Verbinden Sie Postgres mit Docker und Django
Um PostgreSQL mit Docker und Django zu verbinden, befolgen Sie diese Schritte:
Docker und Docker Compose einrichten:
Stellen Sie sicher, dass Docker und Docker Compose auf Ihrem Computer installiert sind.Erstellen Sie eine Docker Compose-Datei:
Erstellen Sie eine docker-compose.yml-Datei, um die Dienste für Django und PostgreSQL zu definieren.
version: '3.8' services: db: image: postgres:13 environment: POSTGRES_DB: mydatabase POSTGRES_USER: myuser POSTGRES_PASSWORD: mypassword volumes: - postgres_data:/var/lib/postgresql/data web: build: . command: python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 volumes: - .:/code ports: - "8000:8000" depends_on: - db volumes: postgres_data:
- Erstellen Sie eine Docker-Datei für Django: Erstellen Sie eine Docker-Datei im Stammverzeichnis Ihres Django-Projekts.
# Use the official Python image from the Docker Hub FROM python:3.9 # Set the working directory in the container WORKDIR /code # Copy the requirements file into the container COPY requirements.txt /code/ # Install the dependencies RUN pip install -r requirements.txt # Copy the rest of the application code into the container COPY . /code/
- Konfigurieren Sie Django für die Verwendung von PostgreSQL: Aktualisieren Sie Ihre Settings.py in Ihrem Django-Projekt, um PostgreSQL zu verwenden.
DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql', 'NAME': 'mydatabase', 'USER': 'myuser', 'PASSWORD': 'mypassword', 'HOST': 'db', 'PORT': '5432', } }
- Abhängigkeiten installieren: Stellen Sie sicher, dass Ihre „requirements.txt“-Datei die erforderlichen Abhängigkeiten enthält.
Django>=3.2,<4.0 psycopg2-binary>=2.8,<3.0
- Docker Compose ausführen: Verwenden Sie Docker Compose, um Ihre Container zu erstellen und auszuführen.
docker-compose up --build
- Datenbank migrieren: Sobald die Container ausgeführt werden, wenden Sie die Migrationen an, um Ihre PostgreSQL-Datenbank einzurichten.
docker-compose exec web python manage.py migrate
- Erstellen Sie einen Superuser (optional): Erstellen Sie einen Django-Superuser, um auf das Admin-Panel zuzugreifen.
docker-compose exec web python manage.py createsuperuser
Jetzt sollten Sie über eine funktionierende Django-Anwendung verfügen, die mit einer PostgreSQL-Datenbank verbunden ist und beide in Docker-Containern ausgeführt werden. Sie können auf Ihre Anwendung unter http://localhost:8000.
zugreifenDas obige ist der detaillierte Inhalt vonVerbinden Sie Postgres mit Docker und Django. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.
