ドッカーをダウンロード
ドッカーイメージ
- Docker イメージはプロジェクトのテンプレート (ブループリント) です
- 画像は読み取り専用のため更新できません
- ソースコード、ライブラリ、外部依存関係、ツールなどが含まれます。
Dockerコンテナ
- コンテナはイメージの実行中のインスタンスです
- コンピュータ上で独立して実行されるため、独立したプロセスと呼ぶことができます
Docker ベース イメージまたは親イメージ
- Docker Hub の公式 Web サイトからダウンロードできるサンプル Python プログラミング イメージ
Dockerイメージを作成するにはどうすればよいですか
- Docker イメージを作成するには、イメージを構築するための手順を含む Dockerfile に詳細を書き込みます。この Dockerfile をビルドすると、イメージが生成され、コンテナとして実行できます。
次に、セットアップと実行を進めてみましょう
Docker デスクトップをダウンロードした後
Docker Hub で Python ベース イメージを検索し、ターミナルまたは Docker デスクトップを使用してプルします
-
ターミナルまたは Docker デスクトップを使用して実行
docker run -it --name rajnish_python python /bin/bash
次に、Docker デスクトップのコンテナに移動し、実行されているかどうかを確認します。
- コンテナを開いて、Python のバージョンを確認してさらに詳しく調べます
基本的な Python Flask Web アプリを作成し、Docker を通じて実行してみましょう
- 新しい Web アプリを作成することも、リポジトリのクローンを作成することもできます。
git clone https://github.com/rajnishspandey/productivity.git
ここではプロジェクトを作成しました。それはローカルにあります。github に新しいリポジトリを作成してターミナルからプッシュしたいと思います
git init
初期化された git を削除したい場合は、以下のコマンドを実行し、もう一度 git init を実行して追加します。
rm -rf git
git add .
git commit -m '初期コミット'
- github 上に生産性という名前のリポジトリを作成し、それをローカル/リモート git にリンクします
git リモート set-url 起点 https://github.com/rajnishspandey/productivity.git
git Push -u オリジンマスター
- 次に、アプリをビルドして、アプリケーションのすべてのファイルをコンテナーにコピーしましょう > docker build -t 生産性アプリ 。
Docker にあるイメージの数を確認するコマンド
ターミナルで docker イメージを実行
ドッカーに新しいイメージが作成されたことがわかります
次に、コンテナを通じて実行する必要があります
- ポート 5500:5000 をクリックします
ブラウザにリダイレクトされ、アプリが実行されていることがわかります
公式サイトのDockerコマンドリスト
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
以上がセットアップからデプロイまで: Mac 上の Docker で Flask アプリを実行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。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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