множество библиотек, которые flask не нужно использовать. Давайте удалим те, которые нам не нужны~.
Поскольку я использую только эти две библиотеки в своей веб-программе Flask, осталось только две.
Веб-программа Flask помещается в папку Chenge (сгенерированный ранее require.txt также находится в папке Chenge), а папка Chenge помещается в папку 0714.
Затем создайте новый файл Dockerfile в папке 0714 (того же уровня, что и папка Chenge).
Что такое Dockerfile? Dockerfile — это текстовый файл, содержащий инструкции одна за другой. С помощью Dockerfile мы можем создать нужный нам образ.
Редактировать файл DockerFile
#Устанавливаем образ среды Python FROM python:3.6
#Добавьте код в папку Chenge, код создавать не нужно (он создается самостоятельно при запуске докера) ADD ./Chenge /code
# Установите папку кода в рабочий каталог WORKDIR. /code
# Установите соответствующую библиотеку Python RUN. pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "/code/main.py"]
Команды в Dockerfile следующие: 1. Установите версию Python 2. каталог веб-программы Flask 3. рабочий каталог докера 4. Установите библиотеки, необходимые для выполнения веб-программ. 5. Запустите программу Python (основную программу программы веб-страницы).
Напоминание: загрузите папку 0714 на сервер (если на удаленном сервере установлен докер)
Перейдите в папку 0714 в терминале и сначала проверьте текущее изображение.
docker images
Вы можете видеть, что на данный момент существует два образа Docker. Теперь мы приступаем к созданию образа веб-программы chenge_image.
docker build -t chenge_image .
Процесс создания следующий:
Вы можете видеть, что подтягивается среда python3.6, устанавливается библиотека flask и т.д.
Взгляните еще раз на все изображения докера.
Вы можете видеть, что наше изображение chenge_image уже существует.
docker run -it -p 5000:5000 --name=chenge chenge_image
-it: представляет собой интерактивный терминальный контейнер, контейнер, который завершается сразу после того, как он не запускается. -p — это сопоставление портов, что означает сопоставление порта 5000 докера с портом 5000 локального компьютера. --name Дать контейнеру имя, здесь оно называется chenge
Эффект запуска:
Интерфейс стартапа ничем не отличается от нашего локального стартапа!
напоминать: 1. 172.17.0.2 здесь — это IP-адрес контейнера докера (на самом деле это IP-адрес интрасети нашей локальной машины/сервера) 2. В программе-флаке рекомендуется указать хост 0.0.0.0, иначе он может быть недоступен.
Настройки хоста в веб-программе Flask
Посетите ссылку: Мой локальный IP — 192.168.31.196, поэтому ссылка для доступа: http://192.168.31.196:5000/pie-nest Если это удаленный сервер, используйте общедоступный IP-адрес.
Вы можете видеть, что доступ к веб-странице прошел успешно и стиль страницы в порядке. Таким образом, наша веб-программа успешно развертывает Docker.
03
краткое содержание
В этой статье подробно объясняется развертывание программы Python. в докере,Скриншоты шаг за шагом,Супер подробный,Друзья, которые не знают, как,Почувствуйте себя практической практикой! ! ! !
Хорошие рекомендации книг
1. Введение в анализ данных Python
Введение: Будучи вводной книгой по анализу данных, эта книга основана на языке Python и знакомит со всем процессом анализа данных. В этой книге рассматриваются сбор данных (т. е. разработка программ веб-сканеров), очистка и обработка предварительных данных, использование алгоритмов машинного обучения для анализа моделирования и использование визуальных методов для отображения данных и результатов.
(Отсканируйте QR-код для получения подробной информации)
2. Красота визуализации данных Python.
Введение: В этой книге в основном рассказывается, как использовать matplotlib, Seaborn,plotnine, Basemap и другие пакеты Python для рисования профессиональных диаграмм. В этой книге сначала представлены базовые знания программирования на языке Python, а также методы манипулирования данными NumPy и Pandas, затем сравниваются и знакомятся с графическим синтаксисом matplotlib, Seaborn иplotnine; В этой книге систематически представлены методы использования matplotlib, Seaborn иplotnine для построения общих двумерных и трехмерных диаграмм, таких как тип сравнения категорий, тип отношений данных, тип временных рядов, общий частичный тип и географический пространственный тип. Кроме того, в этой книге также представлены характеристики и различия между коммерческими и академическими диаграммами, а также способы использования matplotlib для рисования анимации интерактивных страниц в формате HTML.
(Отсканируйте QR-код для получения подробной информации)
3. Легко обрабатывать данные Excel с помощью Python
Введение: Эта книга представляет собой руководство по обработке данных Python для офисных работников, не связанных с ИТ. Поскольку эта книга не предназначена для профессиональных программистов, ее описание легко понять. Чтобы дать читателю возможность получить более глубокое представление об основах знаний Python при обучении, в книге принят готовый к использованию метод написания: при введении пунктов знаний они своевременно перемежаются с практическими примерами. Применение кейса объясняется в форме «предложение проблемы, которую необходимо решить → поиск идей для решения проблемы → показ сравнительного эффекта до и после завершения → предоставление кода для решения проблемы → анализ кода шаг за шагом», поэтому что читатели смогут не только изучить основы Python, но и уточнить идеи по решению проблем и овладеть навыками написания кода.
(Отсканируйте QR-код для получения подробной информации)
Если вам понравилась эта статья, добро пожаловать Смотрим丨Оставить сообщение丨Поделиться в Moments Три подряд
Рекомендуемые горячие статьи
Бестселлер «Модель высокопроизводительной команды» уже здесь!
Волшебный инструмент, который вам нужен для «ловли рыбы» на рабочем месте, уже здесь!
Создайте систему знаний блокчейна с «большей скоростью, большей эффективностью»
Подробное объяснение классических алгоритмов обучения с подкреплением