docker 및 django를 사용하여 postgres 연결
PostgreSQL을 Docker 및 Django와 연결하려면 다음 단계를 따르세요.
Docker 및 Docker Compose 설정:
Docker와 Docker Compose가 컴퓨터에 설치되어 있는지 확인하세요.Docker Compose 파일 만들기:
Django 및 PostgreSQL용 서비스를 정의하기 위해 docker-compose.yml 파일을 생성합니다.
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:
- Django용 Dockerfile 만들기: Django 프로젝트 루트에 Dockerfile을 만듭니다.
# 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/
- PostgreSQL을 사용하도록 Django 구성: PostgreSQL을 사용하려면 Django 프로젝트에서 settings.py를 업데이트하세요.
DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql', 'NAME': 'mydatabase', 'USER': 'myuser', 'PASSWORD': 'mypassword', 'HOST': 'db', 'PORT': '5432', } }
- 종속성 설치: 요구사항.txt에 필요한 종속성이 포함되어 있는지 확인하세요.
Django>=3.2,<4.0 psycopg2-binary>=2.8,<3.0
- Docker Compose 실행: Docker Compose를 사용하여 컨테이너를 빌드하고 실행하세요.
docker-compose up --build
- 데이터베이스 마이그레이션: 컨테이너가 실행되면 마이그레이션을 적용하여 PostgreSQL 데이터베이스를 설정합니다.
docker-compose exec web python manage.py migrate
- 수퍼유저 생성(선택 사항): 관리자 패널에 액세스하려면 Django 슈퍼유저를 생성하세요.
docker-compose exec web python manage.py createsuperuser
이제 PostgreSQL 데이터베이스에 연결되어 작동하는 Django 애플리케이션이 있어야 하며 둘 다 Docker 컨테이너에서 실행됩니다. http://localhost:8000에서 애플리케이션에 액세스할 수 있습니다.
위 내용은 docker 및 django를 사용하여 postgres 연결의 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.
