지난 호에서는 Ruby on Rails 애플리케이션을 컨테이너화하는 방법을 설명했습니다. 이번 호에서는 컨테이너에서 일상적인 작업을 수행하는 방법을 살펴보겠습니다.
Rake 작업 및 Rails 명령 실행
Rake 작업을 실행하는 것은 쉽습니다. 이미지를 빌드한 후 docker-compose를 사용하여 이미지에서 명령을 실행할 수 있습니다. 예를 들어 애플리케이션의 경로를 보려면 다음을 수행하세요.
$ docker-compose run web rails routes
마찬가지로 데이터베이스를 생성하려면 데이터를 마이그레이션하고 채우세요.
$ docker-compose run web rails db:create db:migrate db:seed
테스트 도구 모음을 실행하려면 테스트 데이터베이스를 만들어야 합니다.
$ docker-compose run web rails db:create db:migrate RAILS_ENV=test
그런 다음 테스트 모음을 실행합니다(rake가 기본적으로 rake 테스트를 실행한다고 가정).
$ docker-compose run web rake
팁: 사용자 정의 스크립트/별칭 만들기
나는 docker-compose run web rails ...
을 하루에 수백 번 실행하고 작업을 더 쉽게 하기 위해 이 스크립트를 $PATH
:
#!/bin/bash docker-compose run web rails "$@"
이 스크립트는 docker-compose.yml
파일에 웹 서비스가 있다고 가정합니다. 그렇지 않으면 작동하지 않습니다.
기타 작업 수행
지금까지의 모든 명령은 매우 간단하고 간단하므로 웹 서비스에서 실행하기만 하면 됩니다. 그렇다면 기존 데이터베이스를 컨테이너의 데이터베이스에 로드하는 등 좀 더 어려운 작업은 어떻게 합니까? 이것은 제가 알아내는 데 조금 더 시간이 걸린 작업 중 하나였습니다.
PostgreSQL에서는 덤프 파일 형식에 따라 두 가지 방법으로 이를 수행할 수 있습니다. 예전에는 --format=c
덤프와 일반 덤프를 처리해야 했습니다.
c 형식의 PostgreSQL 덤프가 포함된 latest.dump
파일이 있고 이를 (실행 중인) 컨테이너에 로드하려는 경우 먼저 컨테이너 ID를 찾아야 합니다. 다음 명령을 실행하면 됩니다:
$ docker container ls
또는
$ docker ps
컨테이너 ID가 있으면(이 예에서는 80f8041db4b4
을 사용함) 다음 명령을 실행하여 컨테이너의 덤프를 복원할 수 있습니다.
$ docker exec -i 80f8041db4b4 pg_restore -d app_development -U postgres
정기 덤프(예: latest.sql
)가 있는 경우 다음을 사용하여 복원할 수 있습니다.
$ docker exec -i 80f8041db4b4 psql -d app_development -U postgres
docker-compose를 사용하면 작업이 더 쉬워집니다.
$ docker-compose exec -T db pg_restore -d app_development -U postgres
모든 것이 컨테이너화되어 있습니다!
저는 Elastic Beanstalk를 많이 사용합니다. 저는 주로 Homebrew를 사용하여 설치하지만, Python, SQLite 등과 같은 자체 종속성도 많이 설치합니다. 나는 내 시스템에 이 모든 것을 원하지 않습니다. 특히 Python 버전에 항상 문제가 있기 때문입니다. 대신 컨테이너화합니다. docker-awsebcli
.
다음호도 기대해주세요!
위 내용은 개발 중인 Docker: 에피소드 3의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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에디트플러스 중국어 크랙 버전
작은 크기, 구문 강조, 코드 프롬프트 기능을 지원하지 않음
