postgres を docker と django に接続する
PostgreSQL を Docker および Django に接続するには、次の手順に従います。
Docker と Docker Compose をセットアップする:
Docker と Docker Compose がマシンにインストールされていることを確認してください。Docker Compose ファイルを作成します:
docker-compose.yml ファイルを作成して、Django と PostgreSQL のサービスを定義します。
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:
- Django の Dockerfile を作成します: Django プロジェクト ルートに Dockerfile を作成します。
# 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/
- PostgreSQL を使用するように Django を構成します: PostgreSQL を使用するように Django プロジェクトの settings.py を更新します。
DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql', 'NAME': 'mydatabase', 'USER': 'myuser', 'PASSWORD': 'mypassword', 'HOST': 'db', 'PORT': '5432', } }
- 依存関係をインストールします: requirements.txt に必要な依存関係が含まれていることを確認してください。
Django>=3.2,<4.0 psycopg2-binary>=2.8,<3.0
- Docker Compose を実行します: Docker Compose を使用してコンテナーを構築して実行します。
docker-compose up --build
- データベースを移行します: コンテナーが実行されたら、移行を適用して PostgreSQL データベースをセットアップします。
docker-compose exec web python manage.py migrate
- スーパーユーザーを作成します (オプション): 管理パネルにアクセスするための Django スーパーユーザーを作成します。
docker-compose exec web python manage.py createsuperuser
これで、動作する Django アプリケーションが PostgreSQL データベースに接続され、両方とも Docker コンテナ内で実行されるはずです。アプリケーションには http://localhost:8000 でアクセスできます。
以上がpostgres を docker と django に接続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。

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。

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。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。
