pycharmのdockerでdjango pythonプロジェクトを作成する
PyCharm を使用して Docker で Django Python プロジェクトを作成するには、いくつかの手順を実行します。以下では、Docker のセットアップ、Django プロジェクトの作成、PyCharm の構成を含むプロセス全体を説明します。
ステップ 1: Docker をインストールする
-
Docker をインストールします:
- Docker の公式 Web サイトから Docker Desktop をダウンロードしてインストールします。
-
Docker を開始します:
- Docker デスクトップを開き、実行されていることを確認します。
ステップ 2: プロジェクト ディレクトリを設定する
-
プロジェクト ディレクトリを作成します:
- Django プロジェクトをセットアップするディレクトリを選択します。
ステップ 3: Dockerfile を作成する
- プロジェクト ディレクトリに Dockerfile を作成します:
# Use the official Python image from the Docker Hub FROM python:3.9-slim # Set environment variables ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE 1 ENV PYTHONUNBUFFERED 1 # Set work directory WORKDIR /code # Install dependencies COPY requirements.txt /code/ RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # Copy project COPY . /code/
ステップ 4: docker-compose.yml ファイルを作成する
- プロジェクト ディレクトリに docker-compose.yml を作成します。
version: '3.8' services: db: image: postgres:13 volumes: - postgres_data:/var/lib/postgresql/data/ environment: POSTGRES_DB: postgres POSTGRES_USER: postgres POSTGRES_PASSWORD: postgres web: build: . command: python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 volumes: - .:/code ports: - "8000:8000" depends_on: - db volumes: postgres_data:
ステップ 5:requirements.txt ファイルを作成する
- プロジェクト ディレクトリにrequirements.txtを作成します。
Django>=3.0,<4.0 psycopg2-binary>=2.8
ステップ 6: Django プロジェクトを作成する
- ターミナルを開き、プロジェクト ディレクトリに移動します。
- 次のコマンドを実行します 新しい Django プロジェクトを作成します (プロジェクト名を調整します)。
docker-compose run web django-admin startproject projectname .
ステップ 7: Postgres データベースを使用するように Django を構成する
- Django プロジェクト内で settings.py を開きます。
- DATABASES 設定を更新して PostgreSQL を使用します。
DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql', 'NAME': 'postgres', 'USER': 'postgres', 'PASSWORD': 'postgres', 'HOST': 'db', 'PORT': 5432, } }
ステップ 8: Docker Compose を実行する
- コンテナを構築して実行します:
docker-compose up --build
ステップ 9: PyCharm をセットアップする
- PyCharm を開き、プロジェクト ディレクトリを開きます。
-
PyCharm で Docker を構成します:
- [環境設定] (または Windows/Linux の場合は [設定]) に移動 >ビルド、実行、デプロイ >ドッカー。
- + をクリックして新しい Docker 構成を追加します。
- Docker デスクトップ (通常は Docker for Mac または Docker for Windows) への接続を設定します。
-
Docker を使用して Python インタープリターを追加します:
- 「設定」に移動 >プロジェクト:
> Python インタプリタ。 - 歯車アイコンをクリックし、[追加...] を選択します
- 環境の種類として Docker を選択します。
- 適切な Docker イメージ (例: python:3.9-slim) を選択します。
- 「設定」に移動 >プロジェクト:
ステップ 10: 実行とデバッグ
-
プロジェクトを実行します:
- PyCharm で、実行構成を使用して Django サーバーを起動します。
-
デバッグ:
- 必要に応じてブレークポイントを設定し、PyCharm デバッガーを使用してコードをデバッグします。
これらの手順に従うと、完全に機能する Django プロジェクトが Docker で実行され、PyCharm で管理されるようになります。この設定により、一貫した開発環境が確保され、展開プロセスが容易になります。
以上がpycharmのdockerでdjango pythonプロジェクトを作成するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。
