


Nota: Artikel ini pada asalnya diterbitkan pada 4 Nov 2023 di sini. Ia telah diterbitkan semula di sini untuk menjangkau khalayak yang lebih luas.
Selamat datang ke artikel pertama dalam siri yang akan membimbing anda melalui proses pemindahan apl lama dari premis ke awan, dengan tumpuan pada pemodenan, platform tanpa pelayan dan amalan DevOps bersepadu.
Dalam artikel ini, kami akan menumpukan pada kontena apl anda. Walau bagaimanapun, jika anda membina apl dari awal, itu tidak mengapa (malah, ia lebih baik). Untuk contoh ini, saya menggunakan panduan DigitalOcean ini untuk membina aplikasi TODO mudah menggunakan Python (Flask) dan MongoDB sebagai pangkalan data. Saya telah membuat beberapa penyesuaian untuk menjadikannya kelihatan lebih baik, tetapi perkara utama ialah membina sesuatu yang menggunakan pangkalan data berasaskan dokumen NoSQL, kerana ini diperlukan untuk kerja yang akan datang.
Anda boleh mengklon repositori apl di sini di GitHub jika anda belum membina sendiri.
Setelah apl anda dibina, mari mulakan!
Dockerfile
Berikut ialah struktur direktori aplikasi yang akan kami simpan, diikuti dengan Dockerfile.
. ├── app.py ├── LICENSE ├── README.md ├── requirements.txt ├── static │ └── style.css └── templates └── index.html
Fail app.py ialah fail aplikasi utama yang mengandungi kod aplikasi Flask. Fail requirements.txt mengandungi senarai kebergantungan Python yang diperlukan oleh aplikasi. Direktori statik/ mengandungi fail statik seperti CSS, JavaScript dan imej. Templat/ Direktori mengandungi templat HTML yang digunakan oleh apl Flask.
# Use a minimal base image FROM python:3.9.7-slim-buster AS base # Create a non-root user RUN useradd -m -s /bin/bash flaskuser USER flaskuser # Set the working directory WORKDIR /app # Copy the requirements file and install dependencies COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # Add the directory containing the flask command to the PATH ENV PATH="/home/flaskuser/.local/bin:${PATH}" # Use a multi-stage build to minimize the size of the image FROM base AS final # Copy the app code COPY app.py . COPY templates templates/ COPY static static/ # Set environment variables ENV FLASK_APP=app.py ENV FLASK_ENV=production # Expose the port EXPOSE 5000 # Run the app CMD ["flask", "run", "--host=0.0.0.0"]
Berikut ialah panduan dan pecahan fail Docker:
Fail Docker bermula dengan arahan FROM yang menentukan imej asas untuk digunakan. Dalam kes ini, ia adalah python:3.9.7-slim-buster, iaitu imej asas minimum yang merangkumi Python 3.9.7 dan beberapa perpustakaan penting.
Arahan seterusnya mencipta pengguna bukan akar bernama flaskuser menggunakan arahan RUN dan useradd. Ini ialah amalan terbaik keselamatan untuk mengelak daripada menjalankan bekas sebagai pengguna akar.
Arahan WORKDIR menetapkan direktori kerja kepada /app, di mana kod aplikasi akan disalin.
Arahan COPY menyalin fail requirements.txt ke direktori /app bekas.
Arahan RUN memasang kebergantungan yang disenaraikan dalam requirements.txt menggunakan pip. Pilihan --no-cache-dir digunakan untuk mengelakkan cache pakej yang dimuat turun, yang membantu mengekalkan saiz imej yang kecil.
Arahan ENV menambah direktori yang mengandungi arahan kelalang kepada pembolehubah persekitaran PATH. Ini perlu untuk menjalankan arahan kelalang kemudian.
Arahan FROM memulakan peringkat binaan baharu menggunakan imej asas yang ditakrifkan sebelum ini. Ini ialah binaan berbilang peringkat yang membantu meminimumkan saiz imej akhir.
Arahan COPY menyalin kod aplikasi (app.py), templat (templat/) dan fail statik (statik/) ke direktori /app bekas.
Arahan ENV menetapkan pembolehubah persekitaran FLASK_APP dan FLASK_ENV. FLASK_APP menentukan nama fail aplikasi utama dan FLASK_ENV menetapkan persekitaran kepada pengeluaran.
Arahan EXPOSE mendedahkan port 5000, iaitu port lalai yang digunakan oleh Flask.
Arahan CMD menentukan arahan untuk dijalankan apabila bekas bermula. Dalam kes ini, ia menjalankan perintah larian kelalang dengan pilihan --host=0.0.0.0 untuk mengikat semua antara muka rangkaian.
Dengan Fail Docker ini, aplikasi boleh disimpan dalam bekas dan dilaksanakan. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa apl kami memerlukan pangkalan data untuk menyimpan data yang dibuat atau dijana semasa ia berjalan. Sudah tentu, anda boleh menarik imej pangkalan data MongoDB secara berasingan dan menjalankannya secara berasingan. Kemudian, buat pelarasan pada kedua-dua belah pihak untuk mewujudkan komunikasi antara kedua-dua bekas supaya apl boleh berjaya menyimpan data dalam pangkalan data. Walaupun pendekatan ini berkesan, ia mungkin memakan masa dan agak membosankan. Untuk menyelaraskan proses, kami sebaliknya akan bergerak ke hadapan dengan Docker Compose. Dalam Docker Compose, semuanya diisytiharkan dalam fail YAML dan dengan menggunakan arahan docker-compose up, kami boleh memulakan dan mengendalikan perkhidmatan yang berbeza dengan lancar, menjimatkan masa dan usaha.
Memperkemas Penyepaduan Pangkalan Data dengan Docker Compose
Berikut ialah fail asas Docker Compose YAML yang akan kami gunakan untuk menyelaraskan proses.
version: '3.9' services: db: image: mongo:4.4.14 ports: - "27017:27017" volumes: - mongo-data:/data/db web: build: . container_name: "myflaskapp" ports: - "5000:5000" environment: - MONGO_URI=mongodb://db:27017 depends_on: - db volumes: mongo-data:
Fail Docker Compose YAML ini dikonfigurasikan untuk menyediakan dua perkhidmatan: pangkalan data MongoDB (db) dan aplikasi web (web). Berikut ialah pecahan:
Versi: Menentukan versi format fail Docker Compose yang digunakan (3.9 dalam kes ini).
-
Perkhidmatan:
-
Pangkalan Data (db):
- Utilise l'image MongoDB version 4.4.14.
- Mappe le port hôte 27017 au port conteneur 27017.
- Utilise un volume nommé mongo-data pour stocker de manière persistante les données MongoDB.
-
Application Web (web) :
- Construit l'image Docker à partir du répertoire actuel (.).
- Définit le nom du conteneur comme "myflaskapp."
- Mappe le port hôte 5000 au port conteneur 5000.
- Définit une variable d'environnement MONGO_URI avec la valeur mongodb://db:27017, établissant une connexion au service MongoDB.
- Spécifie une dépendance sur le service de base de données, garantissant que la base de données est démarrée avant le service Web.
-
-
Volumes :
- Définit un volume nommé mongo-data pour les données MongoDB persistantes.
En résumé, ce fichier Docker Compose orchestre le déploiement d'une base de données MongoDB et d'une application Web Flask, garantissant qu'elles peuvent communiquer et fonctionner ensemble de manière transparente.
Maintenant, accédez au répertoire contenant le fichier Docker Compose et exécutez docker-compose up pour démarrer MongoDB et une application Web Flask. Accédez à l'application sur http://localhost:5000 pour vous assurer que tout fonctionne comme prévu.
Pour arrêter, utilisez docker-compose down.
Tout va bien ? Prochaine étape : migrer le workflow vers Kubernetes dans le prochain article.
Atas ialah kandungan terperinci Daripada warisan kepada tanpa pelayan awan - Bahagian 1. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Terdapat banyak kaedah untuk menyambungkan dua senarai dalam Python: 1. Pengendali menggunakan, yang mudah tetapi tidak cekap dalam senarai besar; 2. Gunakan kaedah Extend, yang cekap tetapi akan mengubah suai senarai asal; 3. Gunakan operator =, yang kedua -duanya cekap dan boleh dibaca; 4. Gunakan fungsi itertools.Chain, yang efisien memori tetapi memerlukan import tambahan; 5. Penggunaan senarai parsing, yang elegan tetapi mungkin terlalu kompleks. Kaedah pemilihan harus berdasarkan konteks dan keperluan kod.

Terdapat banyak cara untuk menggabungkan senarai Python: 1. Menggunakan pengendali, yang mudah tetapi tidak memori yang cekap untuk senarai besar; 2. Gunakan kaedah Extend, yang cekap tetapi akan mengubah suai senarai asal; 3. Gunakan itertools.chain, yang sesuai untuk set data yang besar; 4. Penggunaan * pengendali, bergabung dengan senarai kecil hingga sederhana dalam satu baris kod; 5. Gunakan numpy.concatenate, yang sesuai untuk set data dan senario yang besar dengan keperluan prestasi tinggi; 6. Gunakan kaedah tambahan, yang sesuai untuk senarai kecil tetapi tidak cekap. Apabila memilih kaedah, anda perlu mempertimbangkan saiz senarai dan senario aplikasi.

Compiledlanguagesofferspeedandsecurity, whilintpretedLanguagesprovideoeSeAfuseAndPortability.1) compiledLanguageslikec arefasterandsecureButhavelongerDevelopmentCyclesandplatformdependency.2) interpretedLanguagePyePyhonareeAseAreeAseaneAseaneSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSioSeaneaneAseaneaneAseaneaneAdoSioSiAdaSiAdoeSeaneAdoeSeaneAdoeSeanDoReAseanDOREPYHOREADOREB

Di Python, A untuk gelung digunakan untuk melintasi objek yang boleh dimakan, dan gelung sementara digunakan untuk melakukan operasi berulang kali apabila keadaan berpuas hati. 1) Untuk contoh gelung: melintasi senarai dan mencetak unsur -unsur. 2) Walaupun contoh gelung: Tebak permainan nombor sehingga anda rasa betul. Menguasai prinsip kitaran dan teknik pengoptimuman dapat meningkatkan kecekapan dan kebolehpercayaan kod.

Untuk menggabungkan senarai ke dalam rentetan, menggunakan kaedah Join () dalam Python adalah pilihan terbaik. 1) Gunakan kaedah Join () untuk menggabungkan elemen senarai ke dalam rentetan, seperti '' .join (my_list). 2) Untuk senarai yang mengandungi nombor, tukar peta (str, nombor) ke dalam rentetan sebelum menggabungkan. 3) Anda boleh menggunakan ekspresi penjana untuk pemformatan kompleks, seperti ','. Sertai (f '({Fruit})' forfruitinFruits). 4) Apabila memproses jenis data bercampur, gunakan peta (str, mixed_list) untuk memastikan semua elemen dapat ditukar menjadi rentetan. 5) Untuk senarai besar, gunakan '' .join (large_li

Pythonusesahybridapproach, combiningcompilationtobytecodeandinterpretation.1) codeiscompiledtopplatform-independentbytecode.2) byteCodeisinterpretedbythepythonvirtualmachine, enhancingficiencyAndortability.

TheKeydifferencesbetweenpython's "for" and "while" loopsare: 1) "untuk" loopsareidealforiteratingoversequencesorknowniterations, while2) "manakala" loopsarebetterforcontinuinguntilaconditionismetwithoutpredefinediterations.un

Di Python, anda boleh menyambungkan senarai dan menguruskan elemen pendua melalui pelbagai kaedah: 1) Gunakan pengendali atau melanjutkan () untuk mengekalkan semua elemen pendua; 2) Tukar ke set dan kemudian kembali ke senarai untuk mengalih keluar semua elemen pendua, tetapi pesanan asal akan hilang; 3) Gunakan gelung atau senarai pemantauan untuk menggabungkan set untuk menghapuskan elemen pendua dan mengekalkan urutan asal.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna
