


Pemasangan pantas rangka kerja Symfony menggunakan Docker
Tajuk: Pemasangan pantas rangka kerja Symfony menggunakan Docker
Abstrak:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan teknologi bekas Docker yang pantas untuk pemasangan rangka kerja Symfony. Dengan Docker, anda boleh mencipta dan mengurus persekitaran pembangunan Symfony dengan mudah dan mengurangkan isu yang timbul daripada konfigurasi yang berbeza. Artikel ini akan memperincikan cara menyediakan persekitaran Docker dan cara menggunakan Docker Compose untuk menggunakan aplikasi Symfony dengan cepat.
Teks:
1. Persediaan
Sebelum anda mula, pastikan anda telah memasang perisian berikut:
- #🎜🎜 Docker: Anda boleh memuat turun dan memasang Docker dari tapak web rasmi (https://www.docker.com/products/docker-desktop).
- Komposer: Komposer ialah alat pengurusan pergantungan untuk PHP. Anda boleh memuat turun dan memasang Komposer dari tapak web rasmi (https://getcomposer.org/download/).
- Buka terminal atau command prompt dan masukkan direktori tempat anda ingin mencipta aplikasi Symfony.
- Jalankan arahan berikut untuk mencipta aplikasi Symfony: Ini akan menggunakan Komposer untuk mencipta aplikasi Symfony yang dipanggil "myapp".
docker run --rm -v $(pwd):/app composer create-project symfony/skeleton myapp
Salin selepas log masuk
- Buat fail bernama
Dockerfile
dan tampal kandungan berikut ke dalam fail:FROM php:7.4-apache WORKDIR /var/www/html RUN apt-get update && apt-get install -y libicu-dev libpq-dev git unzip && docker-php-ext-install intl pdo_pgsql && a2enmod rewrite COPY --from=composer /usr/bin/composer /usr/local/bin/composer COPY . /var/www/html/ RUN composer install --prefer-dist --no-progress --no-suggest --no-interaction EXPOSE 80
Salin selepas log masukDockerfile
的文件,并将以下内容粘贴到文件中:version: '3' services: app: build: context: . dockerfile: Dockerfile ports: - 8000:80 volumes: - .:/var/www/html
Salin selepas log masuk 创建一个名为
docker-compose.yml
的文件,并将以下内容复制到文件中:docker-compose up -d
Salin selepas log masuk这个
docker-compose.yml
Buat fail yang dipanggil fail
docker-compose.yml code> dan salin kandungan berikut ke dalam fail:
Fail docker-compose.yml
ini mentakrifkan perkhidmatan bernama "app" dan Port 8000 dipetakan ke port 80 bekas.
- 4. Jalankan aplikasi Symfony
- Dalam terminal atau command prompt, masukkan direktori akar aplikasi Symfony.
- Jalankan arahan berikut untuk membina dan memulakan bekas Docker:
Tunggu beberapa lama sehingga permulaan kontena selesai. Anda kemudiannya boleh melihat aplikasi Symfony dengan melawati "http://localhost:8000" dalam penyemak imbas anda.
Atas ialah kandungan terperinci Pemasangan pantas rangka kerja Symfony menggunakan Docker. 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



Seni bina sistem teragih PHP mencapai kebolehskalaan, prestasi dan toleransi kesalahan dengan mengedarkan komponen yang berbeza merentasi mesin yang disambungkan ke rangkaian. Seni bina termasuk pelayan aplikasi, baris gilir mesej, pangkalan data, cache dan pengimbang beban. Langkah-langkah untuk memindahkan aplikasi PHP ke seni bina yang diedarkan termasuk: Mengenal pasti sempadan perkhidmatan Memilih sistem baris gilir mesej Mengguna pakai rangka kerja mikroperkhidmatan Penggunaan kepada pengurusan kontena Penemuan perkhidmatan

Gambaran Keseluruhan LLaMA-3 (LargeLanguageModelMetaAI3) ialah model kecerdasan buatan generatif sumber terbuka berskala besar yang dibangunkan oleh Syarikat Meta. Ia tidak mempunyai perubahan besar dalam struktur model berbanding LLaMA-2 generasi sebelumnya. Model LLaMA-3 dibahagikan kepada versi skala yang berbeza, termasuk kecil, sederhana dan besar, untuk memenuhi keperluan aplikasi dan sumber pengkomputeran yang berbeza. Saiz parameter model kecil ialah 8B, saiz parameter model sederhana ialah 70B, dan saiz parameter model besar mencapai 400B. Walau bagaimanapun, semasa latihan, matlamatnya adalah untuk mencapai kefungsian berbilang modal dan berbilang bahasa, dan hasilnya dijangka setanding dengan GPT4/GPT4V. Pasang OllamaOllama ialah model bahasa besar sumber terbuka (LL

Jawapan: Perkhidmatan mikro PHP digunakan dengan HelmCharts untuk pembangunan tangkas dan kontena dengan DockerContainer untuk pengasingan dan kebolehskalaan. Penerangan terperinci: Gunakan HelmCharts untuk menggunakan perkhidmatan mikro PHP secara automatik untuk mencapai pembangunan tangkas. Imej Docker membenarkan lelaran pantas dan kawalan versi perkhidmatan mikro. Piawaian DockerContainer mengasingkan perkhidmatan mikro dan Kubernetes mengurus ketersediaan dan kebolehskalaan bekas. Gunakan Prometheus dan Grafana untuk memantau prestasi dan kesihatan perkhidmatan mikro, serta mencipta penggera dan mekanisme pembaikan automatik.

Penjelasan dan Panduan Pemasangan Terperinci untuk Pinetwork Nodes Artikel ini akan memperkenalkan ekosistem pinetwork secara terperinci - nod pi, peranan utama dalam ekosistem pinetwork, dan menyediakan langkah -langkah lengkap untuk pemasangan dan konfigurasi. Selepas pelancaran Rangkaian Ujian Blockchain Pinetwork, nod PI telah menjadi bahagian penting dari banyak perintis yang aktif mengambil bahagian dalam ujian, bersiap sedia untuk pelepasan rangkaian utama yang akan datang. Jika anda tidak tahu kerja pinet, sila rujuk apa itu picoin? Berapakah harga untuk penyenaraian? Penggunaan PI, perlombongan dan analisis keselamatan. Apa itu Pinetwork? Projek Pinetwork bermula pada tahun 2019 dan memiliki syiling pi cryptocurrency eksklusifnya. Projek ini bertujuan untuk mewujudkan satu yang semua orang boleh mengambil bahagian

Terdapat banyak cara untuk memasang DeepSeek, termasuk: Menyusun dari Sumber (untuk pemaju berpengalaman) menggunakan pakej yang dikompilasi (untuk pengguna Windows) menggunakan bekas docker (untuk yang paling mudah, tidak perlu bimbang tentang keserasian) Dokumen rasmi dengan berhati -hati dan menyediakannya sepenuhnya untuk mengelakkan masalah yang tidak perlu.

Containerization meningkatkan prestasi fungsi Java dengan cara berikut: Pengasingan sumber - memastikan persekitaran pengkomputeran terpencil dan mengelakkan perbalahan sumber. Ringan - mengambil kurang sumber sistem dan meningkatkan prestasi masa jalan. Permulaan pantas - mengurangkan kelewatan pelaksanaan fungsi. Ketekalan - Asingkan aplikasi dan infrastruktur untuk memastikan tingkah laku yang konsisten merentas persekitaran.

Gunakan aplikasi Java EE menggunakan bekas Docker: Cipta Fail Docker untuk mentakrifkan imej, bina imej, jalankan bekas dan petakan port, dan kemudian akses aplikasi dalam penyemak imbas. Contoh aplikasi JavaEE: REST API berinteraksi dengan pangkalan data, boleh diakses pada localhost selepas penggunaan melalui Docker.

Jawapan: Gunakan PHPCI/CD untuk mencapai lelaran pantas, termasuk menyediakan saluran paip CI/CD, ujian automatik dan proses penggunaan. Sediakan saluran paip CI/CD: Pilih alat CI/CD, konfigurasikan repositori kod dan tentukan saluran paip binaan. Ujian automatik: Tulis ujian unit dan penyepaduan dan gunakan rangka kerja ujian untuk memudahkan ujian. Kes praktikal: Menggunakan TravisCI: Pasang TravisCI, tentukan saluran paip, dayakan saluran paip dan lihat hasilnya. Laksanakan penyampaian berterusan: pilih alatan pengerahan, tentukan saluran paip pengerahan dan automatik penggunaan. Faedah: Meningkatkan kecekapan pembangunan, mengurangkan ralat dan memendekkan masa penghantaran.
