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!

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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