pycharm의 docker에서 django python 프로젝트 만들기
PyCharm을 사용하여 Docker에서 Django Python 프로젝트를 생성하려면 여러 단계가 필요합니다. 아래에서는 Docker 설정, Django 프로젝트 생성, PyCharm 구성 등 전체 과정을 안내해드리겠습니다.
1단계: 도커 설치
-
Docker 설치:
- Docker 공식 웹사이트에서 Docker Desktop을 다운로드하여 설치하세요.
-
Docker 시작:
- Docker Desktop을 열고 실행 중인지 확인하세요.
2단계: 프로젝트 디렉터리 설정
-
프로젝트 디렉토리 생성:
- Django 프로젝트를 설정할 디렉터리를 선택하세요.
3단계: Dockerfile 만들기
- 프로젝트 디렉토리에 Dockerfile을 생성하세요.
# 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/
4단계: docker-compose.yml 파일 생성
- 프로젝트 디렉터리에 docker-compose.yml을 만듭니다.
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:
5단계: 요구 사항.txt 파일 만들기
- 프로젝트 디렉토리에 requirements.txt를 생성하세요.
Django>=3.0,<4.0 psycopg2-binary>=2.8
6단계: Django 프로젝트 생성
- 터미널을 열고 프로젝트 디렉토리로 이동하세요.
- 다음 명령을 실행하여 새 Django 프로젝트를 만듭니다(프로젝트 이름 조정).
docker-compose run web django-admin startproject projectname .
7단계: Postgres 데이터베이스를 사용하도록 Django 구성
- Django 프로젝트 내에서 settings.py를 엽니다.
- 데이터베이스 설정을 업데이트하여 PostgreSQL을 사용하세요.
DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql', 'NAME': 'postgres', 'USER': 'postgres', 'PASSWORD': 'postgres', 'HOST': 'db', 'PORT': 5432, } }
8단계: Docker Compose 실행
- 컨테이너 구축 및 실행:
docker-compose up --build
9단계: PyCharm 설정
- PyCharm을 열고 프로젝트 디렉토리를 엽니다.
-
PyCharm에서 Docker 구성:
- 기본 설정(또는 Windows/Linux의 경우 설정)으로 이동 > 빌드, 실행, 배포 > 도커.
- 새 Docker 구성을 추가하려면 +를 클릭하세요.
- Docker Desktop(일반적으로 Mac용 Docker 또는 Windows용 Docker)에 대한 연결을 설정합니다.
-
Docker를 사용하여 Python 인터프리터를 추가하세요.
- 환경설정으로 이동 > 프로젝트:
> 파이썬 인터프리터. - 기어 아이콘을 클릭하고 추가를 선택하세요....
- 환경 유형으로 Docker를 선택하세요.
- 적절한 Docker 이미지(예: python:3.9-slim)를 선택하세요.
- 환경설정으로 이동 > 프로젝트:
10단계: 실행 및 디버그
-
프로젝트 실행:
- PyCharm에서 실행 구성을 사용하여 Django 서버를 시작하세요.
-
디버깅:
- 필요에 따라 중단점을 설정하고 PyCharm 디버거를 사용하여 코드를 디버그하세요.
이 단계를 수행하면 PyCharm을 통해 관리되고 Docker에서 실행되는 완전한 기능의 Django 프로젝트가 있어야 합니다. 이 설정은 일관된 개발 환경을 보장하고 배포 프로세스를 용이하게 합니다.
위 내용은 pycharm의 docker에서 django python 프로젝트 만들기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.
