PostgreSQL을 Docker 및 Django와 연결하려면 다음 단계를 따르세요.
Docker 및 Docker Compose 설정:
Docker와 Docker Compose가 컴퓨터에 설치되어 있는지 확인하세요.Docker Compose 파일 만들기:
Django 및 PostgreSQL용 서비스를 정의하기 위해 docker-compose.yml 파일을 생성합니다.
version: '3.8' services: db: image: postgres:13 environment: POSTGRES_DB: mydatabase POSTGRES_USER: myuser POSTGRES_PASSWORD: mypassword volumes: - postgres_data:/var/lib/postgresql/data web: build: . command: python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 volumes: - .:/code ports: - "8000:8000" depends_on: - db volumes: postgres_data:
- Django용 Dockerfile 만들기: Django 프로젝트 루트에 Dockerfile을 만듭니다.
# Use the official Python image from the Docker Hub FROM python:3.9 # Set the working directory in the container WORKDIR /code # Copy the requirements file into the container COPY requirements.txt /code/ # Install the dependencies RUN pip install -r requirements.txt # Copy the rest of the application code into the container COPY . /code/
- PostgreSQL을 사용하도록 Django 구성: PostgreSQL을 사용하려면 Django 프로젝트에서 settings.py를 업데이트하세요.
DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql', 'NAME': 'mydatabase', 'USER': 'myuser', 'PASSWORD': 'mypassword', 'HOST': 'db', 'PORT': '5432', } }
- 종속성 설치: 요구사항.txt에 필요한 종속성이 포함되어 있는지 확인하세요.
Django>=3.2,=2.8, <ol> <li> <strong>Docker Compose 실행</strong>: Docker Compose를 사용하여 컨테이너를 빌드하고 실행하세요. </li> </ol> <pre class="brush:php;toolbar:false">docker-compose up --build
- 데이터베이스 마이그레이션: 컨테이너가 실행되면 마이그레이션을 적용하여 PostgreSQL 데이터베이스를 설정합니다.
docker-compose exec web python manage.py migrate
- 수퍼유저 생성(선택 사항): 관리자 패널에 액세스하려면 Django 슈퍼유저를 생성하세요.
docker-compose exec web python manage.py createsuperuser
이제 PostgreSQL 데이터베이스에 연결되어 작동하는 Django 애플리케이션이 있어야 하며 둘 다 Docker 컨테이너에서 실행됩니다. http://localhost:8000에서 애플리케이션에 액세스할 수 있습니다.
위 내용은 docker 및 django를 사용하여 postgres 연결의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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