Docker komponieren
- Compose vereinfacht die Steuerung Ihres gesamten Anwendungsstapels und erleichtert die Verwaltung von Diensten, Netzwerken und Volumes in einer einzigen, verständlichen YAML-Konfigurationsdatei. Dann erstellen und starten Sie mit einem einzigen Befehl alle Dienste aus Ihrer Konfigurationsdatei
Um mehr über Docker-Images, Container und die grundlegende Flask-App-Bereitstellung auf Docker zu erfahren, lesen Sie den Blog
In diesem Blog werden wir unsere Flask-Anwendung auf Docker mithilfe der Docker-Compose-Datei bereitstellen.
Wie man alles klont, erstellt und bereitstellt, wird hier bereits behandelt. Bitte lesen und befolgen Sie die Anweisungen oder beginnen Sie einfach mit
Git-Klon https://github.com/rajnishspandey/productivity.git
- docker system prune -a, um alle vorhandenen Container, Bilder und Caches zu löschen.
Docker-Komposition
Docker-Bilder
Docker-Container
Laufkolbenanwendung
Diese Benutzeroberfläche kann unterschiedlich sein, da es möglich ist, dass der Code aktualisiert wird
einige nützliche Docker-Befehle
- Docker Images, um alle Bilder zu überprüfen
-
docker build -t
-app . um Bilder aus Ihrer Anwendung zu erstellen -
Docker-Image rm
- um nicht verwendete Bilder zu löschen -
docker run -it --name
/bin/bash, um einen neuen Container zu erstellen und ihn vom Basis-Image aus auszuführen. (Hier oben hatten wir Python als Basis-Image) -
Docker-Image rm
-f Bild löschen, das dringend verwendet wird - docker ps -a, um alle laufenden Container zu sehen
-
Docker-Container rm
um einen Container zu löschen, der nicht ausgeführt wird -
Docker-Container rm
-f, um den laufenden Container erzwungen zu löschen - docker system prune -a, um alle Container, Bilder und Caches zu löschen.
- Docker Compose wird aufgerufen, um die Docker Compose-Datei und das erstellte Image auszuführen
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonStellen Sie die Flask-App mit Docker Compose bereit. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ARRAYSAREGENERARYMOREMORY-effizientesThanlistsforstoringNumericalDataduetototototheirfixed-SizenReanddirectMemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontuTouNDdirectMemoryAccess.

ToconvertapythonListtoanArray, UsethearrayModule: 1) ImportThearrayModule, 2) Kreatelist, 3) Usearray (Typcode, Liste) Toconvertit, spezifizieren thetypecodelik'i'i'i'i'i'i'i'i'Itingers.ThiskonversionoptimizesMorySageForHomoGeenousData, EnhancingIntationSerance -Formance -FormanceConconcompomp

Python -Listen können verschiedene Arten von Daten speichern. Die Beispielliste enthält Ganzzahlen, Saiten, schwimmende Punktzahlen, Boolesche, verschachtelte Listen und Wörterbücher. Die Listenflexibilität ist bei der Datenverarbeitung und -prototypung wertvoll, muss jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes sicherzustellen.

Pythondoesnothavebuilt-In-In-In-In-Grad; UsethearraymoduleformemoryeffizientHomogenousDatastorage, whilelistareversatileformixedDatatypes

ThemostcommonlyusedModuleforcreatreatraysinpythonisnumpy.1) NumpyprovideseffictionToolsforArrayoperationen, IdealfornicericalData.2) ArraysCanbesedusednp.Array () for1dand2dstructures.3) numpyexcelsusingnp.Array () und -Antenoperationen

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.


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Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

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