


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!

Thedifferencebetweenaforloopandawhileloopinpythonisthataforloopisusedwhenthennumnofiterationssisknowninadvance, während

In Python eignen sich für Schleifen für Fälle, in denen die Anzahl der Iterationen bekannt ist, während Schleifen für Fälle geeignet sind, in denen die Anzahl der Iterationen unbekannt ist und mehr Kontrolle erforderlich ist. 1) Für Schleifen eignen sich zum Durchqueren von Sequenzen wie Listen, Zeichenfolgen usw. mit prägnantem und pythonischem Code. 2) Während Schleifen angemessener sind, wenn Sie die Schleife gemäß den Bedingungen steuern oder auf Benutzereingaben warten müssen, müssen Sie jedoch aufmerksam machen, um unendliche Schleifen zu vermeiden. 3) In Bezug auf die Leistung ist die für die Schleife etwas schneller, aber der Unterschied ist normalerweise nicht groß. Durch die Auswahl des richtigen Schleifentyps können Sie die Effizienz und Lesbarkeit Ihres Codes verbessern.

In Python können Listen mit fünf Methoden zusammengeführt werden: 1) Verwenden von Operatoren, die einfach und intuitiv sind, für kleine Listen geeignet sind; 2) Verwenden Sie die Extend () -Methode, um die ursprüngliche Liste direkt zu ändern, die für Listen geeignet sind, die häufig aktualisiert werden müssen. 3) Listenanalyseformeln verwenden, präzise und operativ für Elemente; 4) Verwenden Sie die Funktion iterertools.chain (), um den Speicher effizient zu machen, und für große Datensätze geeignet. 5) Verwenden Sie * Operatoren und Zip () -Funktion, um für Szenen geeignet zu sein, in denen Elemente gepaart werden müssen. Jede Methode hat ihre spezifischen Verwendungen und Vor- und Nachteile, und die Projektanforderungen und die Leistung sollten bei der Auswahl berücksichtigt werden.

Forloopsusedwhenthenumberofofiterationssisknown, whileleloopsusedUntilaconDitionisMet.1) Forloopsardealforsequenceslikelisten, usingSyntax -Like'forfruitinFruits: Print (Frucht) '. 2) WhileloopsuitableFoRuancnownitationCaperitationCountcounts, z. B., z. B., z

Toconcatenatealistoflistsinpython, usextend, listCompresions, itertools.chain, orrecursivefunctions.1) ExtendMethodisStraightforwardbutverbose.2) LISTCOMPRETRAUSIERUNGEN ITCOMPREDREPENSIONSARECONCISEIDEILGEFORTICEFORGELAGELAGERDATASETEN.

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.


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