cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonDaripada warisan kepada tanpa pelayan awan - Bahagian 1

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:

  1. 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.

  2. 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.

  3. Arahan WORKDIR menetapkan direktori kerja kepada /app, di mana kod aplikasi akan disalin.

  4. Arahan COPY menyalin fail requirements.txt ke direktori /app bekas.

  5. 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.

  6. Arahan ENV menambah direktori yang mengandungi arahan kelalang kepada pembolehubah persekitaran PATH. Ini perlu untuk menjalankan arahan kelalang kemudian.

  7. Arahan FROM memulakan peringkat binaan baharu menggunakan imej asas yang ditakrifkan sebelum ini. Ini ialah binaan berbilang peringkat yang membantu meminimumkan saiz imej akhir.

  8. Arahan COPY menyalin kod aplikasi (app.py), templat (templat/) dan fail statik (statik/) ke direktori /app bekas.

  9. Arahan ENV menetapkan pembolehubah persekitaran FLASK_APP dan FLASK_ENV. FLASK_APP menentukan nama fail aplikasi utama dan FLASK_ENV menetapkan persekitaran kepada pengeluaran.

  10. Arahan EXPOSE mendedahkan port 5000, iaitu port lalai yang digunakan oleh Flask.

  11. 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.

From legacy to cloud serverless - Part 1

Pour arrêter, utilisez docker-compose down.

Tout va bien ? Prochaine étape : migrer le workflow vers Kubernetes dans le prochain article.

From legacy to cloud serverless - Part 1

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!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar andaPython dan Masa: Memanfaatkan masa belajar andaApr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagiPython: Permainan, GUI, dan banyak lagiApr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkanPython vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkanApr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistikRancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistikApr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python: meneroka aplikasi utamanyaPython: meneroka aplikasi utamanyaApr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam?Berapa banyak python yang boleh anda pelajari dalam 2 jam?Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam Kaedah Projek dan Masalah Dikemukakan Dalam masa 10 Jam?Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam Kaedah Projek dan Masalah Dikemukakan Dalam masa 10 Jam?Apr 02, 2025 am 07:18 AM

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Bagaimana untuk mengelakkan dikesan oleh penyemak imbas apabila menggunakan fiddler di mana-mana untuk membaca lelaki-dalam-tengah?Bagaimana untuk mengelakkan dikesan oleh penyemak imbas apabila menggunakan fiddler di mana-mana untuk membaca lelaki-dalam-tengah?Apr 02, 2025 am 07:15 AM

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi terkini

EditPlus versi Cina retak

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma