In der letzten Ausgabe haben wir erklärt, wie man Ruby on Rails-Anwendungen containerisiert. In dieser Ausgabe untersuchen wir, wie man alltägliche Aufgaben in Containern erledigt.
Rake-Aufgaben und Rails-Befehle ausführen
Rake-Aufgaben auszuführen ist einfach. Nachdem Sie das Image erstellt haben, können Sie mit Docker-Compose Befehle darin ausführen. Wenn Sie beispielsweise die Routen Ihrer Anwendung anzeigen möchten:
$ docker-compose run web rails routes
Ähnlich gilt Folgendes, wenn Sie eine Datenbank erstellen, Daten migrieren und füllen möchten:
$ docker-compose run web rails db:create db:migrate db:seed
Wenn Sie die Testsuite ausführen möchten, müssen Sie eine Testdatenbank erstellen:
$ docker-compose run web rails db:create db:migrate RAILS_ENV=test
Führen Sie dann die Testsuite aus (vorausgesetzt, Rake führt standardmäßig den Rake-Test aus):
$ docker-compose run web rake
Tipp: Erstellen Sie benutzerdefinierte Skripte/Aliase
Ich laufe docker-compose run web rails ...
hunderte Male am Tag, und um die Sache einfacher zu machen, habe ich dieses Skript in mein $PATH
eingefügt:
#!/bin/bash docker-compose run web rails "$@"
Bitte beachten Sie, dass dieses Skript davon ausgeht, dass Ihre docker-compose.yml
-Datei über einen Webdienst verfügt. Wenn nicht, wird es nicht funktionieren.
Andere Aufgaben ausführen
Bisher sind alle Befehle sehr einfach und unkompliziert, Sie müssen sie nur im Webdienst ausführen. Was machen Sie also mit einigen der schwierigeren Aufgaben wie dem Laden einer bereits vorhandenen Datenbank in die Datenbank eines Containers? Dies war eine der Aufgaben, die ich etwas länger brauchte, um sie herauszufinden.
In PostgreSQL gibt es zwei Möglichkeiten, dies zu tun, abhängig vom Format der Dump-Datei. In der Vergangenheit mussten wir uns mit --format=c
Mülldeponien und normalen Mülldeponien auseinandersetzen.
Angenommen, Sie haben eine latest.dump
-Datei, die einen PostgreSQL-Dump im C-Format enthält, und möchten ihn in einen (laufenden) Container laden. Zuerst müssen Sie die Container-ID herausfinden. Sie können dies tun, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:
$ docker container ls
oder
$ docker ps
Sobald Sie die Container-ID haben (in diesem Beispiel verwenden wir 80f8041db4b4
), können Sie den folgenden Befehl ausführen, um den Dump im Container wiederherzustellen:
$ docker exec -i 80f8041db4b4 pg_restore -d app_development -U postgres
Wenn Sie einen regulären Dump haben (z. B. latest.sql
), können Sie ihn wiederherstellen mit:
$ docker exec -i 80f8041db4b4 psql -d app_development -U postgres
Wenn Sie Docker-Compose verwenden, wird es einfacher:
$ docker-compose exec -T db pg_restore -d app_development -U postgres
Alles ist in Containern verpackt!
Ich verwende Elastic Beanstalk häufig. Normalerweise installiere ich es mit Homebrew, aber es installiert viele seiner eigenen Abhängigkeiten wie Python, SQLite usw. Ich möchte das alles nicht auf meinem System haben, zumal ich immer Probleme mit der Python-Version habe. Stattdessen containerisiere ich es: docker-awsebcli
.
Bleiben Sie gespannt auf die nächste Ausgabe!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDocker in der Entwicklung: Episode 3. 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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