オープンソースのレシピ用の Mealie タイプの Docker コンテナー-Python チュートリアル-php.cn

ホームページ

バックエンド開発

Python チュートリアル

オープンソースのレシピ用の Mealie タイプの Docker コンテナー

Linda Hamilton

Dec 14, 2024 am 05:42 AM

開発者の皆さん、この記事では私が作成した新しくリリースされたレシピ Web アプリケーションを紹介します。
レポリンクはこちら
ドキュメント (インストール) はここにあります ?link
お急ぎの場合は念のため。

始めましょう。
このアプリケーションは、sqlite データベースを備えた django ベースで、Rasberry Pi 上で実行できます。Meale などの同様のアプリの軽量バージョンで、デザインが簡素化され、より直感的に操作できます。

これはプレビュー GIF です。

Open source mealie type docker container for recipes

適切なコミュニティを獲得し、ユーザーのフィードバックに応じていつかは進化したいと考えています。
変更や機能を追加できるよう道は開かれています。

要約
docker compose ファイルは、SSL の有無にかかわらずスタックをデプロイできる簡単なセットアップの 1 行コマンドであるため、API、FE、リバースプロキシ (Nginx) の 3 つのコンテナを実行します。

時間をかけてプロジェクトのスターが気に入ったら?リポジトリを見て、落ち着いてコーディングを続けてください。

Open source mealie type docker container for recipes

また、API のみが必要な場合は、別のリポジトリを確認できます。
BE API

以上がオープンソースのレシピ用の Mealie タイプの Docker コンテナーの詳細内容です。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。

声明

この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

LinuxターミナルでPythonバージョンを表示するときに発生する権限の問題を解決する方法は？Apr 01, 2025 pm 05:09 PM

LinuxターミナルでPythonバージョンを表示する際の許可の問題の解決策PythonターミナルでPythonバージョンを表示しようとするとき、Pythonを入力してください...

HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか？Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find（）、find_all（）、select（）、およびget_text（）などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案（SEL

Pythonの数学モジュール：統計Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Pythonの統計モジュールは、強力なデータ統計分析機能を提供して、生物統計やビジネス分析などのデータの全体的な特性を迅速に理解できるようにします。データポイントを1つずつ見る代わりに、平均や分散などの統計を見て、無視される可能性のある元のデータの傾向と機能を発見し、大きなデータセットをより簡単かつ効果的に比較してください。このチュートリアルでは、平均を計算し、データセットの分散の程度を測定する方法を説明します。特に明記しない限り、このモジュールのすべての関数は、単に平均を合計するのではなく、平均（）関数の計算をサポートします。浮動小数点数も使用できます。ランダムをインポートしますインポート統計 fractiから

TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は？Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

この記事では、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、django、flask、and requestsなどの人気のあるPythonライブラリについて説明し、科学的コンピューティング、データ分析、視覚化、機械学習、Web開発、Hの使用について説明します。