本教學示範使用 Docker 建置和部署簡單的 Flask 應用程式。 我們將介紹建立 Dockerfile、建置映像、運行容器,甚至將映像推送到 Docker Hub。 對於那些不熟悉 Docker 基礎知識的人,請查看之前的文章:
讓我們開始一個實作範例:
項目設定:
- 建立一個名為「flask-app」的目錄。
- 在「flask-app」內,建立包含這個簡單 Flask 應用程式的
index.py
:
# index.py from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route("/") def hello(): return "Hello World!" if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", port=int("5000"), debug=True)
- 也在「flask-app」中,建立一個包含以下內容的
Dockerfile
(無副檔名):
FROM python:3.13.1-alpine3.21 WORKDIR /app COPY . /app RUN pip install -r requirements.txt EXPOSE 5000 CMD ["python", "index.py"]
- 最後,在「flask-app」目錄下建立
requirements.txt
:
<code>Flask==2.3.2</code>
您的目錄結構現在應如下所示:
<code>flask-app/ ├── Dockerfile ├── index.py └── requirements.txt</code>
建置並執行 Docker 映像:
- 導航到終端機中的「flask-app」目錄。
- 使用以下指令建立 Docker 映像:
docker build -t flask-app .
- 驗證鏡像是否已成功建置:
docker images
- 執行 Docker 容器,將主機上的連接埠 5000 對應到容器中的連接埠 5000:
docker run --name my-flask-app -d -p 5000:5000 flask-app
- 檢查正在運作的容器:
docker ps -a
- 透過在瀏覽器中存取
http://127.0.0.1:5000
或使用curl
: 來測試應用程式
curl http://127.0.0.1:5000
- 要停止並移除容器:
docker container rm -f my-flask-app
- 刪除影像:
docker image rm -f flask-app
推送到 Docker Hub:
在推送到 Docker Hub 之前,如果您還沒有帳戶,請建立帳戶。 然後:
- 為 Docker Hub 標記映像(將
omerbsezer
替換為您的 Docker Hub 使用者名稱):
docker tag flask-app omerbsezer/dev-to-flask-app:latest
- 推播圖片:
docker push omerbsezer/dev-to-flask-app:latest
然後您可以在 Docker Hub 上看到您的映像。 螢幕截圖將放置在此。
結論:
這個實際範例示範了使用 Docker 容器化簡單 Python 應用程式的完整工作流程。 如需更多 Docker 教學、AWS、Kubernetes、Linux、DevOps、Ansible、機器學習、生成式 AI 和 SAAS 內容,請點擊以下連結:
以上是Docker 實作:透過範例 Flask 專案學習 Dockerfile、容器、連接埠轉發的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通過使用pyenv、venv和Anaconda來管理不同的Python版本。 1)使用pyenv管理多個Python版本:安裝pyenv,設置全局和本地版本。 2)使用venv創建虛擬環境以隔離項目依賴。 3)使用Anaconda管理數據科學項目中的Python版本。 4)保留系統Python用於系統級任務。通過這些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,確保項目順利運行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基於基於duetoc的iMplation,2)2)他們的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函數函數函數函數構成和穩定性構成和穩定性的操作,製造

數組的同質性對性能的影響是雙重的:1)同質性允許編譯器優化內存訪問,提高性能;2)但限制了類型多樣性,可能導致效率低下。總之,選擇合適的數據結構至關重要。

到CraftCraftExecutablePythcripts,lollow TheSebestPractices:1)Addashebangline(#!/usr/usr/bin/envpython3)tomakethescriptexecutable.2)setpermissionswithchmodwithchmod xyour_script.3)

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,內存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

WebStorm Mac版
好用的JavaScript開發工具

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
將Eclipse與SAP NetWeaver應用伺服器整合。

EditPlus 中文破解版
體積小,語法高亮,不支援程式碼提示功能

Safe Exam Browser
Safe Exam Browser是一個安全的瀏覽器環境,安全地進行線上考試。該軟體將任何電腦變成一個安全的工作站。它控制對任何實用工具的訪問,並防止學生使用未經授權的資源。