上一期我们讲解了如何将 Ruby on Rails 应用容器化。本期我们将探索如何在容器中执行日常任务。
运行 Rake 任务和 Rails 命令
运行 Rake 任务很简单。构建镜像后,可以使用 docker-compose 在其中运行命令。例如,如果要查看应用程序的路由:
$ docker-compose run web rails routes
同样,如果要创建数据库、迁移和填充数据:
$ docker-compose run web rails db:create db:migrate db:seed
如果要运行测试套件,则必须创建测试数据库:
$ docker-compose run web rails db:create db:migrate RAILS_ENV=test
然后运行测试套件(假设 rake 默认运行 rake test):
$ docker-compose run web rake
提示:创建自定义脚本/别名
我一天要运行 docker-compose run web rails ...
数百次,为了简化操作,我把这个脚本放在我的 $PATH
中:
#!/bin/bash docker-compose run web rails "$@"
请注意,此脚本假设您的 docker-compose.yml
文件具有 web 服务。如果没有,则无法运行。
执行其他任务
到目前为止,所有命令都非常简单明了,您只需在 web 服务中运行它们即可。那么,对于一些比较困难的任务,例如将预先存在的数据库加载到容器的数据库中,该如何处理呢?这是我花较长时间才弄清楚的任务之一。
在 PostgreSQL 中,有两种方法可以做到这一点,这取决于转储文件的格式。过去,我们不得不处理 --format=c
转储和常规转储。
假设您有一个包含 c 格式 PostgreSQL 转储的 latest.dump
文件,并且您想将其加载到(正在运行的)容器中,首先您必须找出容器 ID。您可以通过运行以下命令来实现:
$ docker container ls
或
$ docker ps
获得容器 ID 后(在此示例中,我们将使用 80f8041db4b4
),您可以运行以下命令以在容器中恢复转储:
$ docker exec -i 80f8041db4b4 pg_restore -d app_development -U postgres
如果您有常规转储(例如 latest.sql
),则可以使用以下命令将其恢复:
$ docker exec -i 80f8041db4b4 psql -d app_development -U postgres
如果您使用的是 docker-compose,事情会变得更容易:
$ docker-compose exec -T db pg_restore -d app_development -U postgres
所有内容都容器化!
我经常使用 Elastic Beanstalk。我通常使用 Homebrew 安装它,但它会安装许多它自己的依赖项,例如 Python、SQLite 等。我不希望所有这些都在我的系统中,尤其是我总是遇到 Python 版本问题。相反,我将其容器化:docker-awsebcli
。
敬请期待下一期!
以上是Docker 的开发:第 3 集的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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