ドッカー構成
- Compose はアプリケーション スタック全体の制御を簡素化し、単一のわかりやすい YAML 構成ファイルでサービス、ネットワーク、ボリュームを簡単に管理できるようにします。次に、単一のコマンドで、構成ファイルからすべてのサービスを作成して開始します
Docker イメージ、コンテナー、および Docker 上での基本的な Flask アプリのデプロイメントについて詳しくは、ブログをご覧ください。
このブログでは、docker compose ファイルを使用して Docker に Flask アプリケーションをデプロイします。
クローン、作成、デプロイする方法はすべてここですでに説明されています。手順を読んで従うか、そのまま開始することもできます。
git clone https://github.com/rajnishspandey/productivity.git
- docker system prune -a を使用して、既存のコンテナー、イメージ、キャッシュをすべて削除します。
ドッカー構成
Docker イメージ
Docker コンテナ
フラスコアプリケーションの実行
コードが更新される可能性があるため、この UI は異なる場合があります
いくつかの便利な docker コマンド
- すべてのイメージを確認するには docker イメージ
- docker build -t -app 。アプリケーションからイメージを構築するには
- docker イメージ rm - 使用されていない画像を削除する
-
docker run -it --name
/bin/bash を使用して新しいコンテナーを作成し、ベースイメージから実行します。 (ここではベースイメージとして Python を使用しました) - docker イメージ rm -f 使用中のイメージを強制的に削除
- docker ps -a を実行すると、実行中のすべてのコンテナが表示されます
- docker コンテナ rm 実行されていないコンテナを削除するには
- docker コンテナ rm -f 実行中のコンテナを強制的に削除します
- docker system prune -a を使用して、すべてのコンテナー、イメージ、キャッシュを削除します。
- docker compose ファイルと作成されたイメージを実行するために docker compose
以上がdocker Compose を使用して Flask アプリをデプロイするの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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