Gunakan apl Flask menggunakan Docker Compose
Karang Docker
- Karang memudahkan kawalan keseluruhan timbunan aplikasi anda, menjadikannya mudah untuk mengurus perkhidmatan, rangkaian dan volum dalam satu fail konfigurasi YAML yang boleh difahami. Kemudian, dengan satu arahan, anda mencipta dan memulakan semua perkhidmatan daripada fail konfigurasi anda
Untuk mengetahui lebih lanjut tentang imej Docker, bekas dan penggunaan aplikasi Flask asas pada blog baca docker
Dalam blog ini, kami akan menggunakan aplikasi kelalang kami pada Docker menggunakan fail karang docker.
cara mengklon, mencipta, menggunakan segala-galanya sudah dibincangkan di sini sila baca dan ikut arahan atau anda boleh mulakan dengan
klon git https://github.com/rajnishspandey/productivity.git
- prune sistem docker -a untuk memadam semua bekas, imej dan cache sedia ada.
karang buruh pelabuhan
Imej Docker
Bekas Docker
Aplikasi kelalang berjalan
UI ini mungkin berbeza kerana kemungkinan kod dikemas kini
beberapa arahan docker yang berguna
- imej docker untuk menyemak semua imej
-
docker build -t
-app . untuk membina imej daripada aplikasi anda -
imej buruh pelabuhan rm
- untuk memadam imej yang tidak digunakan -
docker run -it --name
/bin/bash untuk mencipta bekas baharu dan jalankannya daripada imej asas. (di sini di atas kami mempunyai python sebagai imej asas) -
imej buruh pelabuhan rm
-f padamkan imej yang sedang digunakan secara paksa - docker ps -a untuk melihat semua bekas berjalan
-
bekas buruh pelabuhan rm
untuk memadam bekas yang tidak berjalan -
bekas buruh pelabuhan rm
-f untuk memadam bekas secara paksa yang sedang berjalan - prune sistem docker -a untuk memadam semua bekas, imej dan cache.
- docker compose untuk menjalankan docker compose file dan cipta imej
Atas ialah kandungan terperinci Gunakan apl Flask menggunakan Docker Compose. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.
