Python アプリケーション用の簡単な Dockerfile を作成しましょう。この例では、app.py という名前の Python スクリプトと、アプリケーションの依存関係を含むrequirements.txt ファイルがあることを前提としています。
- ターミナルを開きます。
- Dockerfile を作成または編集するディレクトリに移動します。
- 「vi Dockerfile」と入力して Enter キーを押します。これにより、Dockerfile という名前の新しいファイルを含む vi エディターが開きます。
- i を押して挿入モードに入ります。これで、Dockerfile の内容の入力を開始できます。
- 編集が完了したら、Esc キーを押して挿入モードを終了します。
- 「:wq」と入力して Enter キーを押し、変更を保存し、vi を終了します。保存せずに終了する場合は、「:q!」と入力します。そしてEnterを押します。
# Use an official Python runtime as a parent image FROM python:3.9-slim # Set the working directory in the container WORKDIR /app # Copy the current directory contents into the container at /app COPY . /app # Install any needed dependencies specified in requirements.txt RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # Make port 8080 available to the world outside this container EXPOSE 8080 # Define environment variable ENV NAME World # Run app.py when the container launches CMD ["python", "app.py"]
この Dockerfile 内:
- バージョン 3.9 の公式 Python Docker イメージ (具体的には、より小さいスリム バリアント) を使用しています。
- コンテナ内の作業ディレクトリを /app に設定します。
- 現在のディレクトリ (app.py および要件.txt ファイルが存在する場所) を /app のコンテナにコピーします。
- requirements.txt で指定された Python の依存関係をインストールします。
- コンテナとの通信を可能にするためにポート 8080 を公開します。
- 環境変数 NAME を「World」に設定します (これは必要に応じて変更できます)。
- 最後に、コンテナの起動時に実行するコマンドが python app.py であることを指定します。
この Dockerfile を使用してイメージをビルドするには、Dockerfile を含むディレクトリに移動して、次のコマンドを実行します。
docker build -t my-python-app .
my-python-app を Docker イメージの目的の名前に置き換えます。
イメージを構築した後、次のコマンドを使用してイメージからコンテナを実行できます。
docker run -p 8080:8080 my-python-app
このコマンドは、Docker イメージに基づいてコンテナを実行し、コンテナのポート 8080 をホスト マシンのポート 8080 に転送します。アプリケーションの要件に基づいて、必要に応じてポート マッピングを調整します。
以上がPython アプリケーションの Dockerfile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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