


Warum kann ich nach der Bereitstellung in Docker nicht auf meine Flask-App zugreifen?
Bereitstellen der Flask-App in Docker: Beheben von Serververbindungsproblemen
Beim Bereitstellen von Flask-Anwendungen in Docker können Probleme mit der Serververbindung auftreten, obwohl der Container scheinbar ausgeführt wird. In diesem Artikel wird ein häufiges Problem untersucht und eine Lösung bereitgestellt, um sicherzustellen, dass auf die Anwendung von außerhalb des Containers zugegriffen werden kann.
Problembeschreibung
Stellen Sie sich eine App namens „perfektimprezy“ vor, die auf Flask ausgeführt wird, mit dem folgende Quelle:
from flask import Flask app = Flask(__name__) app.debug = True @app.route('/') def main(): return 'hi' if __name__ == '__main__': app.run()
Bei der Bereitstellung in einem Docker-Container scheint der Server zu laufen, aber die Anwendung bleibt von außerhalb des nicht zugänglich Container.
Docker-Konfiguration
Die für die Bereitstellung verwendete Docker-Datei ist:
# Dockerfile FROM dreen/flask MAINTAINER dreen WORKDIR /srv # Get source RUN mkdir -p /srv COPY perfektimprezy.tar.gz /srv/perfektimprezy.tar.gz RUN tar x -f perfektimprezy.tar.gz RUN rm perfektimprezy.tar.gz # Run server EXPOSE 5000 CMD ["python", "index.py"]
Die Bereitstellungsschritte umfassen das Erstellen des Images und das Ausführen des Containers mit verfügbarem Port 5000:
>$ sudo docker build -t perfektimprezy . >$ sudo docker run -i -p 5000:5000 -d perfektimprezy
Untersuchung
Der Container scheint wie erwartet zu laufen, wobei der Flask-Server lauscht auf Port 5000 innerhalb des Containers:
>$ sudo docker logs 1c50b67d45b1 * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit) * Restarting with stat
Anfragen an die Anwendung von außerhalb des Containers führen jedoch zu leeren Antworten:
>$ curl 127.0.0.1:5000 -v * Empty reply from server
Lösung
Das Problem liegt in der Bindung der Flask-App an die Localhost-Schnittstelle. Um die Anwendung von außerhalb des Containers zugänglich zu machen, sollte sie stattdessen an die Adresse 0.0.0.0 gebunden werden.
Ändern Sie in der Initialisierung der Flask-App:
if __name__ == '__main__': app.run()
in:
if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0')
Diese Änderung bindet die App an alle Schnittstellen auf dem Host und macht sie von außerhalb des Containers zugänglich.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum kann ich nach der Bereitstellung in Docker nicht auf meine Flask-App zugreifen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.

Zu den Methoden zum effizienten Erlernen von Python innerhalb von zwei Stunden gehören: 1. Überprüfen Sie das Grundkenntnis und stellen Sie sicher, dass Sie mit der Python -Installation und der grundlegenden Syntax vertraut sind. 2. Verstehen Sie die Kernkonzepte von Python wie Variablen, Listen, Funktionen usw.; 3.. Master Basic und Advanced Nutzung unter Verwendung von Beispielen; 4.. Lernen Sie gemeinsame Fehler und Debugging -Techniken; 5. Wenden Sie Leistungsoptimierung und Best Practices an, z. B. die Verwendung von Listenfunktionen und dem Befolgen des Pep8 -Stilhandbuchs.

Python ist für Anfänger und Datenwissenschaften geeignet und C für Systemprogramme und Spieleentwicklung geeignet. 1. Python ist einfach und einfach zu bedienen, geeignet für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2.C bietet eine hohe Leistung und Kontrolle, geeignet für Spieleentwicklung und Systemprogrammierung. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Python eignet sich besser für Datenwissenschaft und schnelle Entwicklung, während C besser für Hochleistungen und Systemprogramme geeignet ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und leicht zu lernen, geeignet für die Datenverarbeitung und wissenschaftliches Computer. 2.C hat eine komplexe Syntax, aber eine hervorragende Leistung und wird häufig in der Spieleentwicklung und der Systemprogrammierung verwendet.

Es ist machbar, zwei Stunden am Tag zu investieren, um Python zu lernen. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lernen Sie in einer Stunde neue Konzepte wie Listen und Wörterbücher. 2. Praxis und Übung: Verwenden Sie eine Stunde, um Programmierübungen durchzuführen, z. B. kleine Programme. Durch vernünftige Planung und Ausdauer können Sie die Kernkonzepte von Python in kurzer Zeit beherrschen.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.


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