Vagrant Advanced: シンプルな Python および PHP 開発環境の構築
Vagrant、Python、PHP のインストール方法については、この記事では説明しません。
この記事では、コードを書いた後、直接、自動的に仮想マシン(テスト環境)に同期して、テスト開発の効率を向上させる方法を主に説明します。
テストの便宜上、Python と PHP はどちらも Nginx や Apache を構築する代わりに組み込みの Web サーバーを使用します。
Python と PHP の組み込み Web サーバーを使用する方法は、開発およびテスト環境にのみ適しており、運用環境には適していません。
1. まず、Vagrant 環境を設定する必要があります。 Vagrant ファイルを次のように編集し、コメントを削除します。
config.vm.network :forwarded_port, guest: 3000, host: 8080
このようにして、ホストのポート 8080 を介して仮想マシンのポート 3000 にアクセスできます。この手順により、アクセス テストをローカルで実行する際の問題が解決されます。テストのために仮想マシンに移動する必要はありません。
2. ローカルコードをテスト環境に自動的に同期し、Vagrant ファイルを変更する方法。次のように。
config.vm.synced_folder "./data", "/vagrant"
最初のパラメータはローカル コードを保存するホスト フォルダで、2 番目のパラメータは仮想マシンに対応するディレクトリです。ローカル データ ディレクトリが更新されると、vagrant ディレクトリが同期されます。とても便利ではないでしょうか?
ホスト データ ディレクトリ構造は次のとおりです:
localhost:data angel$ ll -R
total 0
drwxr-xr-x 3 angel Staff 102 4 28 18:51 phpTest
drwxr -xr -x 3 エンジェルスタッフ 102 4 28 19:52 pythonTest
./phpTest:
合計 8
-rw-r--r-- 1 エンジェルスタッフ 192 4 28 18:51 router.php
./pythonTest:
total 8
-rw-r--r-- 1 angel Staff 88 4 28 19:36 Index.html
vagrnt のディレクトリ構造仮想のマシンは次のとおりです:
[vagrant@localhost vagrant]$ ll -R
.:
total 0
drwxr-xr-x 1 vagrant vagrant 102 Apr 28 11:51 phpTest
dr wxr-xr- x 1 vagrant vagrant 102 4月 28 12:52 pythonTest
./phpTest:
total 4
-rw-r--r-- 1 vagrant vagrant 192 Apr 28 11:51 router.php
./pythonTest :
total 4
-rw-r--r-- 1 vagrant vagrant 88 Apr 28 12:36index.html
全く同じでしょうか?全自動ってすごく便利じゃないですか?
3. Python 独自の Web サーバーを起動します
仮想マシンの pythonTest ディレクトリで次のコマンドを起動します:
[vagrant@localhost pythonTest]$ python -m SimpleHTTPServer 3000
で HTTP を提供しています0.0 .0.0 port 3000...
ホストブラウザに http://localhost:8080 と入力すると、
Welcome to Python
このシンプルな Python 環境がセットアップされていることがわかります。
4. php
に付属する Web サーバーを起動します仮想マシンの phpTest ディレクトリで次のコマンドを起動します
[vagrant@localhost phpTest]$ php -S 0.0.0.0:3000 router .php
PHP 5.5.11 開発サーバーは 2014 年 4 月 28 日月曜日 13:37:19 に開始されました
http://0.0.0.0:3000 でリッスンしています
ドキュメントのルートは /vagrant/phpTest です
で参照してくださいホストマシン サーバー上で http://localhost:8080 と入力すると、
Welcome to PHP
このような簡単な PHP 環境がセットアップされていることがわかります。
リモート アクセスが必要な場合、PHP は組み込みの Web サーバーを起動するため、ホストは 0.0.0.0 でなければならないことに注意してください。localhost を使用し始めて、午後のデバッグに時間を費やしたためです。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

VSコードはPythonの書き込みに使用でき、Pythonアプリケーションを開発するための理想的なツールになる多くの機能を提供できます。ユーザーは以下を可能にします。Python拡張機能をインストールして、コードの完了、構文の強調表示、デバッグなどの関数を取得できます。デバッガーを使用して、コードを段階的に追跡し、エラーを見つけて修正します。バージョンコントロールのためにGitを統合します。コードフォーマットツールを使用して、コードの一貫性を維持します。糸くずツールを使用して、事前に潜在的な問題を発見します。

VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。

VSコード拡張機能は、悪意のあるコードの隠れ、脆弱性の活用、合法的な拡張機能としての自慰行為など、悪意のあるリスクを引き起こします。悪意のある拡張機能を識別する方法には、パブリッシャーのチェック、コメントの読み取り、コードのチェック、およびインストールに注意してください。セキュリティ対策には、セキュリティ認識、良好な習慣、定期的な更新、ウイルス対策ソフトウェアも含まれます。

VSコードはWindows 8で実行できますが、エクスペリエンスは大きくない場合があります。まず、システムが最新のパッチに更新されていることを確認してから、システムアーキテクチャに一致するVSコードインストールパッケージをダウンロードして、プロンプトとしてインストールします。インストール後、一部の拡張機能はWindows 8と互換性があり、代替拡張機能を探すか、仮想マシンで新しいWindowsシステムを使用する必要があることに注意してください。必要な拡張機能をインストールして、適切に動作するかどうかを確認します。 Windows 8ではVSコードは実行可能ですが、開発エクスペリエンスとセキュリティを向上させるために、新しいWindowsシステムにアップグレードすることをお勧めします。

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。
