Dans le dernier numéro, nous avons expliqué comment conteneuriser les applications Ruby on Rails. Dans ce numéro, nous explorerons comment effectuer les tâches quotidiennes dans des conteneurs.
Exécuter des tâches Rake et des commandes Rails
Exécuter des tâches Rake est facile. Après avoir créé l'image, vous pouvez utiliser docker-compose pour y exécuter des commandes. Par exemple, si vous souhaitez visualiser les itinéraires de votre application :
$ docker-compose run web rails routes
De même, si vous souhaitez créer une base de données, migrer et renseigner les données :
$ docker-compose run web rails db:create db:migrate db:seed
Si vous souhaitez exécuter la suite de tests, vous devez créer une base de données de tests :
$ docker-compose run web rails db:create db:migrate RAILS_ENV=test
Ensuite, exécutez la suite de tests (en supposant que rake exécute rake test par défaut) :
$ docker-compose run web rake
Conseil : Créez des scripts/alias personnalisés
Je cours docker-compose run web rails ...
des centaines de fois par jour, et pour faciliter les choses, j'ai mis ce script dans mon $PATH
:
#!/bin/bash docker-compose run web rails "$@"
Veuillez noter que ce script suppose que votre fichier docker-compose.yml
dispose d'un service Web. Sinon, ça ne marchera pas.
Effectuer d'autres tâches
Jusqu'à présent, toutes les commandes sont très simples et directes, il vous suffit de les exécuter dans le service Web. Alors, que faites-vous de certaines des tâches les plus difficiles, comme le chargement d'une base de données préexistante dans la base de données d'un conteneur ? C'était l'une des tâches qui m'a pris un peu plus de temps à comprendre.
Dans PostgreSQL, il existe deux façons de procéder, selon le format du fichier de dump. Dans le passé, nous devions faire face à des --format=c
dumps et des dumps réguliers.
Supposons que vous ayez un fichier latest.dump
contenant un dump PostgreSQL au format c et que vous souhaitiez le charger dans un conteneur (en cours d'exécution), vous devez d'abord connaître l'ID du conteneur. Vous pouvez le faire en exécutant la commande suivante :
$ docker container ls
ou
$ docker ps
Une fois que vous avez l'ID du conteneur (dans cet exemple, nous utiliserons 80f8041db4b4
), vous pouvez exécuter la commande suivante pour restaurer le dump dans le conteneur :
$ docker exec -i 80f8041db4b4 pg_restore -d app_development -U postgres
Si vous disposez d'un dump régulier (par exemple latest.sql
), vous pouvez le restaurer en utilisant :
$ docker exec -i 80f8041db4b4 psql -d app_development -U postgres
Si vous utilisez docker-compose, les choses deviennent plus faciles :
$ docker-compose exec -T db pg_restore -d app_development -U postgres
Tout est conteneurisé !
J'utilise beaucoup Elastic Beanstalk. Je l'installe généralement en utilisant Homebrew, mais il installe beaucoup de ses propres dépendances telles que Python, SQLite, etc. Je ne veux pas de tout cela sur mon système, d'autant plus que j'ai toujours des problèmes avec la version Python. Au lieu de cela, je le conteneurise : docker-awsebcli
.
Restez à l'écoute pour le prochain numéro !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.

PythonarRaySaCreatEdusingtheArrayModule, notbuilt-inlikelistes.1) importtheaRaymodule.2) spécifiertheTypecode, par exemple, 'I'ForIntegers.3) initializewithvalues.

En plus de la ligne Shebang, il existe de nombreuses façons de spécifier un interprète Python: 1. Utilisez les commandes Python directement à partir de la ligne de commande; 2. Utilisez des fichiers batch ou des scripts shell; 3. Utilisez des outils de construction tels que Make ou Cmake; 4. Utilisez des coureurs de tâches tels que Invoke. Chaque méthode présente ses avantages et ses inconvénients, et il est important de choisir la méthode qui répond aux besoins du projet.

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.


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