développement back-end
Tutoriel Python
Déployer l'application Flask à l'aide de Docker Compose
Déployer l'application Flask à l'aide de Docker Compose
Docker compose
- Compose simplifie le contrôle de l'ensemble de votre pile d'applications, facilitant ainsi la gestion des services, des réseaux et des volumes dans un fichier de configuration YAML unique et compréhensible. Ensuite, avec une seule commande, vous créez et démarrez tous les services depuis votre fichier de configuration
Pour en savoir plus sur les images Docker, les conteneurs et le déploiement de base de l'application Flask sur Docker, lisez le blog
Dans ce blog, nous allons déployer notre application flask sur Docker à l'aide du fichier docker compose.
comment cloner, créer, déployer, tout est déjà expliqué ici, veuillez lire et suivre les instructions ou vous pouvez simplement commencer par
clone de git https://github.com/rajnishspandey/productivity.git
- docker system prune -a pour supprimer tous les conteneurs, images et caches existants.
docker composer
Images Docker
Conteneurs Docker
Application de flacon en cours d'exécution
Cette interface utilisateur peut être différente car il est possible que le code soit mis à jour
quelques commandes docker utiles
- images docker pour vérifier toutes les images
-
docker build -t
-app . pour créer une image à partir de votre application -
docker image rm
- pour supprimer l'image qui n'est pas utilisée -
docker run -it --name
/bin/bash pour créer un nouveau conteneur et l'exécuter à partir de l'image de base. (ici ci-dessus nous avions python comme image de base) -
docker image rm
-f supprime l'image utilisée avec force - docker ps -a pour voir tous les conteneurs en cours d'exécution
-
docker conteneur rm
pour supprimer le conteneur qui ne fonctionne pas -
docker conteneur rm
-f pour supprimer de force le conteneur en cours d'exécution - docker system prune -a pour supprimer tous les conteneurs, images et caches.
- docker compose pour exécuter le fichier docker compose et l'image créée
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Sujets chauds
1677
14
1431
52
1334
25
1280
29
1257
24
Python vs C: courbes d'apprentissage et facilité d'utilisation
Apr 19, 2025 am 12:20 AM
Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.
Apprendre Python: 2 heures d'étude quotidienne est-elle suffisante?
Apr 18, 2025 am 12:22 AM
Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.
Python vs. C: Explorer les performances et l'efficacité
Apr 18, 2025 am 12:20 AM
Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.
Python vs C: Comprendre les principales différences
Apr 21, 2025 am 12:18 AM
Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.
Quelle partie fait partie de la bibliothèque standard Python: listes ou tableaux?
Apr 27, 2025 am 12:03 AM
PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.
Python: automatisation, script et gestion des tâches
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
Python pour l'informatique scientifique: un look détaillé
Apr 19, 2025 am 12:15 AM
Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
Python pour le développement Web: applications clés
Apr 18, 2025 am 12:20 AM
Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
