開発中の Docker: エピソード 3
前号では、Ruby on Rails アプリケーションをコンテナ化する方法について説明しました。今回は、コンテナーで日常的なタスクを実行する方法を説明します。
Rake タスクと Rails コマンドを実行する
Rake タスクの実行は簡単です。イメージをビルドしたら、docker-compose を使用してイメージ内でコマンドを実行できます。たとえば、アプリケーションのルートを表示したい場合:
$ docker-compose run web rails routes
同様に、データベースを作成する場合は、データを移行して設定します。
$ docker-compose run web rails db:create db:migrate db:seed
テスト スイートを実行したい場合は、テスト データベースを作成する必要があります:
$ docker-compose run web rails db:create db:migrate RAILS_ENV=test
次に、テスト スイートを実行します (デフォルトで rake が rake テストを実行すると仮定します):
$ docker-compose run web rake
ヒント: カスタム スクリプト/エイリアスを作成する
私は docker-compose run web rails ...
を 1 日に何百回も実行します。作業を簡単にするために、$PATH
内に次のスクリプトを入れます:
#!/bin/bash docker-compose run web rails "$@"
このスクリプトは、docker-compose.yml
ファイルに Web サービスがあることを前提としていることに注意してください。そうしないと機能しません。
他のタスクを実行する
これまでのところ、すべてのコマンドは非常にシンプルで簡単なので、Web サービスで実行するだけで済みます。では、既存のデータベースをコンテナーのデータベースにロードするなど、より難しいタスクの場合はどうするのでしょうか?これは、理解するのに少し時間がかかったタスクの 1 つでした。
PostgreSQL では、ダンプ ファイルの形式に応じて、これを行う 2 つの方法があります。以前は、--format=c
ダンプと通常のダンプに対処する必要がありました。
C 形式の PostgreSQL ダンプを含む latest.dump
ファイルがあり、それを (実行中の) コンテナーにロードしたいとします。まず、コンテナー ID を見つける必要があります。これを行うには、次のコマンドを実行します:
$ docker container ls
または
$ docker ps
コンテナー ID (この例では 80f8041db4b4
を使用します) を取得したら、次のコマンドを実行してコンテナーにダンプを復元できます:
$ docker exec -i 80f8041db4b4 pg_restore -d app_development -U postgres
通常のダンプ (latest.sql
など) がある場合は、次のコマンドを使用してそれを復元できます:
$ docker exec -i 80f8041db4b4 psql -d app_development -U postgres
docker-compose を使用している場合は、作業がより簡単になります。
$ docker-compose exec -T db pg_restore -d app_development -U postgres
すべてがコンテナ化されています!
私は Elastic Beanstalk をよく使用します。通常、Homebrew を使用してインストールしますが、Python、SQLite などの独自の依存関係が多数インストールされます。特に Python バージョンでは常に問題が発生するため、これをすべて自分のシステムに組み込むことは望ましくありません。代わりに、それをコンテナ化します:docker-awsebcli
。
次号もお楽しみに!
以上が開発中の Docker: エピソード 3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。

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。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
